深堀り解説

🔒 開発企業や言語ごとに異なるLLMのイデオロギー、価値観や態度

🔒 コンテキスト内で重要な情報同士が離れすぎるとLLMの性能は大幅に下がる

🔒 LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効

🔒 o1-previewが人間のように6つの思考パターンを使い分けているとの実験結果

🔒 IBMから日本語対応の商用可能オープンソースLLM「GRANITE 3.0」公開　8Bから

🔒 計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある

🔒 500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場

🔒 「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ　計画立案中に自分の行動をチェックして修正　

🔒 ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない

🔒 OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮