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企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価…
(公開予定日:2024年12月23日)
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LLM
エージェント
論文
生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計
By AIDB Research
/ 2024/12/20
本記事では、LLMにユーザー個別の応答能...
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LLM
オープンソース
論文
動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場(商用利用も可能)
By AIDB Research
/ 2024/12/19
本記事では、動画を理解する大規模マルチモ...
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LLM
エージェント
論文
LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法
By AIDB Research
/ 2024/12/18
本記事では、人間らしい行動を再現するLL...
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LLM
サーベイ
論文
文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」
By AIDB Research
/ 2024/12/17
本記事では、言語モデルの文脈内学習につい...
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LLM
論文
LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」
By AIDB Research
/ 2024/12/16
本記事では、LLMが人工言語を学習・使用...
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LLM
論文
LLMを利用した「自動データクリーニング」方法
By AIDB Research
/ 2024/12/13
本記事では、データ活用の現場で大きな壁と...
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LLM
論文
研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果
By AIDB Research
/ 2024/12/12
本記事では、816名の研究者を対象とした...
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LLM
論文
LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念
By AIDB Research
/ 2024/12/11
本記事では、LLMにおける新しい評価指標...
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LLM
ハルシネーション
論文
LLMにおける事実性の評価&向上に役立つデータセットの作り方
By AIDB Research
/ 2024/12/10
本記事では、LLMが抱える「ハルシネーシ...
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LLM
o1
論文
OpenAI o1モデルファミリー登場 その特徴の全貌
By AIDB Research
/ 2024/12/09
この記事では、OpenAIがついにo1モ...
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LLM
2024/10/1
LLM
政治・社会
論文
米国3人に1人が生成AIを使用 ブルーカラー労働者も生産性向上 大規模調査より
米国3人に1人が生成AIを使用 ブルーカラー労働者も生産性向上 大規模調査より
2024/9/30
LLM
プロンプト
論文
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング(テンプレートつき)
2024/9/27
LLM
論文
RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究
RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究
2024/9/26
LLM
o1
論文
OpenAIの新しいモデルo1-preview、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上
OpenAIの新しいモデルo1-preview、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上
2024/9/25
LLM
エージェント
プロンプト
論文
LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』
LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』
2024/9/24
LLM
プロンプト
論文
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
2024/9/23
LLM
医療・ヘルスケア
論文
医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上(東京大学Irene Li氏)
医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上(東京大学Irene Li氏)
2024/9/20
LLM
エージェント
ハルシネーション
プロンプト
論文
GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少 LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する
GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少 LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する
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