本記事は Gemini 1.5: Unlocking Multimodal Understanding Across Millions of Tokens of Context の解説記事です。 論文概要（Abstract） Gemini 1.5は、Googleが2024年3月に公開したマルチモーダル大規模言語モデルの技術報告である。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテ...

本記事は arXiv:2505.06120（Laban et al., 2025）の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMを本番チャットボットに組み込む際、シングルターンでは高精度でもマルチターン会話では性能が大幅に劣化する。著者らは15モデル・600指示・27万以上のシミュレーション会話を用いて、マルチターン環境でのLLM性能を体系的に評価した。その結果、最先端モデルでも...

本記事は Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation（Wang et al., 2024）の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを構成する6つのモジュール（クエリ分類、チャンキング、埋め込みモデル、検索手法...

本記事は SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering の解説記事です。 論文概要（Abstract） SWE-agentは、LLM（大規模言語モデル）がコンピュータと対話するためのAgent-Computer Interface（ACI）を体系的に設計し、GitHubの実際のIssu...

本記事は Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention (Kwon et al., 2023) の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMサービングにおいて、KV（Key-Value）キャッシュのメモリ管理がスループットの主要なボトルネックとなっている。著者らは...

本記事は ToolBeHonest: A Multi-level Hallucination Diagnostic Benchmark for Tool-Augmented Large Language Models の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolBeHonestは、ツール拡張LLMにおける幻覚（Hallucination）問題を多層的に診断するベンチマークであ...

本記事は Learning to Rewrite Tool Descriptions for Reliable LLM-Agent Tool Use の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMベースのエージェントは、ツールの説明文（description）に大きく依存してツール選択を行う。しかし既存のツール説明文は人間向けに書かれており、LLMが正しく解釈できないケースが多い...

本記事は LLM Agents Making Agent Tools の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolMakerは、LLMエージェントが研究論文とそのコードリポジトリからツールを自律的に構築するフレームワークである。著者らは、GitHubリポジトリURLとタスク記述を入力として与えると、依存関係のインストール、コード生成、自己修正デバッグを自動で行うシステムを構築...

本記事は ToolACE: Winning the Points of LLM Function Calling の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolACEは、LLMのFunction Calling能力を向上させるための高品質な訓練データを自動生成するパイプラインである。著者らは、（1）自己進化的合成プロセスによる26,507個の多様なAPI定義の構築、（2）複数エ...

本記事は Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning の解説記事です。 論文概要（Abstract） Chain-of-Abstraction（CoA）は、LLMがツールを用いた多段階推論を効率的に行うための手法である。著者らは、LLMにまず抽象的なプレースホルダを含む推論チェーンを生成させ、その後でドメインツールを呼び出...