世界で開発が進む大規模言語モデルとは（前編） | NTTデータ先端技術株式会社
1. 概要 近年、自然言語処理分野において、汎用的な大規模言語モデルの開発が世界中で活発に行われています。「汎用的な大規模言語モデル」とは、大規模なテキストデータを事前に学習し、わずか数例のタスクを与えただけでさまざまな言語処理タスク(文章生成、穴埋め問題、機械翻訳、質問応答など)を解くことができる言語モデルのことです。 (文章生成の汎用的な大規模言語モデルとしては、「GPT-3」が有名ですが、そちらの紹介は以下のコラムで行っておりますので、よろしければご参照ください。) コラム：自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介：https://www.intellilink.co.jp/column/ai/2021/031700.aspx こうした中、2022年3月28日に、東京大学松尾研究所発のAI(人工知能)スタートアップである株式会社ELYZA(イライザ)は、キーワードから日本語の文章を生成
NISTのリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは ～第1回 SP800-37 Rev2とリスクマネジメントフレームワーク（RMF）～ | NTTデータ先端技術株式会社
NISTのリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは ～第1回 SP800-37 Rev2とリスクマネジメントフレームワーク（RMF）～ Tweet はじめに 2018年12月にNIST（米国国立標準技術研究所）からリスクマネジメントのフレームワークを定めた文書SP800-37 Revision 2が公開されました。 当文書は、2014年に公開されたSP800-37 Revision1の修正版であり、4年ぶりの改訂となります。 本コラムでは、リスクマネジメントフレームワークとは何か、 Revision 2への改訂で何が変わったのかを見ていきたいと思います。 1.SP800-37 Rev2のリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは リスクマネジメントフレームワーク（RMF：Risk Management Framework）とは、組織や情報システムにおける情報セキュリティリスク（プ
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