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4件の記事
記事は、Agentic RAGの検証から、後段の高度化よりも前段の問い合わせ処理が重要であることを指摘し、実務上の問題を基に質問を適切に振り分ける「Router RAG」の設計と実装の考え方を紹介しています。
研究チームは、大規模言語モデル(LLM)がトークンレベルを超えて回答の意味に対する信頼度を評価できる「意味的キャリブレーション」を発見した。サンプリングベースの手法により、LLMはオープンドメイン質問応答タスクで有意な信頼度推定が可能であることを示した。
エクサウィザーズNLPギルドの神戸氏が、3月に終了した「AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜 第2回コンペティション」の概要と結果を振り返り、同ギルドのチームが3位入賞したことを報告した。
エクサウィザーズの神戸氏が、Kaggleのヒンディー語とタミル語の質問応答コンペで「tkm kh」チームとして943チーム中2位に入賞し、金メダルを獲得した。