RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究 | AIDB本記事では、Microsoftの研究者たちが行った、LLMを外部情報で強化する必要がある質問に関する調査結果を紹介します。研究者たちは、ユーザーからの質問を4つの難易度に分け、それぞれの難易度に合った解決方法を提案してい […] The post RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる 最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究 first appeared on AIDB.
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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