CATEGORY

LLM

11463
  • 論文研究

言語ベース物体検出のための生成モデルを用いた弱→強合成学習（Weak-to-Strong Compositional Learning from Generative Models for Language-based Object Detection）

田中専務拓海さん、最近部下が『この論文を参考にすると物体検出が良くなる』と言い出して、正直何をどう評価すれば良いのか分かりません。要点を簡単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、簡単に整理しますよ。結論を3つでいうと、1) 生成モデルを使って「画像

  • LLM
  • , Diffusion Model
  • 論文研究

KVキャッシュ圧縮を変えるRazorAttention（RazorAttention: Efficient KV Cache Compression Through Retrieval Heads）

田中専務拓海先生、最近長い文章を扱えるAIの話を聞きますが、実務で使うには何がボトルネックになるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！長文を扱うときの大きな壁はKVキャッシュ（Key-Value cache、キー・バリューキャッシュ）という記憶領域の増大です。大丈夫、一緒

  • LLM
  • 論文研究

ODYSSEY：オープンワールドスキルでMinecraftエージェントを強化（ODYSSEY: Empowering Minecraft Agents with Open-World Skills）

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。最近、部下から『ODYSSEY』という名前が挙がってきまして、AIの話ですが正直ピンと来ないんです。これは要するに何を変える研究なのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ODYSSEYは、ゲーム環境のMinecraftを使っ

  • LLM
  • 論文研究

画像セマンティック通信システムにおける分布外（OOD）課題への対処：マルチモーダル大規模言語モデルの応用（Addressing Out-of-Distribution Challenges in Image Semantic Communication Systems with Multi-modal Large Language Models）

田中専務拓海先生、最近部下から「セマンティック通信」っていう言葉を聞くんですが、うちの現場に関係ありますかね。正直よく分かっていなくて……AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！セマンティック通信は、単にデータを運ぶのではなく「意味」を効率的に伝える技術ですよ。難しい言葉に聞こえますが、

  • LLM
  • , Bayesian
  • 論文研究

LLMExplainer：グラフ説明生成に対する大規模言語モデルに基づくベイジアン推論（LLMExplainer: Large Language Model based Bayesian Inference for Graph Explanation Generation）

田中専務拓海先生、部下から「GNNの説明が必要だ」と言われまして、正直何をどう評価すればよいのか分かりません。最近はLLMという言葉も出てきて、投資対効果が見えないのが不安です。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！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今日

  • LLM
  • , Bias
  • , Bayesian
  • 論文研究

大型言語モデルにおける知識メカニズム（Knowledge Mechanisms in Large Language Models: A Survey and Perspective）

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「LLMの知識メカニズムを押さえろ」と騒いでまして、正直何をどう投資すればいいのか見当がつきません。要するに経営的に何が変わるのか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、順を追って整理しますよ。結論を先に言うと、この論文は

  • LLM
  • 論文研究

学習環境における大規模言語モデルの擬人化が与える影響（Impacts of Anthropomorphizing Large Language Models in Learning Environments）

田中専務拓海先生、最近社内で「AIが先生代わりになる」という話が出ていまして。大規模言語モデルっていうのが教育で使われると聞いたのですが、正直ピンと来ません。導入の価値やリスク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！結論を先に言うと、学習環境での擬人化（An

  • LLM
  • 論文研究

プロンプト圧縮の基本限界（Fundamental Limits of Prompt Compression: A Rate-Distortion Framework for Black-Box Language Models）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。先日部下から「プロンプト圧縮の論文が出た」と聞いたのですが、正直言って何に役立つのかさっぱりでして、現場導入の投資対効果が見えないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、順を追って整理します。要点だけ先に言うと、この研究は

  • LLM
  • 論文研究

量子化誤差の補償+: 量子化モデルは探究的学習者である（Compensate Quantization Errors+: Quantized Models Are Inquisitive Learners）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「量子化（Quantization）で大きなモデルを小さくできる」って言うんですが、現場に入れるとどう変わるんですか。リスクばかり聞こえて心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論からお伝えしますと、量子化は大きなモデルを現場で動かす現

  • LLM
  • 論文研究

ユーザーフィードバックの自動処理（On the Automated Processing of User Feedback）

田中専務拓海さん、最近部下から「ユーザーの声をAIで自動的に処理すれば効率が上がる」と言われまして、正直どう始めればよいのか見当がつきません。要するにコストに見合う効果が出るのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今日は「ユーザ

  • LLM
  • , Classification
  • , Machine learning