GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
LLMは時折「一時停止」させると、より計算し深く推論するためアウトプットの品質が向上するとの検証結果。新トークン導入フレームワーク | AIDB
本研究は、一時停止トークンという新しい手法を導入することでLLMに追加で計算を行わせ、推論を深めさせることに成功しています。本記事ではその詳細をご紹介します。 また、プロンプトを工夫することで、一時停止トークンのような効果を模倣する可能性も考察しました。一般のユーザーも高度なプログラミングスキルや専門的な知識なしに、LLMの性能を向上させることができるかもしれません。 さらに記事の最後では、人間の挙動との類似性にも触れました。 参照論文情報 タイトル：Think before you speak: Training Language Models With Pause Tokens 著者：Sachin Goyal, Ziwei Ji, Ankit Singh Rawat, Aditya Krishna Menon, Sanjiv Kumar, Vaishnavh Nagarajan 所属：
OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 | AIDB
OpenAIは新しいフレームワーク「PRM」を発表しました。これは、大規模言語モデル（LLM）の数学能力を向上させるためのもので、AIが問題を解く際の誤りをプロセスベースで特定・修正する能力を強化します。このフレームワークで訓練した大規模言語モデルは、DeepMind社の作成した数学問題集（MTAHデータセット）において他のモデルを凌駕し最も優れたパフォーマンスを見せました。 また、この手法は数学だけでなく推論能力を必要とする広範な問題の解決にも応用できる可能性があり、注目を集めています。 参照論文情報 タイトル：Let’s Verify Step by Step 著者：Hunter Lightman, Vineet Kosaraju, Yura Burda, Harri Edwards, Bowen Baker, Teddy Lee, Jan Leike, John Schulman,
ChatGPTで「論文から非常に正確なデータ抽出」ができるとの報告 | AIDB
科学研究において、大量の文献から必要な情報を抽出することは非常に重要な作業です。しかし、手動での抽出は非常に時間がかかる上、誤りが発生する可能性もあるため、自動化が求められていました。 そこで、ウィスコンシン大学の研究者らは対話型AIを活用したデータ抽出手法「ChatExtract」を提案し、ChatGPTを使用した高精度なデータ抽出を実証しました。 プロンプトを工夫することによって前提条件の入力なしに論文から高精度なデータ抽出を行うのは、ChatGPTだけでなく他の対話型AIでも使えるテクニックとのことです。 注目すべきポイント 科学研究において、大量の文献から必要な情報を抽出することは非常に重要な作業である。 手動での抽出は非常に時間がかかる上、誤りが発生する可能性もあるため、自動化が求められていた。 対話型AIを活用したデータ抽出は、プロンプトとフォローアップの質問を工夫し、情報の正
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