LLMにおける情報抽出（文章から必要な事柄を読み取る）タスクについての調査 | AIDB
参照論文情報 タイトル：Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey 著者：Derong Xu, Wei Chen, Wenjun Peng, Chao Zhang, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Xian Wu, Yefeng Zheng, Enhong Chen 所属：Tencent, 香港城市大学, 中国科学技術大学 URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.17617 GitHub：https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers 研究背景 テキスト等の（構造化されていない）データからまとまった情報を得るための技術は、情報抽出技術として知られています。 情報抽出技術はLLM以前から存在するも
MSDN バーチャル ラボ: Microsoft Visual Studio 2010
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 Microsoft Learn へようこそ 自分のパスを確認する キャリアを始めたばかりの方でも経験豊富なプロフェッショナルでも、Microsoft の自己管理型アプローチにより、より早く、より自信を持って、ご自分のペースで目標に到達することができます。 対話型のモジュールやパスを通じてスキルを高めたり、講師から学んだりできます。 あなたの方法で学習し、成長しましょう。 ご自分のペースとスケジュールで重要な概念を習得できます。 空いた時間が 15 分でも 1 時間でも、インタラクティブなモジュールとラーニング パスを通じて実践的なスキルを身に付けられます。 登録して、講師から学ぶこともできます。 あなたの方法
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
ざっくり理解するSRE - Qiita
昨今では自社のプロダクトやシステムのエンゲージメント向上のために、「DevOps」や「アジャイル」といったキーワードのもと、大小さまざまな企業がシステムやアプリの開発手法の改善を試みています。その中において、最近だと「SRE」というキーワードを聞く頻度も多くなってきたかと思います。 しかしアジャイルやCICDなどと比べ、SREについては「言葉は知ってるけど具体的になんなのかはよくわからない」という方もいるのではないでしょうか？ここではそんな方々向けに、SREの最初の一歩となる概要について、独自の解釈を交えつつまとめていきます。 ここで話すこと SREって何？ なぜSREが必要？ SREってどんなことするの？ ここで話さないこと SREの技術の具体的なところ（k8sやAPMの導入手順、設定方法など） プラクティスの実践例・具体例（アーキテクチャ、各種設定値、モニタリング指標など） TL;DR
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