CATEGORY

LLM

3291
  • 論文研究

InfuserKI: 大規模言語モデルに知識グラフを注入する手法（InfuserKI: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs via Infuser-Guided Knowledge Integration）

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 "LLMに知識グラフを入れると良い" と言われて困っておりまして、投資対効果が見えません。そもそも何が変わるのか、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！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで、1)

  • LLM
  • 論文研究

マルチステップ推論のための手順的監督の自動化（AutoPRM: Automating Procedural Supervision for Multi-Step Reasoning）

田中専務拓海さん、この論文って要するに何が変わるのですか。うちの現場でも使える内容でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡潔に言うとこの研究は複雑な問題を自動で小さな手順に分け、その手順ごとに正しさを判定して学習する仕組みを作れるようにしたんですよ。田中専

  • LLM
  • , Reinforcement Learning
  • 論文研究

LoRA-Flow：生成タスクにおける大規模言語モデルのダイナミックLoRA融合 (LoRA-Flow: Dynamic LoRA Fusion for Large Language Models in Generative Tasks)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「LoRAを組み合わせれば少ないデータでもAIが賢くなる」と聞かされまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わる話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、LoR

  • LLM
  • 論文研究

ChatDiet: Empowering Personalized Nutrition-Oriented Food Recommender Chatbots through an LLM-Augmented Framework（ChatDiet：LLM拡張フレームワークによる個別化栄養志向フード推薦チャットボット）

田中専務拓海さん、最近“ChatDiet”って論文の話を聞きまして。社員の健康支援を検討しているんですが、要するにうちのような製造現場でも使えるものなんでしょうか。私はデジタルは得意でないので、導入コストと効果が知りたいです。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、Cha

  • LLM
  • 論文研究

MIKE：微細なマルチモーダル実体知識編集のための新ベンチマーク（MIKE: A New Benchmark for Fine-grained Multimodal Entity Knowledge Editing）

田中専務拓海先生、最近部下から『マルチモーダルAIで実物の名前まで識別できると現場も助かる』と言われまして。これって現実的にどれくらい使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まず結論を端的に言うと、最近の研究は細かい実物

  • LLM
  • 論文研究

LEIAによる英語知識の横断移転で非英語モデルが飛躍する（LEIA: Facilitating Cross-lingual Knowledge Transfer in Language Models with Entity-based Data Augmentation）

田中専務拓海先生、最近読んでおくべきAIの論文があると部下が言うのですが、何から押さえればよいのか分からなくて困っております。要点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！今回の論文は簡潔に言うと、英語で豊富に持つ知識を、別言語の大規模言語モデルに効率よく移す手法を

  • LLM
  • 論文研究

線形代数におけるChatGPT：前進と課題 (ChatGPT in Linear Algebra: Strides Forward, Steps to Go)

田中専務拓海さん、最近話題の論文ってどんな内容なんですか。部下から『ChatGPTが数学の授業を助けられる』って聞かされて、正直ピンと来なくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、ChatGPTが線形代数（Linear Algebra）に関する問題をどこまで解けるか

  • LLM
  • , Evaluation
  • 論文研究

メモリ効率化を狙うゼロ次最適化によるLLM微調整の再検討（Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark）

田中専務拓海先生、最近部下が「メモリを節約して大きな言語モデル（LLM）を社内で調整できる」と言ってきて困っています。要するに、うちのパソコンでも使えるようになるということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！可能性はありますよ。ただポイントは二つあります。まず、従来の微調整は

  • LLM
  • 論文研究

失敗から学ぶ：エージェントのファインチューニングで負の事例を活かす（Learning From Failure: Integrating Negative Examples when Fine-tuning Large Language Models as Agents）

田中専務拓海さん、最近部下から「AIを学習させるときに失敗例も使うといいらしい」と言われまして。正直、失敗をわざわざ取り込む意味がよくわかりません。要するに失敗を見せれば賢くなるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論を簡潔に言いますよ。結論は「失敗

  • LLM
  • 論文研究

エストニア語自動校正プロジェクト報告（Eestikeelse teksti automaatkorrektuur: projekti EKTB25 lõpparuanne）

田中専務拓海さん、最近社内で「文章の自動校正」を検討するように言われまして、エストニア語の研究報告があると聞きました。要点を噛み砕いて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！今回の報告はエストニア語向けの自動校正ツール開発についてで、大きなポイントは「データ不足をど

  • LLM