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![GPT-4にお礼を言わなくても回答は向上する「プロンプト26の原則」アブダビの研究者グループが発表 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ded1aa2b2034638a31cd5974cc4789f48885f2b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2F26prompt_principles_30bb474421%2F26prompt_principles_30bb474421.jpg)
AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター:ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事:ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ
「ChatGPTで論文を読む手間が99%減った」と話す研究者がいるように、AIによる支援は学術研究に大きな変化をもたらそうとしています。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の歴史学者であるベンジャミン・ブリーン氏が、OpenAIの大規模言語モデル(LLM)であるGPT-4とAnthropicのClaude 2を使用して16世紀のラテン語の書物を翻訳させたところ、驚くほど精度が高い結果が得られたことを報告しました。 Translating Latin demonology manuals with GPT-4 and Claude https://resobscura.substack.com/p/translating-latin-demonology-manuals LLMの支援を研究に生かす試みとして、ブリーン氏はGPT-4やClaude 2が持つ以下の3つの機能に注目しました。 ・前近
異種LLM同士の議論 米ノースカロライナ大学の研究者らは、異なる種類の大規模言語モデル(LLM)同士に議論させるというアプローチを採りました。 このアイデアの背後には、異なるモデルがそれぞれの強みと弱みを持っているという認識があります。例えば、GPT-4は一般的なテキスト生成に優れている一方で、Bardは物語生成に特化しています。これらのモデルを組み合わせることで、より高度な推論が可能になると考えられています。 研究者らは、複数の異なるLLM(GPT-4、Bard、Claude2など)を円卓会議のような形で議論させるアイデアを形にしました。各モデルは独自の視点と推論能力を持ち寄り、最終的な回答や結論を出す過程が検証されました。 異種LLMs円卓会議ツール 研究者らはただ実験を行って報告するだけでなく、LLM同士に議論させて答えを提出させるプロセスを自動化するツールも提供しています。このツー
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Microsoftなどに所属する研究者らは、米Metaが最近リリースしたCode LLM(コーディング専用大規模言語モデル)「Code Llama」をベースにしたコード専用生成AI「WizardCoder」を発表した。 LLMの性能を評価するベンチマーク「HumanEval Benchmark」で、ChatGPT(GPT-3.5)やClaude2を上回る高い精度73.2%を達成し、存在感を示した。唯一下回ったのは、8月26日に同研究者らが計測したGPT-4(82.0%)のみ。ただし、3月に米OpenAIの公式テクニカルレポートが報告したG
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