Top > 学術&研究 > 「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較:LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究
関連キーワード 人工知能 | 機械学習 テキストや画像を生成する人工知能(AI)技術である「生成AI」と聞いて、「GPT」をはじめとする「大規模言語モデル」(LLM)を思い浮かべる人がいる。それは間違った考え方ではないが、生成AIとLLMは同じではない。生成AIのベースとなる基盤モデルのさまざまな種類を踏まえて、生成AIとLLMを混同してはいけない理由を4つの視点で解説する。 「生成AI」と「LLM」を混同してはいけない4つの理由 併せて読みたいお薦め記事 連載:押さえておきたいLLMの基礎 前編:GAN、VAE、Transformerとは? 生成AIがよく分かる「深層学習モデル」5選 中編:「ELIZA」から「GPT-4」に至る、知られざる“LLM進化の歴史” LLMの関連記事 生成AIからデータが盗まれていることも……? LLMの10大脅威 「Gemini 1.5 Pro」の“マルチな
はじめに 今回は、コードレビュー観点表を作った話について少し書かせていただきます。 社内ではGitHubを用いてコードレビューを行っていて、バックエンドの開発においては、コーディングガイドラインも策定しています。 しかし開発において、ガイドラインに書かれている事項が全てではないため、コードレビューを行う際のポイントが自分の中で綺麗に整理しきれていませんでした。 また、ガイドラインの重要なポイントを十分に把握できず、効果的なコードレビューができていない現状がありました。これを改善するために、コードレビューの観点表を作成したことで、コードレビューの質が上がった話についてお話ししようと思います。 問題となっていたこと 一貫性がないレビュー 毎回レビューを行う際に、自分の中のレビューポイントが明確に決まっていなかったため、的確にレビューができていないこと レビューにかかる時間が長い 自分の中でのレ
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