CATEGORY

LLM

11463
  • 論文研究

チューニング不要のルーティングによる安全で有用なLLM運用（PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、モデルの「安全性」と「有用性」を両立させる研究が話題と聞きまして、当社でも導入判断に悩んでおります。要するに現場で使えるようにできるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究は、モデル

  • LLM
  • 論文研究

LLMベースのASR後誤り訂正のための進化的プロンプト設計（EVOLUTIONARY PROMPT DESIGN FOR LLM-BASED POST-ASR ERROR CORRECTION）

田中専務拓海さん、この論文って要するに音声認識の誤りを大きく減らせる方法を見つけたという理解で合っていますか？現場で使えるレベルでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えば「はい」です。ただし背景と導入コストを正しく見る必要があります。一緒に要点を3つに分けて

  • LLM
  • 論文研究

大規模言語モデルとグラフニューラルネットワークによるタンパク質間モデルのランキング（Ranking protein-protein models with large language models and graph neural networks）

田中専務拓海先生、最近部下が『タンパク質の構造予測でLLMとGNNを組み合わせると良い』って言うんですけど、そもそも何が変わる話なんでしょうか。正直、専門用語だらけで頭が痛いんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に説明しますよ。結論を先に言うと、今回の手法は大量に出

  • LLM
  • , Neural Networks
  • 論文研究

カーネル平均埋め込みによるデータ駆動最適フィードバック則 (Data-Driven Optimal Feedback Laws via Kernel Mean Embeddings)

田中専務拓海先生、この論文は何を変える研究なのですか。部下にAI導入を進めろと言われているのですが、具体的に役に立つか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、現場のデータだけで最適な制御ルールを作る手法を示しており、従来の方法よりも高次元系に強いんですよ。大丈

  • LLM
  • 論文研究

合成嗜好を用いた安全性アラインメント（Course-Correction: Safety Alignment Using Synthetic Preferences）

田中専務拓海さん、最近「Course-Correction」って論文の話を聞いたんですが、うちでも導入を検討すべきか判断できなくて困っています。要は安全性の話だとは思うのですが、投資対効果や現場での使い勝手が気になります。これ、要するに何をどう改善してくれる研究なんでしょうか？AIメンター

  • LLM
  • 論文研究

RedAgent：コンテキスト対応自律言語エージェントによる大型言語モデルのレッドチーミング (RedAgent: Red Teaming Large Language Models with Context-aware Autonomous Language Agent)

田中専務拓海さん、お時間よろしいですか。部下に『LLMの脆弱性を自動で見つけるツールがある』と聞いて驚いているのですが、うちのサービスにも関係しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、関係ありますよ。今回の研究は「RedAgent」と呼ばれる自律エージェントで、実際の会話

  • LLM
  • 論文研究

GPT-4Vを大規模言語モデルは自動的に脱獄させられるか？（Can Large Language Models Automatically Jailbreak GPT-4V?）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内でGPT-4Vという話題が出まして、顔写真から個人を特定されるリスクがあると聞きました。要するにウチの現場の写真が外部に洩れる危険がある、という理解で合っていますか？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。

  • LLM
  • 論文研究

長文コンテクストLLMとリトリーバル強化生成の現実的選択 — Retrieval Augmented Generation or Long-Context LLMs?

田中専務拓海先生、ご相談なんです。最近、部下から「RAGがいい」「最新LLMなら長い文脈を直接扱える」と聞いて迷っております。要はどちらに投資すべきかを知りたいのですが、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！まず結論だけお伝えしますと、大きく分けて「費用対効

  • LLM
  • 論文研究

Train-Attention：継続的知識学習における注目箇所を学ぶメタラーニング Train-Attention: Meta-Learning Where to Focus in Continual Knowledge Learning

田中専務拓海先生、最近社内で継続的に学ぶAIの話が出てきましてね。ニュースで見かける論文の話を聞いても、うちの現場で何が変わるのかが掴めなくて困っています。まず要点を一言で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！要点はこうです。あるAIモデルが新しい情報を学ぶとき

  • LLM