LLMを用いたドキュメント解析ライブラリ「Exparso」の開発 - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは、Insight Edgeでソフトウェアエンジニアをしている田島です。 入社から1年と少しが経過し、一貫して、生成AI関係のプロジェクトに携わっています。 その中の1つとして、RAGの精度向上のための施策をしており、ドキュメント解析のライブラリを開発したので、その内容について紹介します。 RAGの精度向上 はじめにRAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、検索結果を元に文章を生成する技術を指します。 プライベートなドキュメント情報を比較的容易にLLMに入力できるため、多くのケースで活用されています。 実際にInsight Edgeでも、RAGを用いた複数のアプリを住友商事グループ向けに提供しており、その精度向上のために様々な施策をしています。 LLMのロングコンテキスト化している現在においても、データソースが大規模であるケースや精度
ChatGPT超えの中国AI「DeepSeek-R1」の衝撃
中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
エイチ・アイ・エス 雇用調整助成金不適正受給で60億円余返還 | NHK
旅行会社のエイチ・アイ・エスは、国の雇用調整助成金について不適正な受給があったとして60億円余りを返還すると発表しました。 発表によりますと、エイチ・アイ・エスは2020年3月から2022年12月までの間、会社が従業員を休ませた時に支払われる国の雇用調整助成金、合わせて242億円を受給していました。 しかし、本来、休業を申請した日については、メールなどの作業が認められていないにもかかわらず、実際にはメールやチャットのやり取りが行われていたことが社員などへの調査で確認されたということです。 会社では、受給した金額の4分の1にあたる62億円余りは不適正な受給だったとして、東京労働局からの通知にもとづいて、速やかに国に返還することを決めました。 矢田素史 社長は記者会見で「現場に対する教育や制度への理解が足りず申し訳ない。再発防止策を決めて、速やかに報告したい」と陳謝しました。 また、エイチ・ア
先輩に言われて心に残ってること「褒め方の引き出しが少ないと他を下げる褒め方になりがち」→過不足なく褒めるコツは語彙力じゃない
しんざき @shinzaki 昔会社の先輩から「褒め方の引き出しが少ないと「他を落として相手を上げる」って褒め方しか出来なくなりがちで、敵を作りやすくなるから気をつけろ」って言われて、これ本当そのとおりだし意識して褒め方の語彙を増やしていかないとなーと思った 2025-01-26 13:45:05
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