AI知識 11ページ

原文："Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?" 注：この方法は、OPENAIシリーズ、Claudeシリーズ、Mixtral、Yi、qwenなど、少数のモデルに適している。 概要 オープンドメインの自然言語処理（NLP）タスクでは、...

今日、"Large Language Models as Analogical Reasoners "という興味深い論文を読んだ。 プロンプト工学に詳しい人なら、「思考の連鎖」（CoT）という言葉を聞いたことがあるだろう。

要旨 広範囲の問題に対する大規模言語モデル(LLM)の推論性能は、連鎖思考プロンプトに大きく依存しており、プロンプトの例として多くの連鎖思考デモを提供する必要がある。思考ツリーなどの最近の研究では、複雑な問題解決における推論の探索と自己評価が指摘されている...

TL;DR この8200字を超える記事は、全部読むのに15分ほどかかる。この記事では、知覚機械からディープラーニングの最新のビッグモデル応用であるChatGPTの歴史を簡単にレビューする。 元記事: https://hutusi.com/articles/the-history-of-neural-networks 人生に恐れるものは何もない。

元記事: [AlphaCodiumによる最先端のコード生成 - プロンプトエンジニアリングからフローエンジニアリングへ] by Tal Ridnik 概要 コード生成の難問は、通常の自然言語とは異なります。処理の違い -- ...

皆さんこんにちは、今日はラージ・ランゲージ・モデリング（LLM）における分詞のテクニックを探ります。残念ながら、曖昧性解消は現在のトップクラスのLLMではより複雑で厄介な部分ですが、その詳細を理解することはとても必要なことです。

論文：https://arxiv.org/abs/2402.14207 LLMに、信頼できる情報源に基づき、ゼロから長い記事を書くことを教えられるだろうか？ ウィキペディア編集者は、これが彼らの役に立つと思うか？ インターネット検索に基づいてウィキペディア風の記事を書くシステム、STORMを発表します。私は現在、...

計画実行インテリジェンスは、タスク実行に対して、これまでの設計よりも高速で、コスト効率がよく、性能の高いソリューションを提供します。この記事では、LangGraphにおける3つの計画インテリジェンスの構築について説明します。 LangGraphプラットフォームでは、"計画-実行 "モードで3つの構造のインテリジェンスを導入しています。これらのインテリジェンス ...

原文：世界シミュレータとしてのビデオ生成モデル 我々はビデオデータに対する生成モデルの大規模な学習に取り組んでいる。具体的には、異なる時間長、解像度、アスペクト比の動画や画像に対して、テキスト条件拡散に基づくモデルを共同で学習する。I ...

Original: https://arxiv.org/pdf/2309.04269 Quick Read: "From Sparse to Dense: GPT-4 Summary Generation Using Chained Density Hints" Recorded in: Summary Knowledge Commonly Used Prompts Summary 自動テキスト要約に含めるべき「適切な」情報量を決定することは、困難な作業である。自動要約に含めるべき「適切な」情報量を決定することは、難しい課題である。

構造化コマンド：パラダイム画質ワード >> 一般的に、より固定：傑作、傑作、最高品質、高詳細、公式アート、ティンダル効果、ファインCG品質、8K、特大壁紙など。一般的に、傑作、最高品質と入力することから始める。