LLMとは何か？仕組み・種類・実務導入までやさしく解説
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【論文解説】検索エンジンなしで答えるAI？自己検索強化学習SSRLが切り拓く知識の地平
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PRISM: Breaking the O(n) Memory Wall in Long-Context LLM Inference... (2603.21576) [Paper Comment...
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(1D) Ordered Tokens Enable Efficient Test-Time Search (2604.15453) [Paper Review Series]
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AIはどう答えを作る？LLMとRAG、4つのAI検索をやさしく解説
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【論文解説】【衝撃】最先端AIの裏技！協調ﾃﾞｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞで推論が爆速化する｢RelayLLM｣とは？
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【 LLM アーキテクチャーの成功を支えたもの 3 -- In-Context learningとRetrieval-Augmented Generation:（動画）】 【 大規模言語モデルの機能拡張 】 これまで見てきたのは、LLMの基本的な機能についてのものでしたが、LLMの急速な進化は、その機能を大きく拡張して来ました。このセッションでは、そうした機能拡張を見ていこうと思います。 モデルの機能を動的に拡張するための試みとして、現在、二つの対照的なアプローチが注目されています。 一つは、モデルの重みを更新することなく、プロンプト内の例示によってタスクに適応させる「インコンテキスト学習（In-Context Learning: ICL）」です。もう一つは外部データベースから関連情報を検索して生成を補強する「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）」です。 【 インコンテキスト学習（ICL）のメカニズム 】 インコンテキスト学習（ICL）は、GPT-3の登場とともにその有効性が広く認識された手法です。 大規模な事前学習によって獲得されたモ
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【 LLM アーキテクチャーの成功を支えたもの 3 -- In-Context learningとRetrieval-Augmented Generation:（動画）】 【 大規模言語モデルの機能拡張 】 これまで見てきたのは、LLMの基本的な機能についてのものでしたが、LLMの急速な進化は、その機能を大きく拡張して来ました。このセッションでは、そうした機能拡張を見ていこうと思います。 モデルの機能を動的に拡張するための試みとして、現在、二つの対照的なアプローチが注目されています。 一つは、モデルの重みを更新することなく、プロンプト内の例示によってタスクに適応させる「インコンテキスト学習（In-Context Learning: ICL）」です。もう一つは外部データベースから関連情報を検索して生成を補強する「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）」です。 【 インコンテキスト学習（ICL）のメカニズム 】 インコンテキスト学習（ICL）は、GPT-3の登場とともにその有効性が広く認識された手法です。 大規模な事前学習によって獲得されたモ
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