arXivを用いた研究プレイヤーの調査手法 - LLM関連論文を例に｜hayataka
はじめに arXivに登録されているLLM関連論文を調査した論文が公開されました(Topics, Authors, and Networks in Large Language Model Research: Trends from a Survey of 17K arXiv Papers)。調査内容・結果の詳細は、下記のAIDBの記事が参考になります。 話を戻します。この調査論文は内容もさることながら、arXivを用いた調査手法も参考になります。データやコードも公開されているので、実際に触ってみると良いでしょう。このnoteでは、その手法に着目して紹介したいと思います。 ちなみに、この論文で収集したLLM関連論文は、下記のキーワードがタイトル・アブストラクトに含むものです。2018年以降のもので、16,979件ヒットするようです。 "language model" OR "foundat
GoogleのNotebookLMを使って複数論文レビューをする｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
本記事はNotebookLMを使った医学研究論文のレビュー方法について、実践的な知識を提供します。以下のような情報が得られます。 NotebookLMの概要と特徴について NotebookLMを使って複数の医学研究論文をレビューする方法が分かります。具体的なプロンプトの例も提示されています。 NotebookLMの長所（正確性）と短所（回答の制限、アップロード数の制限など）について NotebookLMを効果的に活用するためのTips（論文数の制限、ピン留めによる保存など） NotebookLMの概要NotebookLMは、Googleが開発した革新的な生成AIサービスです。ユーザーが指定したデータを基に、AIが回答や要約を行うことができます。2024.6.9時点では無料で使えますが今後有料化の可能性はあるかもしれません。最新のモデルであるGemini 1.5 Proが利用されており、10
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
LoRAに関する論文をなんJ風に解説してまとめてみた｜TokiToki
はじめに論文をなんJ風に解説してもらうと驚くほどわかりやすくなるようなので、LoRAに関する論文（LoRA改良版など）で試してみました。今回は、Claude 3とChatGPT4を使ってまとめと比較表を作成します。 こちらは論文を読むのが苦手な方に向けた記事です。ClaudeおよびChatGPTは間違いを犯すことがありますので、正確な情報は参照論文を確認してください。 なんJ風のプロンプトは、以下の記事を参考にさせていただきました。 使用したAIなんJ風の解説：Claude3 Ops 解説を要約：ChatGPT4 要約から比較表作成：Claude3 Ops、ChatGPT4 LoRA（Low-Rank Adaptation）とはLoRAは、事前学習済みモデルの重みを固定し、訓練可能なランク分解行列を注入する手法です。これにより、大規模言語モデルのファインチューニングコストを大幅に削減します
GWは自作DBをやってた - k-murakami0609の日記
年1くらいで低レイヤーとか自作XXにチャレンジすることをやっており、今年のGWは自作DBにチャレンジしていたのでそれについての日記です。(まだ全然終わってないです) WEB+DB PRESS 最初は WEB+DB PRESS の「作って学ぶ RDBMS のしくみ」をやりました。 WEB+DB PRESS Vol.122 | WEB+DB PRESS編集部 | コンピュータ・IT | Kindleストア | Amazon この本はわずか100ページ程度で、情報が適切に取捨選択され、全体像が把握しやすくなっています。文章も読みやすく、約2～3時間でざっと読むことができました。 これを実装しても良いんですけど、GWの時間余りそうだな！と思ったので、別途本格的な本を買ってやることにしました。 Database Design and Implementation 続いて取り組んだのは Databas
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