ラーメン店“新紙幣”に悲鳴…券売機更新“100万円超え”ケースも 店長「なかなか」（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース
■苦境のラーメン店…新紙幣でさらに“追い打ち” 山盛りの野菜と豪快なチャーシューに、ニンニクが惜しみなく乗せられたラーメン。定番のラーメンは1杯830円です。 材料費の高騰などで、コロナ禍前に比べて1杯にかかるコストは1.5倍になりましたが、何とかこの値段に抑えているといいます。 豪麺MARUKO 西谷寛店長 「900円の壁は越えないようにはしたいです。そこは変えないで通すしかないかなと」 簡単に値上げもできず苦境に立たされるラーメン店。去年の倒産件数は過去15年で最多となっています。 こうした状況に追い打ちを掛けるのが今年7月から発行される新紙幣です。 この店のように、券売機を導入している店では新紙幣に対応した券売機への更新を迫られています。その費用は、券売機1台あたり100万円を超えるケースも少なくありません。 西谷店長 「さらにマイナス。100万利益出すのってなかなかじゃないですか。
RAGを複雑な質問に強くする手法「CoA」について
本記事では、「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、最近聞くようになった「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー LLMが外部ツールを使って回答を生成するときの、回答精度を高める手法についての論文です。Metaの研究者らによって2024年1月に提案されました。「Chain-of-Abstraction (CoA)」という手法を使うメリットは、RAGに応用することで
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
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