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【論文瞬読】自然言語だけでアルゴリズムを実行？LLMによるプログラミングの新時代到来

こんにちは！株式会社AI Nest です。 今日は、自然言語プログラミングにおける大規模言語モデル(LLM)の可能性について、とても興味深い研究論文を読んだので、その内容を皆さんにシェアしたいと思います。 論文のタイトルは「Executing Natural Language-Described Algorithms with Large Language Models: An Investigation」で、アルゴリズムテキストからLLMがアルゴリズムを理解し実行する能力

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    • 【論文瞬読】複数のAIモデルを組み合わせて評価！大規模言語モデルの新しい評価手法「PoLL」とは？

      こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、大規模言語モデル（LLM）の評価に関する新しい研究について紹介します。この研究では、単一の大規模モデルではなく、複数の小規模モデルを組み合わせて評価を行う手法「PoLL」が提案されています。それでは、詳しく見ていきましょう！ 大規模言語モデルの評価における課題近年、GPT-4に代表されるような大規模言語モデル（LLM）が目覚ましい発展を遂げています。しかし、これらのモデルの生成物を評価することは容易ではありません。特に、単一の

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      • 【論文瞬読】AIEフレームワーク: 大規模言語モデルを用いたハイブリッド長文書からの情報抽出の最前線

        こんにちは！株式会社AI Nestです。 今回は、大規模言語モデル（LLM）を用いて、テキストと表が混在したハイブリッド長文書（HLD）から情報を抽出する新しい手法についてご紹介します。 HLDからの情報抽出における課題HLDからの情報抽出には、以下のような課題があります。 長文書：HLDは非常に長く、LLMの処理限界を超えることがあります。例えば、実験で使用された財務報告書の平均トークン数は59,464であり、GPT-3.5の最大トークン数の14.5倍、GPT-4の1.

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        • 【論文瞬読】InternVL 1.5: オープンソースのマルチモーダル言語モデルの新たな地平

          みなさん、こんにちは。株式会社AI Nestです。近年、自然言語処理と画像認識の融合により、テキストと画像を統合的に理解することができる大規模マルチモーダル言語モデル（MLLM）が注目を集めています。MLLMは、画像キャプショニング、ビジュアル質問応答、ドキュメント理解など、様々なタスクへの応用が期待されており、人工知能分野の重要な研究トピックの一つとなっています。 今回は、そんなMLLMの最新の研究動向として、オープンソースのMLLMである「InternVL 1.5」につ

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        • 【論文瞬読】複数のAIモデルを組み合わせて評価！大規模言語モデルの新しい評価手法「PoLL」とは？

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        • 【論文瞬読】AIEフレームワーク: 大規模言語モデルを用いたハイブリッド長文書からの情報抽出の最前線

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          【論文瞬読】生物学的に妥当な可塑性ルールのメタ学習：ランダムフィードバック経路を用いた新たなアプローチ

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 今回は、人工知能の分野で注目を集めている「生物学的に妥当な可塑性ルールのメタ学習」に関する最新の研究論文を紹介します。この論文は、機械学習と生物学の融合という観点から非常に興味深い内容となっているので、ぜひ最後までお付き合いください。 バックプロパゲーションの課題とランダムフィードバックアライメントまず、多くの人工ニューラルネットワークの学習に用いられているバックプロパゲーションアルゴリズムについて説明しましょう。このアルゴリズムは

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          【論文瞬読】新時代のOSレベルエージェント構築フレームワーク「OS-Copilot」登場！

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 今日は、最新の研究論文で発表された「OS-Copilot」というフレームワークについてご紹介します。このフレームワークは、LinuxおよびmacOS上で汎用的なコンピュータエージェントを構築するための革新的な概念なんです。 OS-Copilotの魅力とは？OS-Copilotの最大の特徴は、不均一なOSエコシステムにおけるアプリとのインタラクションのための統一されたインターフェースを提供することです。つまり、複雑で多様なアプリケーシ

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          【論文瞬読】Lottery Ticket仮説の新展開 - 事前学習を取り入れたStrong Lottery Ticket仮説

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 みなさん。今日は、ニューラルネットワークのプルーニング(剪定)に関する興味深い研究を紹介したいと思います。 Lottery Ticket仮説とは？Lottery Ticket仮説は、過学習したニューラルネットワークから、汎化性能の高いサブネットワークを見つけ出すための枠組みとして注目を集めています。中でも、"Strong Lottery Ticket Hypothesis"は、十分に大きくランダムに初期化されたネットワーク内に、事前

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          【論文瞬読】RAG: 大規模言語モデルを飛躍的に進化させる次世代技術

          こんにちは！株式会社AI Nestです。今回は、自然言語処理技術である「Retrieval-Augmented Generation (RAG)」について、改めてわかりやすく解説していきたいと思います。 RAGとは？RAGは、大規模言語モデル（Large Language Models; LLMs）の性能を向上させるための手法の一つです。LLMは、GPT-3やT5などに代表される、数億から数千億のパラメータを持つ超大規模な言語モデルのことを指します。これらのモデルは、大量の

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          【論文瞬読】LLMsの推論性能と入力テキストの長さの関係：新たな評価手法FLenQAが明らかにする課題と展望

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 今日は、自然言語処理の分野で注目を集めている大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs）に関する興味深い研究を紹介したいと思います。この記事では、LLMsの推論性能と入力テキストの長さの関係について探っていきます。 大規模言語モデル（LLMs）とは？まず、LLMsについて簡単に説明しましょう。LLMsは、大量のテキストデータを用いて訓練された言語モデルで、GPT-4やGPT-3.5などが有名です。これら

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          【論文瞬読】大規模言語モデル（LLM）が回帰分析の新たな王者に？驚くべき性能の秘密を探る

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 今日は、自然言語処理と機械学習の世界に革命を起こす可能性を秘めた論文を紹介します。タイトルは「From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples」。大規模言語モデル（LLM）が、コンテキスト内の例示のみを使って回帰タスクを実行できるという驚くべき発見について述べられ

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          【論文瞬読】無限の可能性を秘めたTransformerFAM: 脳科学と言語モデルの融合

          みなさん、こんにちは！株式会社AI Nestです。 今回は、自然言語処理の分野で大きな注目を集めている論文、「TransformerFAM: Feedback attention is working memory」を紹介します。この論文は、Transformerの長い文脈を処理する能力を向上させる新しいメカニズム、Feedback Attention Memory (FAM)を提案しています。 Transformerの課題とFAMの提案Transformerは、自然言語処

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          【論文瞬読】大規模言語モデルの可能性を広げるMany-Shot In-Context Learning

          こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、大規模言語モデル(LLM)の新しい学習方式である「Many-Shot In-Context Learning」について、最新の研究を紹介したいと思います。 In-Context Learning (ICL)とは？In-Context Learning (ICL)とは、LLMが推論時に例示されたデモンストレーションから新しいタスクを学習する能力のことです。つまり、事前学習済みのLLMに対して、そのタスクを解くための例を与えるだけ

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          【論文瞬読】GPT-4エージェントが実世界の脆弱性を自律的に悪用！サイバーセキュリティ分野に革命の予感

          こんにちは、みなさん！株式会社AI Nestです。 今日は、サイバーセキュリティ分野に大きな影響を与えるかもしれない、とっておきの研究をご紹介します。 研究の概要最近、ある研究チームがGPT-4を用いた大規模言語モデル（LLM）エージェントが実世界のワンデイ脆弱性を自律的に悪用できることを実証したんです。まずは、ちょっとした用語解説から始めますね。 大規模言語モデル（LLM）: GPT-4などの大規模な事前学習済み言語モデルのこと。自然言語処理の分野で大活躍していて、その

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          【論文瞬読】インターネットスラングをマスターするAI：SLANGベンチマークとFOCUSアプローチ

          こんにちは、みなさん！株式会社AI Nestです。 今回は、自然言語処理の世界で話題になっている研究論文を紹介します。タイトルは「SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models」。インターネット上で急速に進化する言語に対する大規模言語モデル（LLM）の適応力を高めるための、革新的なアプローチが提案されているんです。 🤔 LLMの抱える課題とは？LLMは、GPTシリーズに代表されるような、大量のテキストデータ

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          【論文瞬間】Chain-of-Abstraction: 大規模言語モデルとツールの協働による効率的な多段階推論

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 今日は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させる新しい手法についてお話ししたいと思います。最近、GPTのような大規模な事前学習済み言語モデルが注目を集めていますが、これらのモデルを使って複雑な推論を行うには、まだ課題が残されているのが現状です。 そんな中、「Chain-of-Abstraction: Efficient Tool Use with Multi-Step Reasoning」という論文が登場しました。この研究で

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          【論文瞬読】大規模言語モデルの推論能力の秘密：前提の順序が鍵を握る！

          みなさん、こんにちは！株式会社AI Nestです。 今日は、大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs）の推論能力における前提の順序の影響について、興味深い研究を紹介したいと思います。 研究の概要LLMsは、自然言語処理の分野で大きな注目を集めています。GPT-3やBERTなどの大規模な言語モデルは、質問応答、文章生成、感情分析などの様々なタスクで驚くべき性能を示し、AIの可能性を大きく広げてきました。しかし、その一方で、LLMsの推論能力の

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