ChatGPTの学習データと学習方法が知りたい！ 〜Q.埼玉県沖で採れるウニはいくらですか？ A.ウニはいくらではない。〜 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2023.01.12 ChatGPTの学習データと学習方法が知りたい！ 〜Q.埼玉県沖で採れるウニはいくらですか？ A.ウニはいくらではない。〜 ウニはいくらですか？ ウニはいくらじゃありません！！！ みなさん、こんにちは。グループ研究開発本部、AI研究開発室のY.Tです。 先程の画像は、１ヶ月ほど前に公開され話題となっているChatGPTとお話ししてみた時の画像です。 文章としては、文法が崩壊しておらず、意味も通るとても自然な文章が生成されていますね。 しかし、単純な質問に見えて「埼玉県に海はない」「ウニはイクラではない」「”イクラ”か”幾ら”かで意味が変わる」などのバックグラウンド知識や文脈の高度な判断が、適切な解答のためには要求される質問に見事に引っ掛かっています。 これは、あくまで入力に対して尤もらしい出力を返すモデルであり、知識から論理的な回答をするモデルではないためです。 一方
Dataloaderを用いたGraphQLの性能改善 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のT.M です。 はじめに GraphQLは、従来のように一つの画面専用のAPIの作成や一つの画面で複数回APIを叩く必要なく、柔軟にデータオブジェクトを取得できます。GraphQLではスキーマを定義し、サーバでスキーマの全てのフィールドに対してリゾルバを用意します。しかし、単純なリゾルバの場合、クライアントからのリクエスト次第ではN+1問題が発生します。その解決策として、Dataloaderがあります。本稿では、Dataloaderの実装方法について解説します。 スキーマ GraphQLでは、スキーマに従い柔軟なデータオブジェクトを取得することができます。例えば、以下のスキーマが定義されているとします。 type Post { id: ID! title: String! author: User! } type User { id: ID! name:
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