LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
開発に使える脆弱性スキャンツール - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 7日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンター所属の志村と申します。 「Metemcyber」プロジェクトで脅威インテリジェンスに関する内製開発や、「NA4Sec」プロジェクトで攻撃インフラの解明・撲滅に関する技術開発を担当しています。 今回は「開発に使える脆弱性スキャンツール」をテーマに、GitHub Dependabot, Trivy, Grypeといったツールの紹介をさせていただきます。 脆弱性の原因とSCAによるスキャン 現在のソフトウェア開発は、多くのOSSを含む外部のソフトウェアに依存しています。Python、Go、npm など多くの言語は、様々なソフトウェアをパッケージとして利用できるエコシステムを提供しており、この仕組みを利用してOSSなどのコンポーネントをソフト
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