【生成AI論文メモ】Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context(2024/5/18)
2024年5月18日
Googleの最新マルチモーダルモデルGemini 1.5 GoogleのGeminiチームは、Gemini 1.0の後継となる、計算効率の高いマルチモーダルモデル「Gemini 1.5」を発表しました。Gemini 1 […]
【生成AI論文メモ】Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations?(2024/5/14)
2024年5月14日
大規模言語モデル(LLM)は事前学習によって膨大な知識を獲得しています。しかし、指示に従うタスクで教師あり微調整する際、事前学習で得られなかった新しい事実情報に遭遇することがあります。LLMが微調整で新しい事実を学ぶと、 […]
【生成AI論文メモ】Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini(2024/5/7)
2024年5月7日
近年、医療分野におけるAIの活用が大きな注目を集めています。そんな中、GoogleとDeepMindの研究チームが開発した「Med-Gemini」というAIモデルが、様々な医療タスクで高い性能を示し、将来の医療AIの可能 […]
【生成AI論文メモ】RAG and RAU: A Survey on Retrieval-Augmented Language Model in Natural Language Processing(2024/5/1)
2024年5月1日
近年の自然言語処理（NLP）の分野では、大規模な言語モデル（Large Language Models: LLMs）の登場により、飛躍的な性能向上が見られています。しかし、LLMsにも「幻覚」と呼ばれる誤った知識の生成や […]
【生成AI論文メモ】Make Your LLM Fully Utilize the Context(2024/4/27)
2024年4月27日
LLMの「真ん中の情報が失われる」問題とは？ 最新の大規模言語モデル(LLM)は、数万トークンもの長いコンテキストを入力として処理できるようになってきました。しかし、「lost-in-the-middle(真ん中の情報が […]