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Instruction Tuningを行なった130億パラメータの日本語LLMの公開：Stockmark-13b-instruct
ビジネスのドメインや最新情報に対応した130億パラメータの日本語LLMの公開
より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 -
最近の話題にも詳しい14億パラメータの日本語LLMの公開
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Web上の記事から意味のある情報を抽出するためのノイズ削除の方法を紹介している。また、ChatGPTによるノイズ削除との比較も示す。
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日本語ビジネスニュースコーパスを学習したBART事前学習済モデルを紹介します。
2022年のニュースから自然言語処理技術を用いてキーフレーズを抽出
自然言語処理技術を用いてAstrategyにおける顧客体験向上のための取り組みを行った話です。
ストックマークのプロダクト開発・運用で意識・工夫していること（リグレッションテストやライブラリメンテナンスなど気をつけていることなど）を紹介します。
ストックマークのプロダクト開発・運用では、Node.jsを利用してAWS Lambda を月間1.6億秒利用しています。本記事ではそこから分かった知見を紹介します。
ストックマークではプロダクト開発の方法として、プレスリリース駆動開発を採用しています。本記事ではそこから分かった3つの変化を紹介します。
開発チーム規模の拡大に合わせてブランチ戦略を見直した内容を紹介する記事です
2022/5/25 に Stockmark Tech Meetup #02 を開催しました！本記事では、2つ目のLTである “個別最適でプロダクトを作り続けたスタートアップがデータ専任部隊を作ることにした話” を再編成してお伝えいたします。本記事を読むことで、以下の2点が分かります。 AIスタートアップが膨大なデータに立ち向かってきた歴史ストックマークが抱える膨大なデータに対して、どのように開発チームがアプローチしているかストックマークのプロダクトはデータに支えられているまず前提として、ストックマークのプロダクトである Anews と Astrategy はどちらも、国内外で公開されている膨大なデータを利用しています。 上図のデータはWebクローラーによって毎日収集され蓄積されています。実装としては、大量のAWS lambdaによる汎用的な収集・抽出処理が内部で動作しています。Webクロー
多言語モデルの英語・日本語間での転移性能を日本語ニュース分類で評価
検索エンジンのMore-Like-Thisクエリとグラフアルゴリズムによる類似記事集約
Grouping Similar Articles with Search Engine More-Like-This Queries and Graph Algorithms
OpenSearchのMore Like This Queryを利用した類似記事集約について解説します。
ボケて電笑戦(AIによる画像大喜利)で作成したモデルについて紹介します。
Anewsのモバイルアプリケーションの開発速度向上のための設計改善について。
Anewsへの応用を見越した既存ニュース推薦手法の性能確認実験
自由と責任を開発チームにもたらしたら開発速度が上がった話
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