GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB
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
「紀伊國屋じんぶん大賞2023 読者と選ぶ人文書ベスト30」を発表
株式会社 紀伊國屋書店（代表取締役会長兼社長 高井 昌史）はこのたび、「紀伊國屋じんぶん大賞2023 読者と選ぶ人文書ベスト30」を発表いたします。 「読者の皆さまと共に優れた人文書を紹介し、魅力ある『書店空間』を作っていきたい」――との思いから立ち上げた「紀伊國屋じんぶん大賞」は、今年で13回目を迎えました。 おかげさまで、本年もたくさんのご応募と推薦コメントをお寄せいただきました。一般読者の方々からいただいたアンケートを元に、出版社、紀伊國屋書店社員による推薦を加味して事務局にて集計し、ベスト30を選定いたしました。 ※2021年11月以降に刊行された人文書を対象とし、2022年11月1日～11月30日の期間に読者の皆さまからアンケートを募りました。当企画における「人文書」とは、「哲学・思想、心理、宗教、歴史、社会、教育学、批評・評論」のジャンルに該当する書籍（文庫・新書も可）としてお
自然言語の数理モデル「RLM」では言語と非言語の境界で相転移は起きない、東大が証明
東京大学(東大)は5月30日、自然言語をある決まったルールに従って確率的に文字列を生成する系として単純化した「Random Language Model」(RLM)と呼ばれる数理モデルにおいて、同モデルで不連続にそれまでとは系の振る舞いが変わる「相転移」が起こる(幼児が言語を獲得すると解釈されている)と予想されていたのに対し、今回の研究において、相転移は実際にはなく、連続的に変化していくだけであることを証明したと発表した。 同成果は、東大大学院 総合文化研究科 広域科学専攻の中石海大学院生、同・福島孝治教授らの研究チームによるもの。詳細は、米国物理学会が刊行する物理とその関連する学際的な分野を扱うオープンアクセスジャーナル「Physical Review Research」に掲載された。 地球上には7000とも8000ともいわれる言語が存在し、それぞれ多様な特徴を持つ。しかし、どんな言語で
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キーワード解説「技術と技能の違い」 / 森 和夫 技術・技能教育研究所
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