CATEGORY

LLM

11463
  • 論文研究

LLMsにおける持続的有害挙動に対する潜在空間敵対的訓練の改善（Latent Adversarial Training Improves Robustness to Persistent Harmful Behaviors in LLMs）

田中専務拓海先生、最近のLLMの安全性の研究で「潜在空間」って言葉をよく聞くのですが、うちの現場でどう関係するのでしょうか。部下から「モデルが勝手にまずいことを言う」と言われて困っていまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず端的に言うと、ここで言う「潜在空間（Latent S

  • LLM
  • 論文研究

単一デモから学ぶウェイポイント探索（WayEx: Waypoint Exploration using a Single Demonstration）

田中専務拓海さん、最近部下から『一回のデモで学習できる技術がある』って聞いたんですが、そんな美味い話があるんですか。現場に入れるなら費用対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！可能です。WayEx（Waypoint Exploration、単一デモを用いるウェイポイ

  • LLM
  • , Reinforcement Learning
  • 論文研究

ウェブ上のソーシャルメディア引用の文脈的役割学習（SocialQuotes: Learning Contextual Roles of Social Media Quotes on the Web）

田中専務拓海先生、最近部下から『ウェブ記事に貼られたツイートを解析して情報活用できる』って話を聞きまして。うちの現場でも事例や評判を拾えればと思うのですが、どれだけ役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今の研究はウェブに埋め込まれたソーシャルメディアの投稿を『引用

  • LLM
  • , Classification
  • 論文研究

OriGen: RTLコード生成の改良 — コード間拡張と自己反省によるアプローチ (OriGen: Enhancing RTL Code Generation with Code-to-Code Augmentation and Self-Reflection)

田中専務拓海さん、最近若手が「GPTで回路コードが書ける」って言うんですが、これって本当に実務で信頼できるんですか。うちの現場に入れても大丈夫でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡潔に言うと、OriGenはRTL（Register Transfer Level、

  • LLM
  • 論文研究

LLMsは危険な推論者になり得る：大規模言語モデルに対する解析ベースのジャイルブレイク攻撃（LLMs can be Dangerous Reasoners: Analyzing-based Jailbreak Attack on Large Language Models）

田中専務拓海先生、最近話題の論文を読んだほうがいいと部下に言われたのですが、率直に言って何が問題なのか要点を教えてください。AIが“勝手に危ないことを考える”という表現を聞いて不安です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を端的に言うと、この研究は「高性能な大規模言語モデル（L

  • LLM
  • 論文研究

VidyaRANG：大規模言語モデル搭載の会話学習プラットフォーム（VidyaRANG: Conversational Learning Based Platform powered by Large Language Model）

田中専務拓海先生、最近若手から「VidyaRANGって論文が面白い」と聞きましたが、何がそんなに違うんでしょうか。うちの現場に使えるのかが心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。今日は要点を3つで説明し、最後に現場目線の導入ヒントをお

  • LLM
  • 論文研究

大規模言語モデルの整合性手法に関する包括的調査：RLHF、RLAIF、PPO、DPOなど（A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and More）

田中専務拓海さん、最近部下から『LLMのアライメント』って話を聞くのですが、正直ピンときません。うちの現場で本当に投資に値するのか見極めたいのですが、まず要点を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！大丈夫です、順を追って整理しますよ。結論だけ先に言うと、今回の調査

  • LLM
  • , Reinforcement Learning
  • 論文研究

リポジトリ単位の脆弱性検出におけるSASTツールと大規模言語モデルの比較（Comparison of Static Application Security Testing Tools and Large Language Models for Repo-level Vulnerability Detection）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「SASTだ、LLMだ」と言われているのですが、正直何がどう違うのか、投資に値するのかがさっぱりです。要点を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、順を追って整理しますよ。まず結論を3点でまとめます。1)

  • LLM
  • 論文研究

大規模言語モデルの層削減の深掘り（A deeper look at depth pruning of LLMs）

田中専務拓海先生、最近話題の論文で「深さのプルーニング（depth pruning）」という言葉を見かけまして、現場に導入する価値があるか判断に迷っています。要するに、モデルの一部を切り落としても性能が保てるという話ですよね？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りで、深さのプル

  • LLM