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マルチLoRA：より良いマルチタスク学習のためのLoRAの民主化（MULTILORA: DEMOCRATIZING LORA FOR BETTER MULTI-TASK LEARNING）

田中専務拓海さん、最近部下から「LoRAっていいですよ」と聞いたんですが、そもそもLoRAって何ですか。ウチみたいな中小にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！LoRA（Low-Rank Adaptation、低ランク適応）は、大規模言語モデル（LLM: Large

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トークンレベルの敵対的プロンプト検出（Token-level Adversarial Prompt Detection Based on Perplexity Measures and Contextual Information）

田中専務拓海さん、この論文の話を聞きましたが、要点を端的に教えてください。そもそも何が問題になっているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大事なところから結論だけ言うと、この研究は大規模言語モデル、つまり Large Language Models (LLM) 大規模言語モ

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文脈に適応する：文脈内学習を用いた検索増強型ドメイン適応（Adapt in Contexts: Retrieval-Augmented Domain Adaptation via In-Context Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『In-Context Learning』とか『ドメイン適応』という話を聞きまして、正直よく分かりません。うちの現場で本当に役立つのか、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！大丈夫、一緒に整

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大規模言語モデルを説明可能な評価指標として活用する試み（Exploring Prompting Large Language Models as Explainable Metrics）

田中専務拓海先生、最近部下に『LLMを評価に使える』って話を聞いて戸惑ってます。これって要するに、AIにAIの出来を判定させるってことですか？現場に導入しても本当に効果があるのか不安なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。まず結論だけ先にお伝え

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リプレイ強化連続強化学習（Replay-enhanced Continual Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から“継続学習”って話が頻繁に出ましてね。うちみたいな老舗でも使える技術なのか、まず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！継続学習は新しい業務や条件を学び続けながら、以前の知識を忘れないようにする技術ですよ。今回の論文は「過去経験の

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高次元非線形放物型偏微分方程式に対するDeep-Genetic Algorithmアプローチ（A Deep-Genetic Algorithm (Deep-GA) Approach for High-Dimensional Nonlinear Parabolic Partial Differential Equations）

田中専務拓海先生、最近部下が『Deep-GA』とか言ってましてね。聞いたことはありますが、正直何がそんなに違うのかさっぱりでして。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。まず結論を一言でいうと、Deep-GAはニューラルネットの学習で始めの「当て推量」を賢く

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テーブル学習器へのLLM事前知識の組み込み（Incorporating LLM Priors into Tabular Learners）

田中専務拓海先生、最近話題のLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が表形式データにも使えるって聞きまして。ウチの現場だと売上や顧客データは表になっているんですが、これって要するにAIがExcelをそのまま理解してくれるということですか？AIメンター拓海素晴ら

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旅行分野におけるソーシャルコンテンツの多言語解析の最適戦略（Optimal Strategies to Perform Multilingual Analysis of Social Content for a Novel Dataset in the Tourism Domain）

田中専務拓海先生、うちの現場から「SNSの声を使って観光客の動向を掴め」と言われて困っております。論文にはどんな実務的なヒントが書いてあるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は単純で、大きく分けて三つありますよ。まずは多言語データの整備、次に少ない注釈で学習できる手法の

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大規模言語モデルによる妥当で自然な敵対的例の生成（Generating Valid and Natural Adversarial Examples with Large Language Models）

田中専務拓海さん、最近部下から『敵対的攻撃(adversarial attacks：敵対的入力)』の話が出てきましてね。要するにうちの品評やレビューを誤判定させるような悪い入力がある、ってことでしょうか。経営的にどれくらい心配すべき問題ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈

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