ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか Googleがケーススタディを実施

ロングコンテキストのLLMは、単体でも多...
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現実世界の確率分布における言語モデルの推定能力と改善方法 Googleが検証

LLMが確率分布を理解し、確率推定を行う...
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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

Metaなどの研究者らは、RAGシステム...
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人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

現実のユーザーからの難しいクエリを使用し...
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LLMは与えられたペルソナ(役割)に応じてバイアスが変化することが明らかに

LLMは学習データに含まれる社会的な価値...
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プロンプト

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認
「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上 さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も
「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm(オートフォーム)』

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