ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

大規模言語モデルを用いた視覚的仮説推論手法の開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235900
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235900
a0150b1e-53b4-4d12-8471-92f9d84e6bc7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-7C-04.pdf IPSJ-Z86-7C-04.pdf (487.8 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 大規模言語モデルを用いた視覚的仮説推論手法の開発
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
富士通
著者所属
富士通
著者所属
富士通
著者名 北村, 順平

× 北村, 順平

北村, 順平

Search repository
石原, 正樹

× 石原, 正樹

石原, 正樹

Search repository
馬場, 孝之

× 馬場, 孝之

馬場, 孝之

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 仮説推論とは観測された不完全な事象から妥当な説明や結論を導く推論であり,視覚的仮説推論とは視覚情報に基づいた仮説推論である.本稿ではLLMのIn-Context Learningを活用した視覚的仮説推論手法を提案する.実験により,Few-Shot Prompting(FSP)の有効性を仮説推論タスクにおいて確認し,さらにFSPにおいて適切なサンプルを類似画像検索により取得する方法の有効性を示した
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 107-108, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 09:28:25.421769
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3