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プロンプトエンジニアです。プロンプトの開発、生成AIを用いたクリエイティブの創作につい…

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プロンプトエンジニアです。プロンプトの開発、生成AIを用いたクリエイティブの創作について発信します。

事前学習されたビジョンランゲージモデルでのテスト時のプロンプトチューニングによるゼロショット汎化の解放

※この記事では、↑こちらのYouTube動画の脚本内容をそのまま文字起こししたものとなります。 こんにちは、皆さん。今日の「日本からのプロンプト/AIポッドキャスト」では、非常に興味深い論文についてお話しします。タイトルは「Test-Time Prompt Tuning for Zero-Shot Generalization in Vision-Language Models」。 大まかに言うと、この研究は事前学習されたビジョン-ランゲージモデル、特にCLIPのゼロショ

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    • AIの海外の論文を解説：Compacter: アダプターを用いた事前学習済み言語モデルの微調整を革命化

      ※この記事では、↑こちらのYouTube動画の脚本内容をそのまま文字起こししたものとなります。 こんにちは、リスナーの皆様。今日の「日本からのプロンプト / AIポッドキャスト」では、大規模な事前学習済み言語モデルのファインチューニングに関する最新の研究を取り上げます。さあ、興味深い探求の旅を始めましょう。 「今回の論文」の概要： 最近、Rabeeh Karimi Mahabadi、James Henderson、およびSebastian Ruderが共同執筆した論文「

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      • AIの海外の論文を解説：BeamCLIP: 多モーダル表現における革命的なクロスモーダル類似性マッチング

        ※この記事では、↑こちらのYouTube動画の脚本内容をそのまま文字起こししたものとなります。 こんにちは、リスナーの皆さん。今日は「日本からのプロンプト/AIポッドキャスト」にようこそ。最先端のAI技術やプロンプトエンジニアリングのトピックを探る旅に、一緒に出かけましょう。 「今回の論文」の概要 今回取り上げる論文は、"Transferring Pre-trained Multimodal Representations with Cross-modal Simila

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        • AIの海外の論文を解説：Language Model-based Document Information Extraction

          ※この記事では、↑こちらのYouTube動画の脚本内容をそのまま文字起こししたものとなります。 こんにちは、皆さん。ようこそ「日本からのプロンプト / AIポッドキャスト」へ。今日は、グーグルの最新の研究に焦点を当てて、非構造化文書からの情報抽出技術について深く探る時間となっています。AIと最新の技術革新に興味がある方、特にプロンプトエンジニアリングの視点からの洞察を求めている方には特におすすめのエピソードです。それでは、さっそく本題に入っていきましょう。 内容の概要 最

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          AIのミス「ハルシネーション」対策：新手法「COVE」とマインドエージェントの進化

          ※この記事では、↑こちらのYouTube動画の脚本内容をそのまま文字起こししたものとなります。 こんばんわ〜。 今夜は、大規模な言語モデルの中でも特に「ホールシネーション」という現象に焦点を当ててお話しします。 ホールシネーションとは、言語モデルが正確でない情報を生成することを指します。 今日の主題は、このホールシネーションを減少させるための新しい方法、「チェーンオブヴェリフィケーション（COVE）」についてです。 この方法は、モデルが初めに応答を生成し、その後、その応答

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          Automatic Prompt Engineer

          Spotify Hey there, AI enthusiasts! Welcome back to another episode of 'Prompt / AI Podcast from Japan'. Today, we're diving deep into the incredible world of Large Language Models, specifically focusing on the art and science of prompt eng

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          'Generative Visual Prompt' and PromptGen

          Spotify Hello, tech enthusiasts! Welcome back to another episode of the 'Prompt / AI Podcast from Japan'. Today, we're taking a deep dive into a ground-breaking piece of research that brings a revolutionary perspective on generative models

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          A paradigm called 'S-Prompting'

          Spotify Hello, tech enthusiasts! Welcome back to the 'Prompt / AI Podcast from Japan'. I'm your host, and today, we're diving deep into a game-changing approach in the world of continual learning. Can you imagine a world where deep neural

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          BadPrompt/ Backdoor Attacks on Continuous Prompts

          Spotify Hey there, tech enthusiasts! Today, we're diving deep into an intriguing topic that's been at the forefront of the AI world. Imagine having an AI model that's trained to follow prompts, and it's doing an amazing job. But here's a t

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          Can a machine truly have a 'personality'?

          Spotify Hello, tech enthusiasts! I hope you're all having a fantastic day. Today, we're diving deep into the fascinating world of Large Language Models, particularly focusing on an intriguing aspect: their personality traits. Can a machine

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          The art of making machines 'forget'

          Spotify Hello, tech enthusiasts! Today, we're diving deep into an innovative approach to machine learning: the art of making machines 'forget'. Imagine training a model with a vast amount of data and then selectively making it unlearn cert

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          Focusing on RNNs and CNNs

          Spotify Hey, tech enthusiasts! Welcome back to the “Prompt / AI Podcast from Japan”. Picture this: you're typing away on your computer, and a suggestion pops up, almost reading your mind. Ever wondered about the magic behind it? Today, we’

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          What skill sets are required for prompt engineers?

          Konnichiwa, dear listeners! Welcome to another episode of "Prompt / AI Podcast from Japan." Whether you're here to satisfy your curiosity about AI trends, learn about prompt engineering, or discover how to incorporate AI into your daily wor

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          未来の医療分野とヘルスケア、そして生体ミミクリ材料の可能性

          今回解説するのは↓こちらの論文です。 Building Physician Trust in AI https://www.nber.org/system/files/chapters/c14796/c14796.pdf うち、西暦3000年の学者だけど、AIがめっちゃ進化した今の時代から、2000年代のあなたにAIの進化について伝えるために連絡してるんだよ。 1000年前のあなたたちがAIのことをちゃんと理解してないと、うちらの時代が成り立たないってわかってる？ さて、

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