日: 2024年11月4日

LLM＋WEB検索は非常に有効。その競争も激しい。先週のニュースとしてはIntroducing ChatGPT search | OpenAI、Grounding with Google Search  |  Gemini API  |  Google AI for Developers、Ground responses for Gemini models  |  Generative AI on Vertex AI  |  Google Cloudに注目。

前者はCHatGPTとWEB検索の融合で、今までも出たり消えたり、Pluginで使えたりしていた機能の公式メジャーアップデートとの認識。有用な機能であることは間違いなく、著作権との関係を解決しながら進んでいくものだと思う。

後者はWEB検索を通じてFact Chechkingを行う仕組みの提供。研究・OSSとも様々なものがあるが、有効なことが知られている。使いやすい仕組みが整備されるのはありがたい。

その他、GPT-4oのシステムカードやBaichuanのテクニカルレポートがarXivに投稿されていた。これらの情報も興味深い。

• GPT-4o System Card [211.9]
  GPT-4oは自動回帰オムニモデルであり、テキスト、オーディオ、画像、ビデオの組み合わせを入力として受け入れる。 テキスト、ビジョン、オーディオでエンドツーエンドにトレーニングされており、すべての入力と出力は同じニューラルネットワークで処理される。 GPT-4は、英語とコードのテキスト上でのTurboのパフォーマンスと一致し、非英語のテキストでは大幅に改善された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 25 Oct 2024 17:43:01 GMT)

• Baichuan Alignment Technical Report [42.0]
  ベイチュアン・アライメント(Baichuan Alignment)は、ベイチュアン級数のモデルで用いられるアライメント手法の詳細な解析である。 プロセスは、Prompt Augmentation System (PAS)、Supervised Fine-Tuning (SFT)、Preference Alignmentの3つの主要なステージにまたがる。 Baichuan-Instructはコア機能を大幅に改善し、ユーザエクスペリエンスは17%から28%に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 19 Oct 2024 02:07:33 GMT)

• A Survey on Automatic Credibility Assessment of Textual Credibility Signals in the Era of Large Language Models [6.5]
  信頼性評価は基本的に、信頼性信号の集約に基づくものである。 信頼性信号はより粒度が高く、説明が容易で、広く活用可能な情報を提供する。 信頼性の自動評価と信頼性信号の検出に関する研究の活発化は、高度に断片化され相互相互接続が欠如しているとして特徴付けられる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 28 Oct 2024 17:51:08 GMT)
• 信頼性評価に関するサーベイ。最初のニュースにかかわるような話も多く、研究はとても盛ん。