ノイズのあるラベルに対するインコンテキスト学習の頑健性の探究 (Exploring the Robustness of In-Context Learning with Noisy Labels)
田中専務拓海先生、最近社内で「インコンテキスト学習がノイズに強い」と聞きまして。要するに、誤ったサンプルがあってもAIが正しく動くという理解でいいのでしょうか？現場へ投資する前に本質を押さえたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しましょう。結論を先に言
LLM
3302操作学習におけるファウンデーションモデルの可能性（What Foundation Models can Bring for Robot Learning in Manipulation: A Survey）
田中専務拓海先生、最近「ファウンデーションモデル（Foundation Model）」って言葉をよく聞きますが、うちのような製造現場で本当に役に立つんでしょうか。現場に導入するならまず何を検討すればいいですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。ま
科学方程式発見のためのLLMによるプログラミング（LLM-SR: Scientific Equation Discovery via Programming with Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIが式を見つけてくれる」と聞いたんですが、具体的に何が新しいんでしょうか。現場で使える投資対効果が知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見えてきますよ。今回の研究はLarge Language Mod
LoRAランド：GPT-4に匹敵する310のファインチューニング大規模言語モデル (LoRA Land: 310 Fine-tuned LLMs that Rival GPT-4)
田中専務拓海先生、最近話題のLoRAって投資効果はどれほどあるんでしょうか。うちの現場でもAIを使えと言われて困っていまして、コストと効果の見極めがつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大きなモデルをまるごと学習させ
PromptReps：プロンプトでLLMから密ベクトルと疎表現を生成する手法（PromptReps: Prompting Large Language Models to Generate Dense and Sparse Representations for Zero-Shot Document Retrieval）
田中専務拓海さん、最近社内で「LLMを検索に使えるらしい」と聞いたんですが、正直ピンと来ません。要するに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、一緒に整理しましょう。今回の論文はPromptRepsといって、学習を追加しなくても大きな言語モデル（LLM）に
視覚と言語デコーダは画像とテキストを同等に使っているか？（DO VISION & LANGUAGE DECODERS USE IMAGES AND TEXT EQUALLY?）
田中専務拓海先生、最近部署で『画像付きのAIが説明も出すらしい』と聞きまして。うちの工場の写真を見せて判断できるとか、説明してくれるとか、夢のように聞こえるんですが、実務でどれだけ頼れるものなのでしょうか。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。最近の研究は
放射線領域における多モーダル課題へのユニモーダルアプローチ（Simplifying Multimodality: Unimodal Approach to Multimodal Challenges in Radiology with General-Domain Large Language Model）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「画像と文章をいっしょに扱うAI（マルチモーダル）がすごい」と言ってましてね。けれど、うちの現場データはバラつきが多くて、高価な学習投資が必要なら躊躇するんです。これって要するに投資対効果が合うのか見極めたい、という話に尽きるのですが、要点を教えてくださいません
LLMClean: LLM生成OFDによる文脈認識型表形式データクリーニング（LLMClean: Context-Aware Tabular Data Cleaning via LLM-Generated OFDs）
田中専務拓海先生、最近部下に「データをきれいにしないとAIは使えない」と言われまして、正直何から手を付けていいか分かりません。今回の論文は何を提案しているんでしょうか？導入コストが気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、LLM（Large Language M
テキストベースの教育環境における一般化可能なエージェントに向けて（Towards Generalizable Agents in Text-Based Educational Environments）
田中専務拓海先生、最近社内で「RLとLLMを組み合わせた研究」が話題になっていると聞きました。正直、名前だけで何が変わるのか見えません。これって現場に本当に役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが一緒に整理すれば明確になりますよ。端的に言うと
RLHFを増やせば信頼できる？—Preference Alignmentが信頼性に与える影響 (More RLHF, More Trust? On The Impact of Preference Alignment On Trustworthiness)
田中専務拓海先生、最近部下から「RLHFを入れればAIは信頼できるようになる」と言われて困っています。要するにRLHFというのは現場で安心して使えるようにする魔法のようなものなのですか？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、RLHFは万能の魔法ではありませんよ。大丈夫