Few-shotとは 人気・最新記事を集めました - はてな (original) (raw)
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はじめに すべてのエンチャントを破壊する。 nikkieです 4月末に複数の勉強会でLLMのプロンプトについてインプットしました。 復習またハーケンとして、今回アウトプットします 目次 はじめに 目次 プロンプトってなんだったっけ？『大規模言語モデル入門』にあたる hoge-shotというのは、文脈内学習！ 多段階の推論とchain-of-thought 例はからあげさんの登壇から（松尾研 Beginning LLM Level.1） 松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.03" 終わりに P.S. Chain-of-Thoughtを打ち切る！？ プロンプトってな…#LLM#プロンプト#GPT-3#Few-shot#in-context learning#文脈内学習#chain of thought#ステップバイステップ
ネットで話題
49ブックマーク例示で精度を高める「Few-shot Learning」、思考の連鎖「Chain of Thought」… 新しいパラダイム「プロンプトエンジニアリング」に対するアイデア
21ブックマークGitHub - Stability-AI/lm-evaluation-harness: A framework for few-shot evaluation of autoregressive language models.
19ブックマークChatGPT の基礎技術！GPT-3 と Few-shot learningChatGPT ChatGPT は OpenAI が作成したチャットボットです。何か話しかけると、次の例のように雑談相手になってくれます。 ChatGPTと雑談 ChatGPT が注目されているのは、その守備範囲の広さゆえです。問いかけの仕方次第で、翻訳・プログラミング・文書校正など広範なタスクをこなすことができます。個人的には、自分の...
15ブックマークLanguage Models are Few-Shot LearnersRecent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific task. While typically task-agnostic in architecture, this method still requires task-specific fine-tuning datasets of thousands or tens o...
13ブックマークGitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners
12ブックマークGPT-3におけるFew-Shot・Zero-Shot
8ブックマークFew-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head ModelsSeveral recent works have shown how highly realistic human head images can be obtained by training convolutional neural networks to generate them. In order to create a personalized talking head model, these works require training on a large dataset of images of a single person. However, in many p...
7ブックマークFew-shot Learning（フューショット学習）とは？
6ブックマークChatGPTが自身の間違いに気付く、「Few-shotプロンプト」の効果
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皆さん、こんにちは。AnyTechの立浪と申します。先日、バンクーバーで開催されたAAAI-24に行ってまいりました。そこでみたポスターの中から気になった論文を一つご紹介したいと思います。[2305.04440] Vision Transformer Off-the-Shelf: A Surprising Baseline for Few-Shot Class-Agnostic Countingという論文です。この論文で対象にしているタスクは"Few-Shot Class-Agnostic Counting"です。その名の通り、数えたい物体の少量の画像を与えて、検索対象の画像の中にその物体がい…#論文紹介#深層学習#Deep learning#数え上げ#Few-shot#画像認識#AAAI
皆さん、こんにちは。AnyTechの立浪と申します。 さて、皆さんは外観検査による異常検知には興味がおありでしょうか？最近いたるところで名前を聞く異常検知手法PatchCoreの影響か、2023年のCVPRでは異常検知手法の提案が急激に増えたように思います。PatchCoreは弊社の木村が過去の記事でも紹介していますね。今回は2023年のCVPRに採択された論文の中から、WinCLIPとWinCLIP+という異常検知手法をご紹介したいと思います。これは代表的なVision and Language ModelであるCLIPを使った異常検知手法です。CLIPらしくテキストを使っており、これまでに…#異常検知#Deep learning#anomaly detection#深層学習#PatchCore#WinCLIP#WinCLIP+#Zero-shot#Few-shot
AI-OCR「DX Suite」に新機能追加 こんにちは、稗田利明です！ AI inside株式会社が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」に、新機能「Few-shot学習」が実装されました。この機能は、項目抽出の精度向上を目的としており、使用するほど読取精度が向上するという特徴があります。 DX Suiteは、定型・非定型を問わず様々な書類を事前学習なしで読み取れるAI-OCRサービスです。手書き文字の高精度な読み取りが可能で、データ化作業の自動化を支援します。 サービスの「項目抽出」機能は、生成AI技術を活用し、非定型帳票からも情報を抽出・デジタルデータ化できます。1000種類以…
はじめに 大規模言語モデルの入門書として，山田 育矢 著「大規模言語モデル入門」を読んでいる。本記事は第4章の読書メモである。gihyo.jp 目次 はじめに 目次 第4章 大規模言語モデルの進展 4.1 モデルの大規模化とその効果 4.2 プロンプトによる言語モデルの制御 文脈内学習 chain-of-thought 推論 4.3 アライメントの必要性 4.4 指示チューニング 4.5 人間のフィードバックからの強化学習 まとめと感想 感想 : 大規模言語モデルの評価・学習方法の変遷が興味深い 第4章 大規模言語モデルの進展 本章では，GPTなどのテキストを生成する能力を持つ大規模言語モデル…
こんにちは。虎の穴ラボ エンジニアの古賀です！ 今回は、OpenAIの『Assistants API』を業務（ソースコードの調査や工数の見積もり）に活用した事例を紹介します。 はじめに これを試してみようと思った経緯としては、業務で大量のPHPのソースコードファイルについて、PHPのバージョンアップに伴う作業工数の見積もりを行うことになりました。 すべて人手で調査をするととても時間が掛かることが予想されたので、その際にPythonのプログラムとAssistants APIのFile Searchを使って、ソースコードファイルの仕様や概算の必要工数を出力するCLIのプログラムを作成し、ソースコー…
AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム•1ヶ月前
こんにちは！電通総研AITCの太田です。 普段は、社内向けChatGPTソリューション Know Narrator の開発や生成AIエージェントの研究開発をおこなっています。 2024年7月21日~27日まで、オーストリアのウィーンで開催されたAI分野の最難関の国際会議であるICMLに現地参加していました。 主な参加目的は生成AIエージェントやLLMの技術動向を調査することでした。 この記事では、ICMLで注目を集めていた研究の内容や学会の様子などをお伝えします。 ICML 2024の全体感 2024年7月21日から27日の1週間で開催されました。 開催期間中の主な内容を簡単にご紹介します。 …
『ChatGPTを使い尽くす！ 深津式プロンプト読本』（深津貴之・岩元直久）（◯） これは分かりやすい内容でした！ChaGPTにどのように指示を出せば良いのか？始めたばかりの方が持つこの疑問にポイントをわかりやすく解説してくれています。そして、自分専用のアドバイザーGPTsをどのように作っていけば良いかというあたりも、今後の楽しみの扉を開いた感じです。ChatGPTを始めた方、初心者の方にとってより発見が多く、慣れている方であれば、「自分が知らない使い方がないかなぁ」という気づきの観点でざっと見てみると参考になると思います。 （印象に残ったところ・・本書より） ◯ロールを与える ・「あなたはX…
KEELチーム の相原です。 これまでKEELチームではKubernetesベースの内製PaaSであるKEELを開発・運用しながら、合間で社内で汎用AI(仮)と呼ぶAutoGPT実装 keelai を開発してきました。 www.lifull.blog 我々はあくまでプラットフォーマーであり、目指すところはLLMを利用したPlatform Engineeringです。 いくつかの取り組みが実を結んできたのでここで紹介したいと思います。 APIの提供 GitHub ActionsからのLLM利用 Slack AutomationsによるLLMノーコードツールの提供 Chrome Extension…