大規模言語モデル（LLM）は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting（GNP）』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米スタンフォード大学、米ノースウェスタン大学、米コーネル大学に所属する研究者らが発表した論文「Can large language models provide useful feedback on research papers？ A large-scale empirical analysis」は、大規模言語モデル（LLM）が研究論文の査読を行えるかを調査した研究報告である。この検証のため、論文の査読を自動で行うシステムと、LLMによる査読コメントと人間による査読コメントとの間の共通点を探るシステムを開発した。 学術雑誌に投稿される研究

見た目は若いまま、突然寿命が尽きる 老いとは何かと問われたら、みなさんどう答えますか。 「体力が衰える」「顔がシワシワになる」「走れなくなる」「病気になりやすくなる」。全て正解です。一言で定義すると、「死亡率が上がること」と考えるとわかりやすいでしょう。 では、みなさん、「なぜ歳をとると、ヨボヨボになるの？」と聞かれたらどう答えますか。 おそらく多くの人は「生き物は全て歳をとると体が衰える。老化は必然で誰もが避けられない」と答えるのではないでしょうか。 残念ながら、それは間違っています。というのも、ここ30年ほどで「生き物の老化は必然」の常識は大きく塗り替えられてきたからです。 「老いは避けられる」という認識が研究者の間では広まっています。 信じられないかもしれませんが、これは生き物としては決しておかしなことではありません。なぜかというと、老化しない生き物が存在するからです。歳をとってもな