類似チャネルの重み共有によるLLM圧縮（SWSC: Shared Weight for Similar Channel in LLM）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、モデルの導入コストや運用コストの話が社内で出てきまして、パラメータを小さくする技術が肝だと聞きました。これって本当に現場で役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点だけ先に伝えると、今回
LLM
11463大規模領域横断型の機械生成文検出チャレンジ（GenAI Content Detection Task 3: Cross-Domain Machine-Generated Text Detection Challenge）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『AIが書いた文章を見抜く技術を入れろ』と言われまして。うちの現場で役に立つものか判断がつかなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず落ち着いて考えましょう。AIが生成した文章を検出する研究は増えていますが、
大規模言語モデルの探索と最適搾取の分解（Disentangling Exploration of Large Language Models by Optimal Exploitation）
田中専務拓海先生、最近「大規模言語モデルが探索できるかどうか」を調べた論文が話題だと聞きました。要するに当社みたいな現場でも使えるかどうかの判断材料になりますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「大規模言語モデル（Larg
効率的なLLMサービング：弾性的なオンライン・オフライン要求の共配置（HyGen: Efficient LLM Serving via Elastic Online-Offline Request Co-location）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、LLM（Large Language Model 大規模言語モデル）を社内に導入すべきだと部下が言うのですが、適切なサービング（serving、モデル提供）の在り方がわからず困っています。この論文が示す話は、経営の立場で言うと何が一番効くのでしょう
ダンプド・マン反復による近似不動点の計算 (Computing Approximated Fixpoints via Dampened Mann Iteration)
田中専務拓海さん、最近部下から『不動点を近似する新しい反復法』という話を聞きましてね。正直、数学の話は苦手でして、うちの業務にどう効くのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言いますと、この研究は『関数の正確な形が分からない場合でも、安定的に最小
クロスドメインのアスペクト抽出と感情理解の学習 — Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『この論文を読め』と渡されたのですが、要点が掴めず困っています。ざっくりで良いので、経営判断に必要なポイントを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！結論から申し上げますと、この研究は『ある分野で学習した感情解析の仕
価値関数から遷移ダイナミクスを推定する（Inferring Transition Dynamics from Value Functions）
田中専務拓海先生、最近部下からこの論文の話を聞いたのですが、正直ピンと来ません。価値関数ってそこから何がわかるのですか。投資対効果の観点で教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点で述べます。1) 価値関数(value function (VF), 価値関
LLMカスケードの確率的モデルによる合理的閾値調整（Rational Tuning of LLM Cascades via Probabilistic Modeling）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部署から『LLMのカスケード運用を検討すべき』と報告が来まして、正直なところ何から手をつければよいか分かりません。論文を読む時間もないのですが、要点だけ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！短く言うと、この論文は複数の大
モバイルエッジ大規模言語モデルサービスのための適応的コンテキストキャッシング（Adaptive Contextual Caching for Mobile Edge Large Language Model Service）
田中専務拓海先生、最近若手から「エッジでLLMを動かすならキャッシュが重要だ」と聞きまして。正直、何をどうすれば現場の遅延や通信費が減るのか見当がつかないのですが、今回の論文は何を変えたんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この論文は「利用者の文脈を先取りして
Evaluating LLM Abilities to Understand Tabular Electronic Health Records（表形式電子カルテを理解するLLMの能力評価）
田中専務拓海先生、最近部下から「大型言語モデル（LLM）を医療データに使おう」と言われまして、MIMICとかEHRって単語も飛び交うんですが、正直何ができるのかよくわかりません。要するにうちのデータでも使えるって話ですか？投資対効果が分からないと決断できなくてして…AIメンター拓海素晴ら