大規模言語モデルのための忠実な説明へ：FaithLM（FaithLM: Towards Faithful Explanations for Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近の論文で「FaithLM」っていうのが話題だそうですね。うちの現場でも説明が必要だと言われているのですが、要するに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！大丈夫です、簡単に説明しますよ。FaithLMはAIが出す「説明（natural lan
LLM
11463ApiQ: Finetuning of 2-Bit Quantized Large Language Model（ApiQ: 2ビット量子化大規模言語モデルの微調整）
田中専務拓海先生、最近「量子化（quantization）」って言葉をよく聞きますが、当社のような現場で導入すると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！大丈夫、簡単に言うと、量子化はモデルを軽くして安い機材で動かせるようにする技術ですよ。一言で言えば「荷物をコン
LLMを導く正しい方法：高速で非侵襲的な制約付き生成（Guiding LLMs The Right Way: Fast, Non-Invasive Constrained Generation）
田中専務拓海先生、最近部下から"制約付き生成"なるものを導入すべきだと聞きまして、正直ピンと来ないんです。これって本当に現場で使える技術なんでしょうか？コストに見合う効果があるか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見えてきますよ。まず結
時系列表現学習のためのマルチパッチ予測（Multi-Patch Prediction: Adapting LLMs for Time Series Representation Learning）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「LLMを時系列データに使える論文が出ました」と騒いでおります。正直、LLMって文章向けの技術だと聞いているのですが、これを工場データに当てはめる意味はありますか。投資対効果を教えてくださいませ。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、
L4Q: パラメータ効率の良い量子化認識ファインチューニング（L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning on Large Language Models）
田中専務拓海さん、最近部下から「量子化とかLoRAって導入すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これって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、これから要点を三つに分けて噛み砕きますよ。まずは結果だけ述べると、L4Qは少ない学習資源で
大型言語モデルの教育的アラインメント（Pedagogical Alignment of Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近部署で『LLMを教育に活かせ』って話が出ましてね。でも正直、即答されるだけのものを導入しても現場の学びは深まらないんじゃないかと心配なんです。投資対効果という観点で、どう見ればいいですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えれば投資の効果が見え
分子探索におけるLLMの現実的評価 — A Sober Look at LLMs for Bayesian Optimization Over Molecules
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「LLMを使えば材料探索が一気に進む」と言うのですが、正直何を根拠にそんな話をするのか分かりません。要するに本当に使える技術なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけばはっきりしますよ。今日はLLM（Large Langu
大規模言語モデルのための階層的かつ包括的な安全性ベンチマーク（SALAD-Bench） — SALAD-Bench: A Hierarchical and Comprehensive Safety Benchmark for Large Language Models
田中専務拓海さん、最近の大きな話題にLLMの安全性評価ってありますが、うちの現場にも関係ありますかね。正直、どこから手を付ければいいのか分からなくて...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。最近の研究は、単に答えが安全かどうかだけでなく、どの領域で、どの
安全性アラインメントの脆弱性評価（Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications）
田中専務拓海先生、最近部下から「大きな言語モデルの安全性が脆い」という話を聞きまして、ええと正直よく分からないのです。導入判断に影響するので、要点を教えていただけますでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論を先に言うと、最近の研究は「安全性に関
LLMsは実材料探索の準備ができているか（Are LLMs Ready for Real-World Materials Discovery?）
田中専務拓海さん、最近「LLMが材料開発に使えるか」という話を聞きましてね。我が社でも新素材の探索に使えればと思うのですが、実務レベルで本当に役に立つんでしょうか。投資対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！まず結論から簡潔に言うと、現時点の大規模言語モデル（Lar