Research部門の近江崇宏です。 ストックマークではビジネスのドメインや最新情報(2023年9月まで)に対応した130億パラメータの大規模言語モデル(LLM)を商用利用も可能なライセンスで公開しました。 モデルはHuggingface Hubからダウンロードいただけます。 https://huggingface.co/stockmark/stockmark-13b このモデルは、合計2200億トークンの日本語のテキストデータにより事前学習が行われました。 一般に事前学習でよく使われるWikipediaやCommonCrawl由来のコーパスだけではなく、当社が独自に収集しているビジネスに関連するWebページや特許などのデータも用いました。 そのため、既存のモデルに比べると、最新の情報やビジネスのドメインに対応したようなモデルになっております。 実際に、ビジネスに関連する知識を問うタスクで
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM(Large Language Model)にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
機械学習の分野で広く使われる「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」についてアニメーションで解説した「Animated AI」というサイトが公開されています。文字だけではわかりにくい動作が視覚的にわかりやすく紹介されていました。 Animated AI https://animatedai.github.io/ 畳み込みニューラルネットワークは、画像などの入力データにフィルタを通して重み付けを行い、データの形状を認識しやすくする手法の一つです。詳しくは以下の記事で解説されています。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をわかりやすく基本から実装まで解説 – 体験型学習ブログ by zero to one https://zero2one.jp/learningblog/cnn-for-beginners/ Animated AIでは、畳み込み処理の基本的な動作と、畳み込み処理により
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26(水)〜 4/28(金)で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
無能なモヤシ定食@新米大家園児ニア @itengr_moyashi ポン…豚骨IT園児ニア。SES→SIer もやし定食er 全く関係ないことばかり呟きます。植物族。基本的に29円で売られていることが多いです。大喜利ふれんずらしい。新米大家。駆け出しDIYer。 無能なモヤ氏@もやし定食 @itengr_moyashi ITエンジニアのフルリモ憧れる人多いと思うけど経験してみて結構デメリットあるので共有 ・会ったことも無い人とコミュニケーション取らなければならない(ただでさえ対人コミュニケーションスキル低いチー牛がw) ・成果物だけで判断される(時差出勤の場合喋ったことも無い思い入れの無い人に) 2023-10-24 23:59:11 しのゆ𝕏酒くずエンジニア @shinoyu 新宿で社長やってるソフトウェアエンジニア18年生 / 💻技術🎧 V系 🎀ロリィタの人 / 170スペ11
こんにちは、 InfraAcademyというLinuxやネットワークの学習サービスを作成しております、ryuと申します。 サーバー構築が練習できるLinux学習サイトInfraAcademyについてご紹介します! シミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができる InfraAcademyでは、Linuxのシミュレーターを使ってサーバー構築の練習ができます。 今までは、VirtualBoxで学習を進めていた人も多いでしょう。 私自身もVirutalBoxでサーバーの学習をしていました。しかし、環境構築に時間が掛かります。特に、複数台の連携したサーバー構築の準備に時間がかかりました。 しかし、InfraAcademyではそのような手間は一切かかりません! 関連記事:インフラ学習におすすめのサイトInfraAcademyとは? 環境の準備が1クリック Linuxの環境準備は1クリックで完了です!
Amazon Web Services ブログ アプリケーション開発者のための PostgreSQL アーキテクチャに関する検討: パート 1 アプリケーション層は多くのクラウドアーキテクチャで世界中がアクセスする部分ですが、使用しているデータベースに合わせてアプリケーションを最適化する方法を検討することはほとんどないようです。リレーショナルデータベースエンジンを使用するときは、スキーマの設計だけでなく、アプリケーションが管理可能で、スケーラブルで、パフォーマンスが高いことを保証するために、データベースがストレージシステムに対してデータを読み書きする方法を理解することが重要です。シリーズのパート 1 となるこの投稿では、PostgreSQL の主要な用語について説明し、次に、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションまたは Amazon Relational Dat
スマートホームの相互運用性規格策定を目指す団体CSA(Connectivity Standards Alliance)は10月23日(米国時間)、通信規格「Matter」の「1.2」をリリースしたと発表した。新たにロボット掃除機やエアコンなど、9種類のデバイスタイプを追加した。 iRobotなどのメーカーがデバイス(ルンバなど)をMatter対応にすれば、Apple Home、Google Home、Amazon Alexaなどで制御できるようになる。 新たに追加されたデバイスは以下の通り。 冷蔵庫:ワインセラーやキムチ専用冷蔵庫を含む(韓国SamsungもCSAのメンバー) エアコン:空気調和システム(HVAC)とサーモスタットは既に対応済みだが、スタンドアロンのエアコンも対象に 食洗機:リモートスタート、進行状況通知、給排水やドアロック以上などのアラームにも対応 ロボット掃除機:リモー
AmazonやApple、Google、IKEAなど200社以上の企業が参加しているスマートホームの標準規格「Matter」が、初期バージョンである「Matter 1.0」から、2023年4月リリースの「Matter 1.1」を経て、「Matter 1.2」にアップデートされたことをMatter規格の維持や公開を行うConnectivity Standards Alliance(CSA)が発表しました。 Matter 1.2 Arrives with Nine New Device Types & - CSA-IOT https://csa-iot.org/newsroom/matter-1-2-arrives-with-nine-new-device-types-improvements-across-the-board/ Matter 1.2 brings robot vacuums,
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