LLM

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自動プログラム修復:新興の潮流がベンチマークに問題を投げかけ露呈する(Automated Program Repair: Emerging trends pose and expose problems for benchmarks)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『自動プログラム修復(Automated Program Repair: APR)』ってよく言うんですが、要するにプログラムのバグを機械に直させる話でしょうか。経営的には投資に見合うかが気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、要

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LLM推論のための大規模シミュレーションフレームワーク(Vidur: A Large-Scale Simulation Framework for LLM Inference)

田中専務拓海先生、最近部下がLLM(Large Language Model、大規模言語モデル)を社内で動かす話をしてまして、どれだけお金がかかるのか不安なんです。論文の話を聞きましたが、Vidurというやつは何をするものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!Vidur

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攻撃の連鎖:大規模言語モデルに対する意味駆動コンテクスト型マルチターン攻撃(Chain of Attack: a Semantic-Driven Contextual Multi-Turn attacker for LLM)

田中専務拓海先生、最近部下から『チャットボットは危険だ』と聞かされて怖くなりました。要するに、うちの業務チャットが変なことを言い出すってことはあり得ますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、まずは整理します。今回の研究は『CoA(Chain of Attack)』とい

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インテリジェント・モバイルヘルス向けプライバシー保護エッジ連合学習(Privacy-Preserving Edge Federated Learning for Intelligent Mobile-Health Systems)

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「フェデレーテッドラーニング」って言い始めて困ってます。現場のデータを外に出さずに学習できるって話ですが、本当にうちの工場や従業員データに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!まず安心してください。端末や工場の現場データをその場で学

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自動プロンプト生成システム(An Automatic Prompt Generation System for Tabular Data Tasks)

田中専務拓海先生、最近部下から「表形式データにAIを使える」と聞いたのですが、表データって我々の業務でも本当に効果が出るんでしょうか。どんな論文があるのか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!表形式データ、つまり各行が製品や取引を表す表(Tabular Data)は

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LLMPot:産業プロトコルと物理プロセス模擬のための動的構成LLMベースハニーポット(LLMPot: Dynamically Configured LLM-based Honeypot for Industrial Protocol and Physical Process Emulation)

田中専務拓海先生、最近社内で『ハニーポット』という言葉が出てきましてね。要するに攻撃者をおびき寄せるおとりの仕組みだと聞いたのですが、論文でLLMを使った新しい手法があるそうで、現場に入れる意味があるのか判断がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、分かりやすくお

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多用途圧縮ツールキットによる大規模言語モデル量子化のベンチマーク(LLMC: Benchmarking Large Language Model Quantization with a Versatile Compression Toolkit)

田中専務拓海先生、お世話になります。部下から『モデルを小さくすればコストが下がる』と聞いているのですが、どこまで本当なのか見当がつきません。今回の論文は何を示しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!要点を先に言うと、この論文は『量子化(Quantization)』という

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視覚トークン撤回によるマルチモーダル大規模言語モデルの高速推論(Boosting Multimodal Large Language Models with Visual Tokens Withdrawal for Rapid Inference)

田中専務拓海先生、最近の論文で「視覚トークンを減らして推論を速くする」って話を聞きましたが、うちのような製造業にも関係ありますか?正直、ビジュアル系の話は苦手でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しく聞こえる話ほど分解して考えれば理解できますよ。要点を3つで言うと、1

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新知識でLLMをファインチューニングすると幻覚が増えるのか?(Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations?)

田中専務拓海先生、最近部下から「LLM(大規模言語モデル)を細かく学習させれば現場が変わる」と言われまして。ですが、新しい事実を学ばせると「幻覚(hallucination)」が増えるなんて話も聞き、判断に困っています。要するに導入は安全ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大

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LLM生成ラベルを用いた選択的ファインチューニングによる人的注釈依存の低減(Selective Fine-tuning on LLM-labeled Data)

田中専務拓海先生、最近若手から「LLMでラベルを自動生成して学習させればコストが下がる」と聞きましたが、現場の効率や投資対効果は本当に期待できるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、その疑問は経営判断として本質的です。結論を先に言うと、LLM(Large Lan