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HeCiX: 知識グラフと大規模言語モデルを統合したバイオ医薬研究(HeCiX: Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models for Biomedical Research)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『AIで臨床試験の分析が劇的に変わる』なんて話を聞いたのですが、正直何がどう変わるのか掴めなくて困っています。今回の論文は我々のような製造業の経営判断に何か示唆を与えますか?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

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分布的強化学習における方針評価アルゴリズム(On Policy Evaluation Algorithms in Distributional Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から『分布的強化学習』という言葉が出てきて、会議で説明を求められました。正直、期待もあるが何に投資すべきか分からず不安です。まず、この論文は経営判断にどう関係しますか。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

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言葉から接触点へ:基盤モデルを用いた言語指示からの支持接触特定(Words2Contact: Identifying Support Contacts from Verbal Instructions Using Foundation Models)

田中専務拓海先生、最近社内で『ロボットに言葉で指示して作業させたい』という声が上がりまして。具体的にどんな技術が進んでいるのか、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、一緒に分解して考えましょう。最近の研究で、言葉からロボットが『どこに体を預ければ安定

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OpenSU3D: Foundation Modelsを用いたオープンワールド3Dシーン理解(OpenSU3D: Open World 3D Scene Understanding using Foundation Models)

田中専務拓海先生、先日部下に勧められた論文の話を聞いたんですが、3Dの現場導入で話題になっているらしい。正直、RGBとか深度とか聞くだけで頭が痛いです。要点を教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!簡潔に言えば、OpenSU3Dは2Dの強力な基盤モデル(Found

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System-1.x:高速と低速の計画を学習して両立する(System-1.x: Learning to Balance Fast and Slow Planning with Language Models)

田中専務拓海さん、最近社内で『LLMを使って計画させる』という話が出ているんですが、正直ピンと来ないんです。要は現場で使える投資対効果があるのか、簡潔に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、要点を三つでまとめますよ。まず一つ目は『効率』、二つ目は『正

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放射線科レポート生成のための反事実説明を用いたコントラスト学習(Contrastive Learning with Counterfactual Explanations for Radiology Report Generation)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、現場から「AIで読影レポートを自動化できないか」と相談を受けまして、論文を渡されたのですが専門用語だらけで消化できません。要点を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、一緒に読み解けば必ず理解できますよ

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長文コンテキストとRAG能力におけるプロプライエタリLLMとの橋渡し(CHATQA 2: BRIDGING THE GAP TO PROPRIETARY LLMS IN LONG CONTEXT AND RAG CAPABILITIES)

田中専務拓海先生、最近耳にする「長い文脈を扱えるモデル」と「RAG(リトリーバル・オーギュメンテッド・ジェネレーション)」の話がどうも結びつかないのですが、要するに何が違うのでしょうか。うちの現場で使える投資対効果の観点でざっくり教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大

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言語モデルをリスクスコアとして評価する — Evaluating language models as risk scores

田中専務拓海先生、今日はある論文について簡単に教えてください。部下から「LLMを使ってリスク判定ができるらしい」と言われて、現場導入の判断に困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今日は「言語モデルをリスクスコアとして評価する」という研究の要点を、経営判断に直結する形でお話

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BOND: Aligning LLMs with Best-of-N Distillation(BOND:Best-of-N蒸留によるLLMの整合化)

田中専務拓海先生、最近話題の「BOND」という論文について聞きました。うちの若手がRLHFとかBest-of-Nとか言って勧めてくるのですが、正直よく分からなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!BONDは難しく聞こえますが、本質は「良い答えを一度だけちゃんと出すモデルを作る

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分散型大規模言語モデルのトレーニングと推論の性能モデリングおよびワークロード解析(Performance Modeling and Workload Analysis of Distributed Large Language Model Training and Inference)

田中専務拓海さん、最近うちの若手が『大規模言語モデル(Large Language Model、LLM)の性能をちゃんと評価しないと投資が怖い』と言うんですけれど、何をどう見れば良いか全然検討がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず要点を先に言うと、この論文はLLM