エージェント・ゼロでAIの力を引き出す：従来のエージェントを凌駕する10の方法
AIエージェントの状況は近年急速に進化しており、様々なプラットフォームがますます洗練された機能を提供している。これらのエージェントは、単純なチャットボットから、特定のタスクを実行したり、意思決定を支援したりする、より複雑なシステムまで多岐にわたる...
LLMのための数発プロンプト、学習、微調整 - AI&YOU #67 LLMのための数発プロンプト、学習、微調整 - AI&YOU #67
LLMのための数ショット・プロンプティング、学習、微調整 - AI&YOU #67 LLMのための数ショット・プロンプティング、学習、微調整 - AI&YOU #67 Stat of the Week：MobiDevによるコイン画像分類のための数ショット学習に関する研究では、わずか4枚の画像を使用することが判明した。
イレブンラボのAIボイストップ10：AIエージェントでユーザーエクスペリエンスを高める
AIエージェントがさまざまな分野で欠かせない存在となるにつれ、デジタル・ペルソナを動かす音声は、ユーザー体験を左右する可能性があります。当社のAIエージェント・プラットフォームでは、単に良い声というだけでなく、そのエッセンスを体現している傑出した声を10個厳選しました。
AI&YOUを促す思考連鎖（CoT）を再考する必要がある #68
今週のスタッツゼロショットのCoT性能はGPT-4-Turboでわずか5.55%、Claude-3-Opusで8.51%、GPT-4で4.44%だった。(チェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプトは、推論能力を解き放つ画期的な方法として歓迎されている。
イーロン・マスクvs.オープンAIがAGIを定義し、マイクロソフトに打撃を与える可能性
AIコミュニティが注目すべき動きとして、イーロン・マスクがOpenAI、サム・アルトマン、グレッグ・ブロックマンに対する法廷闘争を再燃させた。この訴訟は、人工知能の将来、特に人工知能の定義を根本的に形作る可能性がある。
OpenAIの頭脳流出：次のAIユニコーンを探すVCにとっての絶好の機会
人工知能の世界では、才能は究極の通貨である。最近のOpenAIからの流出は、単なるデッキの入れ替えではなく、精通したベンチャーキャピタリストにとっては潜在的な金鉱である。我々は、最も重要な才能の1つを目撃している...
ベンチャーキャピタリストがフォローすべきOpenAIの元・現リーダートップ5
多くの画期的なAI開発の最前線にいるOpenAIは、革新と混乱の両方で常にニュースになっている。最近、人材が外部に流出するなど、同社の人材プールに変化が生じているため、ベンチャーキャピタルは...
チェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプティングとは何か？
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)および生成において顕著な能力を発揮する。しかし、複雑な推論タスクに直面すると、これらのモデルは正確で信頼できる結果を出すのに苦労することがある。そこで、Chain-of-Thought（CoT）プロンプトの出番となる。
AI研究論文まとめ：「思考の連鎖？プロンプティング
Chain-of-Thought（CoT）プロンプトは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を引き出す画期的な手法として注目されている。この技術は、LLMを導くためにステップバイステップの推論例を提供するもので、AIコミュニティで大きな注目を集めている。多くの
AIのパフォーマンスを最大化するLLMプロンプティング・テクニック・トップ10
効果的な大規模言語モデル（LLM）プロンプトを作成する技術は、AI実務家にとって極めて重要なスキルとなっている。適切に設計されたプロンプトは、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させ、より正確で適切かつ創造的な出力を可能にします。このブログポストでは
フューショット・ラーニングとは？
AIでは、限られたデータから効率的に学習する能力が重要になっている。AIモデルが知識を獲得し、新しいタスクに適応する方法を改善するアプローチ、Few Shot Learningが登場した。しかし、Few Shot Learningとは一体何なのだろうか？フューショット・ラーニングの定義 フューショット・ラーニング...
生成的AIソリューションのための数ショットプロンプティングと微調整LLMの比較
大規模言語モデル（LLM）の真の可能性は、その膨大な知識ベースだけでなく、最小限の追加トレーニングで特定のタスクやドメインに適応する能力にある。そこで、数ショットプロンプティングとファインチューニングの概念が重要になる。
数撃ちゃ当たるの研究論文トップ5
数ショット学習は、機械学習における重要な研究分野として浮上しており、限られたラベル付き例から学習できるアルゴリズムの開発を目指している。この能力は、データが乏しかったり、高価であったり、時間がかかったりする多くの実世界のアプリケーションにとって不可欠である。
ラマ3.1を検討すべきか？- ai&you #66
今週の統計調査対象組織のうち72%が2024年にAIを導入しており、これは例年の約50%から大きく飛躍した。(マッキンゼー）メタが最近リリースしたLlama 3.1は、企業の世界に波紋を広げている。この最新のLlamaモデル...
LLMの費用を削減する10の実証済みの戦略 - AI&YOU #65
今週の統計カスケードでGPT-Jのような小さなLLMを使用すると、GPT-4と比較して1.5%精度を向上させながら、全体のコストを80%削減することができます。(Dataiku)組織が様々なアプリケーションで大規模言語モデル(LLM)にますます依存するようになっています、
LLMの費用を削減する10の実証済みの戦略
顧客サービスのチャットボットからコンテンツ生成まで、さまざまな用途で大規模言語モデル（LLM）への依存が高まる中、LLMのコスト管理という課題がクローズアップされている。LLMの導入と運用に関連する運用コスト...
LLMの価格体系を理解する：インプット、アウトプット、コンテクスト・ウィンドウ
企業のAI戦略において、大規模言語モデル（LLM）の価格体系を理解することは、効果的なコスト管理のために極めて重要です。LLMに関連する運用コストは、適切な監視が行われないとすぐにエスカレートし、予期せぬコスト高騰につながり、予算を狂わせる可能性があります。
メタのラマ3.1：オープンソースAIの限界に挑む
Meta社はこのほど、これまでで最も先進的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLlama 3.1を発表した。このリリースは、AI技術の民主化における重要なマイルストーンであり、オープンソースとプロプライエタリモデルの間のギャップを埋める可能性がある。Llama...
企業はLlama 3.1を使うべきか？
Meta社が最近リリースしたLlama 3.1は、エンタープライズの世界に波紋を広げている。このLlamaモデルの最新版は、大規模言語モデル（LLM）の領域における大きな飛躍を意味し、パフォーマンスとアクセシビリティの融合を提供します。
ラマ3.1とプロプライエタリLLMの比較：企業にとっての費用対効果分析
大規模言語モデル（LLM）を取り巻く環境は、MetaのLlama 3.1のようなオープンウェイトモデルと、OpenAIのような技術大手が提供するプロプライエタリモデルとの戦いの場となっている。企業がこの複雑な地形をナビゲートするとき、オープンモデルを採用するかどうかの決断が迫られます。
企業がLlama 3.1を使うべき10の理由
Meta社のLlama 3.1は、パフォーマンス、柔軟性、費用対効果のユニークなブレンドを提供し、印象的なLLMオプションとして登場しました。Llama3.1は、企業がAI実装の複雑な世界をナビゲートする際に、真剣に検討すべき説得力のある理由を提示します。それでは
マーケティング担当者がコンテンツを最適化する方法 AI＋著作権論争の打破 - AI&YOU #62
今週の統計2024年5月、Perplexity AIには6,742万人がアクセスし、平均セッション時間は10分51秒でした。トラフィックは4月に比べて20.71%増加しました。(Semrush)デジタルマーケティングでは、先を行くことが重要です。オンラインリサーチが進化するにつれ、...
ChainPollのためのAI研究論文内訳：LLM幻覚検出のための有効性の高い方法
この記事では、大規模言語モデル（LLM）が直面する最も差し迫った課題の1つである「幻覚」を扱った重要な研究論文を紹介する。ChainPoll: A High Efficacy Method for LLM Hallucination Detection（連鎖投票：LLM幻覚検出のための有効性の高い手法）」と題されたこの論文...
企業がAIを安全に統合するためにLLMの幻覚に取り組む方法
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理と生成において前例のない機能を提供し、エンタープライズ・アプリケーションに変革をもたらしつつある。しかし、企業がLLMの流行に乗る前に、取り組むべき重要な課題がある。
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