AIが「言語生成AIとの対話」で賢くなり続ける自動成長モデル 米Meta含む研究者らが開発:Innovative Tech 米Metaやカナダのマギル大学などに所属する研究者らは、環境と直接対話せずに大規模言語モデル(LLM)からのフィードバックを用いてAIエージェントを強化学習で訓練する手法を提案した研究報告を発表した。
Data-Centric Financial Large Language Models [27.5] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語のタスクを約束するが、金融のような複雑なドメインに直接適用した場合に苦労する。 我々は、LLMが金融業務をよりうまく扱えるようにするために、データ中心のアプローチを提案する。 論文 参考訳(メタデータ) (Sat, 7 Oct 2023 04:53:31 GMT) 金融分野向けにLLMを活用するため、データの前処理を工夫・拡張(AAR: abductive augmentation reasoning )など行ったうえで既成のLLMを使う方針及びfine tuningに使う方針などを試している。単純なLangChain+LLMより有効とのこと。 「データ中心な金融分野向けLLM」という題名であるが分野に関わらずこの手のオフラインでの準備は非常に重
国が管掌し、仕事や通勤において被るケガなどの治療費や休業給付などを行う労災保険の対象を、全フリーランスに拡大する方向であることが厚生労働省の審議会で示されたと報道されています。 労災保険、全フリーランスが加入可能に 対象270万人へ - 日本経済新聞 フリーランスの労災の特別加入、対象を大幅拡大へ 審議会で方向性:朝日新聞デジタル フリー全業種、労災対象へ 保険加入270万人に拡大|WEB労政時報 労災保険にはITエンジニアなどが加入可能に 労災保険とは、通勤や仕事において被るケガや病気、障害、死亡に対して、治療費などの療養費、休業する際の休業期間の給付、治療後に障害が残った場合の給付、死亡した場合の遺族への給付などを行うもので、国が管掌しています。 病気やケガの際の医療費を一部負担する社会保険(健康保険)や国民健康保険などの国民皆保険制度とは別の制度です。 労災保険は、労働者を一人でも雇
Windows、Linux、MacOS各OSでのbash、zsh、fish、pwsh、powershell(Windows Powershell)にIDEライクなコマンド補完機能を提供するOSS「inshellisense」0.0.1-rc.1がMicrosoft公式GitHubでこのほど公開された。MITライセンスで提供されている。 パッケージ管理ツールnpmを通じて下記のコマンドでインストールできる。 npm install -g @microsoft/inshellisense inshellisense --shell で起動できるのでPowershellで試したところ inshellisense --shell pwsh 入力を促すプロンプトが起動し、コマンドを入力すると選択候補や英語での概説が表示され矢印キーで選択し、Tabで決定。Ctrl+Dで抜けられるようになっている。"6
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
サーバ不要でバックエンドAPIのモックを実現する「Mock Service Worker 2.0」正式リリース。Fetch API、ストリームAPI対応など新機能 Webアプリケーションのクライアントを開発する際に、本来ならばサーバ上で稼働するWebアプリケーションのバックエンドのAPIを呼び出してデータを受け取って表示するといった動作を作り込みたいけれども、まだバックエンドのAPIも開発中であったり、何らかの理由でバックエンドを稼働させる環境を用意できなかったりすることは、しばしば起こりえます。 そうしたときにサーバを立てることなく、バックエンドのAPIをモックとして簡単に設定し提供してくれるソフトウェア「Mock Service Worker」の最新版「Mock Service Worker 2.0」が正式にリリースされました。 Announcing MSW 2.0! Migratio
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く