大規模言語モデルにおける課題と応用例を整理した結果 | AIDB
大規模言語モデル（Large Language Models：LLMs）の研究が急速に進展する中、未解決の課題や有望な応用分野を特定することが困難になっています。この記事では、大規模言語モデルの現状を理解するための指針を提供する研究を紹介します。 参照論文情報 タイトル：Challenges and Applications of Large Language Models 著者：Jean Kaddour, Joshua Harris, Maximilian Mozes, Herbie Bradley, Roberta Raileanu, Robert McHardy 所属：ケンブリッジ大学、Stability AI、Meta AIなど URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.10169 関連研究 Metaが商用利用可能な大規模言語モデル「Llama
ChatGPTの”ふるまいの変化”を定量的に分析した結果 | AIDB
人工知能（AI）は急速に進化し、その進歩は我々の生活に多大な影響を与えています。特に、GPT-3.5やGPT-4のような大規模言語モデル（LLM）は、顧客サービス、翻訳、記事作成など、あらゆる分野で人間の作業を補完、あるいは置き換える可能性を持っています。しかし、これらのモデルの振る舞いが時間の経過とともにどのように変化するのかは、まだ十分に理解されていません。スタンフォード大学とUCバークレーの研究者たちは、この疑問に答えるための研究を行い、興味深い結果を得ました。 参照論文情報 タイトル：How is ChatGPT’s behavior changing over time? 著者：Lingjiao Chen, Matei Zaharia, James Zou 所属：スタンフォード大学、UCバークレー URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.0
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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