290979記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. Refine-POI: 次の注目地点推薦のための強化学習ファインチューニングを施した大規模言語モデル（Refine-POI: Reinforcement Fine-Tuned Large Language Models for Next Point-of-Interest Recommendation）
1未満 分で読了
1 views

Refine-POI: 次の注目地点推薦のための強化学習ファインチューニングを施した大規模言語モデル

（Refine-POI: Reinforcement Fine-Tuned Large Language Models for Next Point-of-Interest Recommendation）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近社内で「LLMをレコメンドに使えるらしい」と聞きまして、部下に言われるままに困っております。要するに、うちのような現場に導入して費用対効果は出るのでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる話も分解すれば理解できますよ。今回の論文は「Refine-POI」と呼ばれるもので、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を次の注目地点（POI: Point-of-Interest）推薦に強化学習で調整する方法を示しています。まず結論を簡潔に言うと、限られた正解データからでも

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
顕微鏡組織病理画像を時系列データとして分類することに向けて
（TOWARDS CLASSIFYING HISTOPATHOLOGICAL MICROSCOPE IMAGES AS TIME SERIES DATA）
次の記事
局所双方向性を備えたMamba
（LBMamba: Locally Bi-directional Mamba）
関連記事
ReviewRL：強化学習による自動化された科学レビューへ
（ReviewRL: Towards Automated Scientific Review with RL）
脚型ロボットの線形制御のためのコープマン力学の継続学習とリフティング
（Continual Learning and Lifting of Koopman Dynamics for Linear Control of Legged Robots）
医用画像セグメンテーションにおけるテキスト依存の脱却
（Alleviating Textual Reliance in Medical Language-guided Segmentation via Prototype-driven Semantic Approximation）
ニューロンが「異方性マルチプレックスハブ」として働くことで実現する高速可逆学習
（Fast Reversible Learning based on Neurons functioning as Anisotropic Multiplex Hubs）
パラメトリック安全証明による適応シールド
（Adaptive Shielding via Parametric Safety Proofs）
CeLANDによるKamLANDを用いた強力な144Ce–144Pr反ニュートリノ源による原子炉反ニュートリノ異常の検証
（CeLAND – Investigation of the reactor antineutrino anomaly with an intense 144Ce – 144Pr antineutrino source in KamLAND）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
潜在空間における最適輸送を用いた生成モデル
（Latent Space Optimal Transport for Generative Models）
  • 論文研究
対話応答の情報量最大化による多様で有益な生成
（Generating Informative and Diverse Conversational Responses via Adversarial Information Maximization）
  • 論文研究
深層提案ベースモデルに対する頑強な敵対的摂動
（Robust Adversarial Perturbation on Deep Proposal-based Models）
  • 論文研究
単一2D透視画像からの3D経路計画
（3D Path Planning from a Single 2D Fluoroscopic Image for Robot Assisted Fenestrated Endovascular Aortic Repair）
  • 論文研究
科学画像処理のための分散学習アーキテクチャ
（A Distributed Learning Architecture for Scientific Imaging Problems）
  • 論文研究
観測ラベルのノイズを扱う深層生成モデル
（A Deep Generative Model for Semi-Supervised Classification with Noisy Labels）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む