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指示認識型プロンプトチューニング（Instruction-Aware Prompt Tuning for Large Language Models）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近若手から『IAPTって論文が良いらしい』と言われまして、正直名前だけ聞いても何が良いのか全く掴めません。うちの現場に導入する意味があるのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この論文は大きな言語モデル（Large Language Models、LLM）を少ない追加パラメータで賢く使う方法を示しているんですよ。要点は三つあります。第一に必要な追加情報を

AIBRプレミアム
Multi-Accurate CATE is Robust to Unknown Covariate Shifts（Multi-Accurate CATEは未知の共変量シフトに頑健である） 前の記事 不均衡回帰のためのインコンテキスト学習（IM-Context: In-Context Learning for Imbalanced Regression） 次の記事

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田中専務拓海先生、最近若者についてのAIの話題が出ていますが、うちの若手職員も心配していまして。そもそも論文で何を調べたんですか？実務的に知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、AIが『思春期の若者（ティーンエイジャー）』をどう表現するか、そして若者自身が

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田中専務拓海先生、お時間を頂き恐縮です。部下に「最新の拡散モデルの研究が画像生成で重要だ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「ランダムなノイズを賢く変えることで、テキストに忠実で人間好

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