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多くの「長いコンテキストを要するタスク」を、短いコンテキストウィンドウのLLMで解決する手法

GPT-4o、Gemini、Claude 3などにおける「長いプロンプトのマルチモーダルタスク」性能を測定した結果

Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果　データセットと要約ノウハウも公開

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる

1,000,000,000（10億）トークンまでのテキストを一度に処理するモデル「LongNet」登場