AIDB @ai_database
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GPT-4Vなどで画像を分析する際、「ドットマトリックス」を重ね合わせるだけで認識精度が大きく向上することが報告されています。 ai-data-base.com/archives/65652 画像に点を等間隔で書き足すというシンプルな手法ながら、空間推論や幻覚検出など、様々なベンチマークで成果を上げています。
表とテキストを「両方」含むドキュメントからLLMで上手く情報抽出を行うプロンプト手法がMicrosoftなどの研究者らによって考案されています。 ai-data-base.com/archives/65583 本手法を用いて金融レポート、Wikipedia、科学論文で実験したところ、通常よりも25%以上精度の高い結果を得たとのことです。
スクリーンショットからHTMLとCSSのコードを生成するプロンプト手法が考案されています。 スタンフォード大・ジョージア工科大・マイクロソフト・Google DeepMindによる共同研究です。 ai-data-base.com/archives/65294 さらに本タスクでGemini Proに匹敵するオープンソースモデルも開発されました。
「シリコンの群衆」つまり多数のLLMが出す答えの中央値は、人間集団の回答とほとんど同じであったとの実験結果が報告されています。 ai-data-base.com/archives/65208 質問に使用されたのは、実世界の複雑で正解のない予測問題でした。 MITなどの研究者らによる検証。
LLMに自然言語とは異なるフォーマットで思考させるプロンプト手法『AutoForm』が考案されています。 ai-data-base.com/archives/65090 実験で高いタスク性能を示しており、必ずしも人間と同じ言語を使用する必要はないことを示唆。またエージェント同士ではこの方が効率的かもしれないとのこと。
LLMってドメインシフトを乗り越えられるんだな。外挿ができる、って言えるのかな？
RAGにおいて「外部情報」と「モデルの事前知識」が矛盾するとき、LLMは外部情報に説得力がある（ロジカルで明確な）ときにはそれを受け入れると報告されています。 ai-data-base.com/archives/64979 一方で、外部情報同士に矛盾が生じている場合は、事前知識との整合性に固執する傾向があるとのことです。
プロンプトに数百〜数千の例を含めてLLMにタスクを行わせる『Many-shot（多ショット）』がDeepMindにより検証されています。 ai-data-base.com/archives/67883 結果、基本的に例が多くなるほど性能が上がるとのこと。事前学習による思い込みを覆すことも。人間製の例がなければモデル生成の例でも効果あり。
LLMに無礼なプロンプトを使うと性能が低下するリスクが報告されています。早稲田大学などによる論文。 ai-data-base.com/archives/64959 実験より、礼儀正しさレベル8（最高）： 「〜していただけませんか？〜は不要でございます。」 レベル1（最低）： 「〜しろこの野郎。〜したらどうなるかわかるよな。」
入力プロンプトが長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる現象が、GPT-4やGeminiなどで共通して確認されています。 ai-data-base.com/archives/64873 技術的に長いコンテキストを処理できるモデルでも、入力を短くすることが推奨される可能性があります。 アレン人工知能研究所などによる報告です。
これ、おもしろいなー。 LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果 ai-data-base.com/archives/64820 @ai_databaseより
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマークが開発され、GPT-4など複数のモデルが検証されました。 ai-data-base.com/archives/64820 実験の結果、LLMは他者の視点を推察する能力が一定程度あると示唆されました。 アランチューリング研究所などの研究者らによる報告です。
GPT-4などに対して、「新しい言葉の概念」をプロンプトのみで教える手法『FOCUS』をカリフォルニア大学などの研究者らが考案しました。 ai-data-base.com/archives/64594 実験ではGPT-4で88.2%、GPT-3.5でも84.5%の正確さで理解させることに成功しているとのことです。
小さなモデルを多数組み合わせることで、単一の巨大LLMに匹敵する可能性が実験で示されました。 ai-data-base.com/archives/64708 論文タイトルは、"More Agents Is All You Need（必要なのはより多くのエージェントのみ）"とされています。 高度なプロンプト手法なども使用されていません。
LLMにプロンプトを与える際、「推論ステップの流れに沿う順序」で文脈を与えないと30%以上精度が落ちる恐れがあることをDeepMindが報告しています。 ai-data-base.com/archives/64551 GPT-3.5、GPT-4、Gemini Proなど様々なLLMで共通して言える特徴的傾向とのことです。
bioshok(INFJ) @bioshok3
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Daichi Konno / 紺野.. @_daichikonno
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江崎貴裕|デー�.. @tkEzaki
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高橋 かずひと@�.. @KzhtTkhs
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日本ディープラ.. @JDLANews
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成田 修造 / Shuzo.. @shuzonarita
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1K Followers 1K Following 釣りアカ🎣| 沖縄 | 釣り歴3年 | さびき釣り| ショアジギング | 泳がせ釣り練習中 | 本業はウマ娘トレーナーで副業は限界プロジェクトマネージャー | 沖縄移住済
koo-doo@生産技術�.. @koodoo97260176
610 Followers 247 Following 生産現場から製品設計、AI開発を経て外資コンサルに転職。 毎日が勉強の2児のパパ。「働き易い職場環境を子供の世代へ」 量子物性研究で院卒→電気系でメーカー入社→機械系として生産技術や製品設計→AIエンジニアに転向→ITコンサル転職 │筋トレ最高│CAD│python│DeepLearning│
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4K Followers 5K Following データ分析界隈でお仕事をする酉年世代。 データ分析実務あるある、業界トレンドや時事ネタまで 徒然なることを呟きます。 フォロー人数上限に達していてフォロバできない場合があります。ご容赦ください。 【キーワード】DX人材育成、データ活用人材育成、リスキリング、データ活用プロジェクト、AI活用、事業開発
オワタマサネコ.. @HORIPO
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Cedric W. | Data stra.. @kedbreak136
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Akira Oka | Ubie Phar.. @AOkaUbie1
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yyhhyy21 @yyhhyy21
550 Followers 4K Following 最近またアニメが好き／https://t.co/mIpBpL3gzb ／広告関連は別アカウントにすることにしました（ @adv_yh ）
接点QB @setten_QB
640 Followers 654 Following 某大手日系ICT企業で、組織におけるコミュニケーションデータの分析と、LLM関係プロダクトの開発をしながら、NAISTで博士課程学生をしています。 たぶんいわゆるデータサイエンティスト。ESTJ型。
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 ai-data-base.com/archives/65294 @ai_databaseより
本日、4/24（水）19:30より、AIDB(@ai_database )さんのスペースにて、弊社TinyBetter株式会社のCEO樋口が「AI時代におけるUI・UX」についてお話しします。 x.com/i/spaces/1brjj… 新時代の価値の作り方とは。
LLMってドメインシフトを乗り越えられるんだな。外挿ができる、って言えるのかな？
RAGにおいて「外部情報」と「モデルの事前知識」が矛盾するとき、LLMは外部情報に説得力がある（ロジカルで明確な）ときにはそれを受け入れると報告されています。 ai-data-base.com/archives/64979 一方で、外部情報同士に矛盾が生じている場合は、事前知識との整合性に固執する傾向があるとのことです。
ポーカーなど不完全情報ゲームを「心の理論」で上手にプレイするGPT-4ベースの『Suspicion（疑心）-Agent』松尾研など開発 ai-data-base.com/archives/56141
プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果 ai-data-base.com/archives/67883
メテオレインwww
プロンプトに数百〜数千の例を含めてLLMにタスクを行わせる『Many-shot（多ショット）』がDeepMindにより検証されています。 ai-data-base.com/archives/67883 結果、基本的に例が多くなるほど性能が上がるとのこと。事前学習による思い込みを覆すことも。人間製の例がなければモデル生成の例でも効果あり。
LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告 一部、直感に反する複雑な結果も | AIDB ai-data-base.com/archives/64959
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性 ai-data-base.com/archives/64708 @ai_databaseより
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる ai-data-base.com/archives/64873 @ai_database
φ(．_．)ﾒﾓﾒﾓ
Microsoftの方が、AzureでのGPT連携システム開発エッセンスを網羅的に紹介するスライド「ChatGPT - LLMシステム開発大全」をアップデートしたとのこと。チャンクとは？など詳細部分も含まれ、かゆいところに手が届く大変ありがたい資料でした。
なるほどー
入力プロンプトが長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる現象が、GPT-4やGeminiなどで共通して確認されています。 ai-data-base.com/archives/64873 技術的に長いコンテキストを処理できるモデルでも、入力を短くすることが推奨される可能性があります。 アレン人工知能研究所などによる報告です。
LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるためのベンチマーク『OpenToM』 GPT-4など複数モデルの評価結果 ai-data-base.com/archives/64820
細かく指定してるのに精度上がらず、むしろ期待外れな出力が増す感じがあったのだけれど、本当にそうだったみたい ai-data-base.com/archives/64873
手元でもこれと同じ結果になった。詳細な仕様や制約、検証を記載したMDプロンプトでは上手くいかず、それを「あなたが理解し易いプロンプトに書き換えて」でできた簡略化プロンプトで解決。 ai-data-base.com/archives/64873
Claude3-Opusに10万字小説書いてもらうテストしてた時も、長くなるにつれて能力低下するのは顕著に感じた。
入力プロンプトが長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる現象が、GPT-4やGeminiなどで共通して確認されています。 ai-data-base.com/archives/64873 技術的に長いコンテキストを処理できるモデルでも、入力を短くすることが推奨される可能性があります。 アレン人工知能研究所などによる報告です。
地味にクレイジー((((；ﾟДﾟ)))) ChatGPTなどのLLMにユーザーの性格特性を分析させる手法『PsyCoT』と実行プロンプト ai-data-base.com/archives/59193
なお、ChatGPT4の精神年齢は心の理論(サリーとアン課題のハズ)では7歳とのこと。 ChatGPTを心理療法にもとづいて実行し、高い共感力と思いやりある会話をさせる手法『Chain of Empathy』と実行プロンプト ai-data-base.com/archives/58847
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