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【論文瞬読】周波数解析から見えてきた深層ニューラルネットワークの学習原理 - Frequency Principleとは？

こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、ディープラーニングの世界で新たな発見をもたらした興味深い論文を紹介したいと思います。そう、それは「Frequency Principle: Fourier Analysis Sheds Light on Deep Neural Networks」というタイトルの論文です。 近年、深層ニューラルネットワーク（DNNs）は画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で驚くべき性能を達成しています。しかし、DNNsがなぜ、どのよ

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    • 【論文瞬読】AGENTLESSが切り開く、LLMを用いたソフトウェア開発自動化の新時代

      こんにちは、みなさん！株式会社AI Nestです。今回は、ソフトウェア開発の自動化に関する興味深い論文を読んだので、その内容をシェアしたいと思います。 はじめにソフトウェア開発の自動化は、長年にわたって研究者や開発者が取り組んできた課題です。近年、大規模言語モデル（LLM）の登場により、この分野に新しい可能性が開けつつあります。今回紹介する論文では、LLMを用いた新しいアプローチ「AGENTLESS」が提案されています。 AGENTLESSアプローチとは？「AGENTLE

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      • 【論文瞬読】LLMが切り開くマルチエージェントAIの新時代：Hypothetical Mindsモデルの衝撃

        こんにちは！株式会社AI Nestです。今回は、マルチエージェントAI研究に革命を起こす可能性を秘めた新しいモデル「Hypothetical Minds」についてご紹介します。この最新の研究は、大規模言語モデル（LLM）の驚異的な能力を活用して、従来のマルチエージェント強化学習（MARL）の限界を打ち破ろうとする野心的な試みなんです。さあ、一緒にこの興奮冷めやらぬ研究の世界に飛び込んでみましょう！ 1. Hypothetical Minds：AIに「心の理論」を与えるまず、

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        • 【論文瞬読】大規模言語モデルの知識編集に革命を起こす「DeCK」の実力とは？

          こんにちは、みなさん！株式会社AI Nestです。 今日は、大規模言語モデル(LLMs)の知識編集に関する最新の研究について紹介したいと思います。 最近、GPT-3やLLaMAなどのLLMsが自然言語処理の分野で大きな注目を集めています。これらのモデルは、膨大なテキストデータを学習することで、驚くほど高度な言語理解と生成能力を獲得しています。 しかし、LLMsが持つ膨大な知識をいかに編集・更新するかは、大きな課題となっています。世界は常に変化しており、新しい情報が日々生ま

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        • 【論文瞬読】AGENTLESSが切り開く、LLMを用いたソフトウェア開発自動化の新時代

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        • 【論文瞬読】LLMが切り開くマルチエージェントAIの新時代：Hypothetical Mindsモデルの衝撃

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          【論文瞬読】AI最前線、LLMの知識注入戦争！RAGがファインチューニングに勝利？

          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）の世界で話題沸騰中の研究について、深掘りしていきたいと思います。みなさん、準備はいいですか？では、潜入開始！ 1. 衝撃の研究結果：RAGの圧勝最近、Microsoft Israelの研究チームが発表した論文「Fine-Tuning or Retrieval? Comparing Knowledge Injection in LLMs」が、AI界隈で大きな波紋を呼んでいます。この研究、一体何がそんなに

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          【論文瞬読】LLMエージェントに見る自発的協力の芽生え ～競争から協調へ～

          こんにちは、皆さん！株式会社AI Nest です。 今日は、大規模言語モデル（LLM）を用いたエージェントベースシミュレーションに関する革新的な研究をご紹介します。この論文では、競争的な環境下に置かれたLLMエージェントが、明示的な指示なしに自発的に協力行動を発展させる様子が観察されました。この発見は、実世界の複雑な社会現象をシミュレーションする上で、大きな示唆を与えるものです。 論文の概要研究者たちは、以下の3つの競争的シナリオを用いて、LLMエージェントのシミュレーショ

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          【論文瞬読】企業チャットボットの新時代：NVIDIAが明かすRAGベース開発の秘訣

          こんにちは！株式会社AI Nestです。最近、職場でAIチャットボットを使い始めた方も多いのではないでしょうか？そう、あの「社内のことなら何でも答えてくれる便利なやつ」です。でも、この便利なツールがどうやって作られているか、考えたことはありますか？ 今回は、NVIDIAの研究者たちが公開した論文を基に、企業向けチャットボットの裏側に迫ってみたいと思います。彼らが提案する「FACTS」フレームワークを通じて、最新のチャットボット開発の世界をのぞいてみましょう！ 1 RAGっ

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          【論文瞬読】Lottery Ticket Hypothesis: 構造的スパース性による新たなブレークスルー

          こんにちは！株式会社AI Nestです。 最近、面白い論文を読んだのでその内容をシェアしたいと思います。題名は「Coarsening the Granularity: Towards Structurally Sparse Lottery Tickets」。ニューラルネットワークの枝刈り (pruning) に関する研究なんですが、lottery ticket hypothesis (LTH) という仮説に新しい発見をもたらした論文です。 Lottery Ticket Hy

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          【論文瞬読】Persona Hub：合成データ生成における新たな地平

          みなさん、こんにちは！株式会社AI Nest です。 今日は、Persona Hubという興味深い技術報告について紹介したいと思います。この報告は、大規模言語モデル（LLM）を用いた合成データ生成における新たなアプローチを提案しているんです。合成データ生成は、AIの発展において非常に重要なトピックの一つですが、これまでの手法には様々な限界がありました。しかし、Persona Hubは、その限界を打ち破る可能性を秘めているんですよ。 Persona Hubとは？10億のペルソ

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          【論文瞬読】LLMsの協調戦略：AIの未来を切り開く3つのアプローチ

          こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、大規模言語モデル（LLMs）の世界で今最もホットな話題の1つ、「LLMsの協調戦略」についてお話しします。最近発表された包括的なサーベイ論文を基に、LLMsがどのように協力し合って、より賢くなっていくのかを探っていきましょう。 1. はじめに：なぜLLMsの協調が必要なの？みなさんは、ChatGPTやGPT-4のような驚異的な能力を持つAIに驚いたことがあるでしょう。でも、これらの天才AIにも弱点があるんです。例えば、ある分野

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          【論文瞬読】大規模言語モデルの新潮流：Mixture of Experts (MoE) の可能性と課題

          こんにちは、みなさん。株式会社AI Nestです。今日は、最近の大規模言語モデルの研究で注目を集めているMixture of Experts (MoE) について、お話ししたいと思います。 MoEとは？MoEは、複数の専門家モデル (expert) とゲーティング機構を組み合わせることで、大規模なモデルを効率的に学習・推論するための手法です。expertは、タスクに特化した知識を持つ個々のニューラルネットワークで、ゲーティング機構は、入力に応じて適切なexpertを選択する

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          【論文瞬読】機械は本当に「学習」しているのか？機械学習の新理論が投げかける衝撃的な問い

          こんにちは！株式会社AI Nestです。今回は、機械学習の基礎を根底から覆す可能性のある衝撃的な論文について紹介します。この論文は、私たちが「当たり前」だと思っていた機械学習の概念に大きな疑問を投げかけています。一緒に、機械学習の新しい世界を覗いてみましょう！ （今回は文字オンリーになります。） 1. 論文の概要：機械学習理論への挑戦状今回紹介する論文のタイトルは「A Theory of Machine Learning」。著者はJinsook KimとJinho Kan

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          【論文瞬読】多言語AIの公平性を考える：大規模言語モデルの量子化が与える影響とは

          こんにちは、皆さん。株式会社AI Nest です。今日は、大規模言語モデル（LLM）の量子化が多言語タスクのパフォーマンスにどのような影響を与えるかについて、興味深い研究をご紹介したいと思います。 研究の概要この研究は、Kelly Marchisioらによって行われ、103Bから8Bパラメータの最新の多言語LLMを対象に、様々な量子化手法を適用し、その影響を調査しました。量子化とは、モデルの重みやアクティベーションを低ビット表現に圧縮する技術で、推論速度の向上やデプロイメン

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          【論文瞬読】AIは一貫した価値観を持てるのか？最新研究が明かすLLMの驚くべき真実

          こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、人工知能の世界で大きな話題を呼んでいる最新の研究について、詳しくお話ししていきます。大規模言語モデル（LLM）が本当に一貫した価値観を持てるのか、それとも単なる言葉の羅列なのか。この疑問に、スタンフォード大学の研究チームが挑んだのです。 1. 研究の背景：AIの「心」を探る旅皆さんは、ChatGPTのような対話AIと会話をしていて、「このAI、ちゃんと自分の意見を持っているのかな？」と疑問に思ったことはありませんか？実は、この

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          【論文瞬読】言語モデルの内部を覗く：Information Flow Routesによる新しい解析手法

          こんにちは、みなさん。株式会社AI Nestです。 今日は、言語モデルの解釈可能性に関する興味深い研究を紹介したいと思います。 言語モデルの解釈可能性とは？近年、自然言語処理の分野ではTransformerベースの言語モデルが大活躍しています。GPT-3やBERTなどの大規模モデルは、多くのタスクで驚くべき性能を示しています。しかし、これらのモデルは数億から数千億のパラメータを持つ非常に複雑なシステムで、内部で何が起きているのかを理解することは容易ではありません。 モデル

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          【論文瞬読】検索拡張生成（RAG）で大規模言語モデルの性能を最大化！ベストプラクティスとは？

          みなさん、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）の性能を向上させる検索拡張生成（RAG）手法に関する興味深い研究を紹介します。この研究は、RAG手法のベストプラクティスを探索し、LLMの活用シーンを広げる可能性を示唆しています。 そもそもRAGとは、LLMにクエリ依存の検索を組み合わせることで、LLMの能力を高める手法のことを指します。典型的なRAGワークフローは、クエリ分類、検索、再ランキング、再パッキング、要約など複数の処理ステップを

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