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税務ソフト向けメタモルフィック仕様を生成するための少数ショット文脈内学習の可能性と限界(On the Potential and Limitations of Few-Shot In-Context Learning to Generate Metamorphic Specifications for Tax Preparation Software)

田中専務拓海先生、税務ソフトのテストをAIに任せられるって聞きましたが、本当に精度は出るんでしょうか。うちの現場では変わった入力や例外処理が多くて心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず結論から言うと、最新の大規模言語モデル(Large Language Models, L

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大規模言語モデルで強化する音声視覚ゼロショット学習(Boosting Audio-visual Zero-shot Learning with Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近部下から『音と映像を使ってまだ見たことのない事象を判別できるAIが進んでいる』と言われまして。ただ正直、ゼロから導入する投資対効果や現場適応が全くイメージできないのです。これって要するに現場で何ができるようになるのか、はっきり教えていただけますか。AIメンター拓海素

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オンデバイス大規模言語モデルの個人化を可能にする自己教師付きデータ選択と合成 Enabling On-Device Large Language Model Personalization with Self-Supervised Data Selection and Synthesis

田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近、うちの若手が「オンデバイスでモデルを個人化すべきだ」と言い出して困っています。クラウドに全部上げるわけにはいかないし、現場は保存領域も少ない。要するに実用になるんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、説明しますよ。要点は三

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確率的LQ制御の離散時間系に対する強化学習(Reinforcement Learning for Stochastic LQ Control of Discrete-Time Systems with Multiplicative Noises)

田中専務拓海先生、最近部下から「強化学習で制御を自動化できる」と聞いたのですが、何か良い論文ありますか。正直、数学的な話は苦手でして、現場にどう役立つのかが分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しい数式は後回しにして、本質と投資対効果から説明しますよ。今回の論文

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長文コンテキストの大規模言語モデルにおけるトランスフォーマーアーキテクチャの進展(Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey)

田中専務拓海先生、最近「長文を扱えるモデル」が話題だと聞きましたが、我が社の現場で何が変わるんでしょうか。正直、技術の中身はさっぱりでして……。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。結論を先に言うと、今回の論文は「長い文章を一度に扱う力」を飛躍的に高めるための設計や仕

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階層的関係と常識知識によるシーングラフ生成の強化 (Enhancing Scene Graph Generation with Hierarchical Relationships and Commonsense Knowledge)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下からシーングラフだのコモンセンスだのと聞くのですが、正直何が肝心なのか分かりません。うちの現場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、噛み砕いてご説明しますよ。結論だけ先に言うと、この論文は「画像

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長尺音声のログ化を目指すAudioLog(AUDIOLOG: LLMs-Powered Long Audio Logging with Hybrid Token-Semantic Contrastive Learning)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から長い現場録音を自動で要約できる技術があると聞きまして、正直何がすごいのか掴めていません。要は現場で役に立つんですか?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。端的に言うと、この研究は長時間の音声データから「い

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グラフと大規模言語モデルの出会いに関するサーベイ(A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions)

田中専務拓海先生、最近「グラフと大規模言語モデルを組み合わせる」って話をよく聞きますが、うちの現場でも使えるものなんでしょうか。正直、何が変わるのかが分からなくて、部下に説明できない状況です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。要点をまず三つにまとめますよ。結論は一

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大規模言語モデルを用いた脆弱性検出の到達点(HOW FAR HAVE WE GONE IN VULNERABILITY DETECTION USING LARGE LANGUAGE MODELS)

田中専務拓海先生、最近「大規模言語モデルで脆弱性検出ができるらしい」と部下が言い出して困っています。うちの現場に投資する価値があるか、率直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!大丈夫、要点を整理すると3つで見れば判断しやすいですよ。まず精度の高さ、次にデータの質