燈株式会社(代表取締役:野呂侑希、以下 燈)は、建設業特化大規模言語モデル(LLM)である『AKARI Construction LLM™』内で用いることができるGPT系のLLMをプライベートで個別に学習・運用するサービスを提供開始いたします。本サービスでは、燈のオンプレミスAIサーバーであるAmath™を用いてお客様のデータでプライベートのGPT系の大規模言語モデルの学習を行います。 背景 建設業ではお客様のデータや各社の独自の仕様書などのノウハウがあります。昨今注目されておりますChatGPT等のクラウドベースのLLMサービスはデータを送信しなければならず、また利用形態によってはデータが学習に使用されることもあります。そのため、各社ごとに利用ガイドラインを規定したり使用を禁止するケースも見られます。そこで、各社ごとにプライベートな大規模言語モデルをカスタマイズ・運用できる仕組みが求め
こんにちは、ACESでアルゴリズムエンジニアとして働いている檜口です。最近はChatGPTを始めとする言語モデルの研究開発やプロダクト改善に取り組んでいます。 昨年末のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル(large language model, LLM)の社会実装が急速に進んできています。弊社でも商談解析AIツールACES MeetにLLMを組み込むなど、LLMの活用を広げています。こちらに関してはLLMを活用したAIまとめ機能リリースの裏側について過去記事を書いてありますのでご興味ある方はぜひご覧ください。 tech.acesinc.co.jp LLMはOpenAIのChatGPTが最も有名ですが、最近はオープンソースでモデルを開発する流れも活発になっています。特に、英語で学習したオープンソースモデルはMeta社のリリースしたLlamaを始めとして非常に強力なものがリリース
Date: May 31, 2021 | Estimated Reading Time: 39 min | Author: Lilian Weng The goal of contrastive representation learning is to learn such an embedding space in which similar sample pairs stay close to each other while dissimilar ones are far apart. Contrastive learning can be applied to both supervised and unsupervised settings. When working with unsupervised data, contrastive learning is one of
TL;DR I’ve been working on a WebGPU optimized inference and autograd library called webgpu-torch with an API that matches PyTorch. The goal is to run neural networks in the browser at speeds comparable to a Linux workstation. Many kernels have been implemented and its design is easily extensible. It’s available on NPM now and works in both the browser and Node.js! Neural Networks in the Browser Ni
どっしりとした本体は木で。ランプセードは生成りのファブリックで。親しみやすさを備えた、上品でアットホームなテーブルライトです。点灯させない時もスッキリとおしゃれなシルエットがオブジェのような佇まいを見せてくれます。ファブリックセードと木のベースを組み合わせたことで生まれる、心地よいコントラストが魅力です。全体的にシンプルなフォルムなので回りとも合わせやすいデザインです。木を切り出したようなシンプルなフォルムの本体部分は家具のように美しい仕上げが魅力です。ナチュラルな木目が上品さをプラスしてくれます。ベッドサイドはもちろん、リビングや玄関のサブ照明として安らぎを感じさせてくれる存在です。お休み前やリラックスしたい夜など間接照明の柔らかな明かりで心を落ち着かせて。
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