kagehiensのブックマーク / 2024年4月23日

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2024年4月23日のブックマーク (2件)

資本家は資本主義を嫌う、そして「メタになれ」と言う | p2ptk[.]org
資本家は資本主義を嫌う、そして「メタになれ」と言う投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2024/4/222024/4/22 「資本家は資本主義を嫌う」とはどういうことか？それは、「利益」と「レント」（rent: 一般的には地代や家賃、使用料を指すが、ここでは経済学の「超過利潤（企業が競争的市場で得られる以上に享受する利益）」を指す）の違いに尽きる。資本家は資本（お金、またはそれで買えるもの）を労働者の労働と組み合わせて、利益（資本家の取り分）と賃金（労働者の取り分）を生み出す。一方、レントは、資本家が利益を生み出す資産を所有することで発生する。例えば、コーヒーショップに店舗を貸す家主は、コーヒーショップを所有する資本家からレントを引き出す。一方、カフェを所有する資本家は、バリスタの労働から利益を引き出す。アダム・スミスのような初期の資本主義の哲学者たちは、レントを嫌ってい
kagehiens 2024/04/23
独禁法が国境を超えられない時点で予言されていた帰結、ではある。
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Azure OpenAI Service + Azure AI Search(旧：Cognitive Search）でのRAG環境の精度向上を考えてみた - Qiita
社内のデータからGPTに回答をさせる方法 GPTはある特定の期間までの公開されている情報からしか回答をする事が出来ません。企業の中にある機密情報は学習していないので、GPTに質問をしてもGPTは回答のしようがありません。では社内のデータからGPTに回答を生成してもらうためにはどのような方法があるのかと言いますと、これは大きく２つ存在します。１つが「ファインチューニング」と言う方法。もう一つが「RAG」と言う方法になります。ファインチューニングファインチューニングは学習済みのGPTモデルに対して、社内の情報を使って追加で学習を行うと言う事となります。これによって、ユーザーが例えば「社内の○○について教えて」とGPTに質問をすると、GPTは社内のデータを追加で学習しているので回答ができるようになるという方法です。一見すると画期的な方法に見えますが、実際には学習コストが非常に高く、さらには
kagehiens 2024/04/23
社内の資料を回答のネタにできるようにチャンク化するという時点でハードル高そう＆ベクトルDBから漏れ抜けなく回答を取り出すことを期待されるとしんどそうであるということが分かった。
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