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LLM
エージェント
論文
Self-Reflection(自己反省)がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査
By AIDB Research
/ 2024/09/13
この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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LLM
エージェント
論文
100人以上の研究者が実験参加 LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか?
By AIDB Research
/ 2024/09/12
この記事では、LLMと人間の専門家による...
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LLM
プロンプト
論文
LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』
By AIDB Research
/ 2024/09/11
この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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LLM
政治・社会
論文
AIコーディング補助ツール(GitHub Copilot)で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果
By AIDB Research
/ 2024/09/10
本記事では、LLMベースのコーディング補...
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LLM
画像認識
論文
マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと
By AIDB Research
/ 2024/09/09
この記事では、MMMU-Proという新し...
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LLM
RAG
論文
ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由
By AIDB Research
/ 2024/09/06
この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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LLM
RAG
論文
RAGの検索データにおける「ノイズ(事実とは異なる情報など)」には有益なノイズと有害なノイズがある
By AIDB Research
/ 2024/09/05
本記事では、RAGシステムにおける”ノイ...
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LLM
RAG
論文
RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告
By AIDB Research
/ 2024/09/04
企業がRAGを行う上での参考になるテクニ...
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LLM
プロンプト
政治・社会
論文
プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告
By AIDB Research
/ 2024/09/03
この記事では、LLMが文化的な背景に沿っ...
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LLM
エージェント
論文
GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験 最大35%の確率で購買決定に成功
By AIDB Research
/ 2024/09/02
本記事では、LLMが人間を説得する力をど...
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論文
2024/4/3
LLM
材料・化学
論文
LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
LLMの化学的能力はどれほどか 最先端LLMと人間を比較した結果
2024/4/2
LLM
論文
ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考
ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考
2024/4/1
LLM
エージェント
論文
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
2024/3/29
LLM
RAG
論文
RAG(検索拡張生成)において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』
RAG(検索拡張生成)において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』
2024/3/28
LLM
エージェント
エンタメ・アート
論文
「ゲームでのLLM」における調査結果 プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理
「ゲームでのLLM」における調査結果 プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理
2024/3/27
LLM
論文
人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える(つまり討論に負ける)傾向にあったとの実験報告
人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える(つまり討論に負ける)傾向にあったとの実験報告
2024/3/26
LLM
RAG
論文
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
2024/3/25
LLM
プロンプト
論文
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
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
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