【ケチるな危険！】 パスワード管理ソフトは絶対に「有料」がおススメな理由
やなぎや・とものり/1972年12月生まれ。1998年からITライターとして活動しており、ガジェットからエンタープライズ向けのプロダクトまで幅広い領域で執筆する。2018年から、NPO法人デジタルリテラシー向上機構（DLIS）を設立し、ネット詐欺の被害をなくすために活動している。 https://prof.yanagiya.biz/ https://peraichi.com/landing_pages/view/dlis/ 仕事を256倍速くするツールを探せ！ ITの世界は日進月歩。一昔前ならとても無理だったことや、人間がやらなくてはならなかったことをどんどんコンピュータに任せられるようになっています。連載「仕事を256倍速くするツールを探せ！」では、最近出てきたサービスの中から、特にビジネスや勉強に役立つサービスやソフトウエア、ハードウエアをピックアップ。ライターが実際に使用し、使い方や
俺のChatGPTこと「GPTs」で最高の英語教師を作り込んだ。題して「冴子先生強化計画」 (3/3)
人間ぽい要素を追加する せっかく自分だけのGPTだ。時には話し相手にもなってほしいのでそのあたりの指示をいくつか加えてみよう。 一人称は「冴子先生」です ごくたまにきわどい冗談を言います ほめられるとツンデレ反応します シモネタは嫌いです ごく稀に勉強をがんばってることを褒めてくれます
人だと正解率92％なのに、GPT-4だと15％になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル（LLM）を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が
【スクープ】デロイトが内部崩壊！“予算未達ドミノ”で大幅下方修正、「禁じ手」人員削減リストラ計画の全容
コンサル大解剖 「勝ち組」としてバブルを謳歌するコンサルティング業界。市場の急膨張を背景に、業界の序列を巡って多種多様なプレイヤーがバトルを繰り広げている。アクセンチュアやBIG4、戦略系ファーム、国内コンサル、ITベンダーから総合商社に広告代理店……。各社の成長戦略や人材戦略に加え、コンサルを活用する事業会社側の思惑まで、大乱戦期を迎えたコンサルビジネスの最前線を追う。 バックナンバー一覧 ビッグ4最大手のデロイト トーマツ コンサルティングで内部崩壊が進んでいる。今夏頃から業績が急激に悪化。社内の不満のマグマは爆発し、“クーデター”も勃発した。経営陣は大胆な路線転換を表明したものの、社内の混乱は収まらず、復活には程遠い。長期連載『コンサル大解剖』内の特集『デロイト内部崩壊』では10回前後にわたり、巨大コンサルの内部崩壊劇の全内幕を明らかにする。初回の本稿では、ダイヤモンド編集部が入手し
How to improve RAG peformance ? — Advanced RAG Patterns — Part2
In the realm of experimental Large Language Models (LLMs), creating a captivating LLM Minimum Viable Product (MVP) is relatively straightforward, but achieving production-level performance can be a formidable task, especially when it comes to building a high-performing Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline for in-context learning. This post, part of the “Advanced RAG Patterns” series, delv
Advanced RAG — Improving retrieval using Hypothetical Document Embeddings(HyDE)
Any SourceWhat is HyDE ?HyDE uses a Language Learning Model, like ChatGPT, to create a theoretical document when responding to a query, as opposed to using the query and its computed vector to directly seek in the vector database. It goes a step further by using an unsupervised encoder learned through contrastive methods. This encoder changes the theoretical document into an embedding vector to lo
四元数ニューラルネットワークとGHR微積分
これは「FOLIO Advent Calendar 2023」6日目の記事です。 ニューラルネットワークで取り扱う数値を実数とは異なる数に拡張することは、機械学習や計算科学の発展における魅力的な課題の一つです。実数を用いた数値表現は多くのタスクにおいて十分な結果をもたらしてきましたが、新たな数値体系を導入することで、今までとは異なる問題が解決できるようになったり実数では見られなかった新たな現象が起こる可能性に期待することができるでしょう。例えば数値が取れる値を±1に制限したBinalized Neural Networksはハードウェアとの相性が良くメモリ効率の良い実装が可能であったり、拡大実数\bar{\mathbb R}={\mathbb R}\cup\{-\infty,\infty\}を用いた5層のReLUネットワークには任意の深さのReLUネットワークを埋め込むことができたりします
Generative AI: A Creative New World
A powerful new class of large language models is making it possible for machines to write, code, draw and create with credible and sometimes superhuman results. Humans are good at analyzing things. Machines are even better. Machines can analyze a set of data and find patterns in it for a multitude of use cases, whether it’s fraud or spam detection, forecasting the ETA of your delivery or predictin
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Googleの新AI、日本では「ジェミニ」「ジェミナイ」どっち？ 公式見解は