LLM

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大規模言語モデルの効率的かつ責任ある適応による堅牢なTop-k推薦(Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust Top-k Recommendations)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『LLMを推薦に使えば精度が上がる』と言われて困っております。うちの現場は多様な顧客層があって、均一に数値が上がるとは思えないのですが、本当に現場で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、丁寧に整理しますよ。今回の論文は

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デジタルメディアからの公共注目度と生物多様性への態度の分析の自動化(AUTOMATING THE ANALYSIS OF PUBLIC SALIENCY AND ATTITUDES TOWARDS BIODIVERSITY FROM DIGITAL MEDIA)

田中専務拓海さん、最近“デジタルで自然の注目度を自動で測る”って話を聞きまして、現場で使えるんですか。正直、うちのような古い製造業に導入する価値があるのか見当がつかないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、その問いは投資対効果(ROI)を重視する経営判断として最も重要

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複数物体の状態を行動から学習する—Large Language Modelsを用いた学習(Learning Multiple Object States from Actions via Large Language Models)

田中専務拓海先生、最近部下から「物体の状態をAIで解析できる」と聞きまして、動画から物の状態を自動で判別できると業務で何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大雑把に言うと、動画から「物の状態(例:卵が割れている/泡立っている)」を複数同時に認識できれば、現場の工

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モメンタムによるジェイルブレイク攻撃の強化(Boosting Jailbreak Attack with Momentum)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「モデルの安全性評価に赤チーム(red-teaming)が必要です」と言い出して困ってまして、学術界で何が起きているのか簡潔に知りたいのですが、良い論文はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回はジェイルブレイク(jailbreak)攻撃

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医療向けプロンプト設計のパラダイムと実践への提言(Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices)

田中専務拓海先生、最近部署で『プロンプトエンジニアリング』って単語が飛び交ってましてね。正直、何ができるのかよく分からなくて、現場に投資するべきか迷っているんです。これって要するに何をするための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!田中専務、それはまさに経営判断に関

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LLMを注釈者としての有効性(The Effectiveness of LLMs as Annotators: A Comparative Overview and Empirical Analysis of Direct Representation)

田中専務拓海先生、最近部下が「LLMで注釈作業を自動化できます」と言ってきて混乱しているのですが、要するに人がやっているラベル付けを機械にやらせる話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!その通りです。Large Language Models (LLMs)(大規模言語モデル)は

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Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models(大規模言語モデル時代における意味表現の役割の分析)

田中専務拓海さん、最近の論文で「意味表現(semantic representations)がLLMの時代にどう役立つか」を調べたものがあるそうですね。要点を現場目線で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を先に言うと、意味表現はLLM(大規模言語モデル:Large

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プラン・シーケンス・ラーン:言語モデルが導く強化学習による長期ロボット課題解決(Plan-Seq-Learn: Language Model Guided RL for Solving Long Horizon Robotics Tasks)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、会議で「LLMを使ってロボットの長い仕事を計画させる」と聞きまして。うちみたいな工場で本当に使えるのか、正直イメージがつきません。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。今日は「言語モデル(Large Language

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論理認識カリキュラム調整による知識グラフ上の複雑推論改善(Improving Complex Reasoning over Knowledge Graph with Logic-Aware Curriculum Tuning)

田中専務拓海先生、最近部署から『知識グラフで複雑な質問に答えられるAIを導入すべき』と提案が来ましてね。良さそうに聞こえますが、本当に業務で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、順を追って説明しますよ。要点は三つにまとめると分かりやすいです。まず何を解く

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大規模生成言語モデルにおける継続的プルーニング(COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models)

田中専務拓海さん、最近部下から「モデルを軽くして現場で動かせるようにすべきだ」と言われて困っています。今回の論文はその悩みに答えてくれるものですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!COPALはまさに「既存の巨大言語モデルを再学習せずに、継続的に不要な重みを取り除いていく」手法です