Blueskyの眺め方 初版 - 点と接線。
表が示すようにBlueskyにはDM（ダイレクトメッセージ）もなく、非公開アカウント設定もなく、投稿範囲の指定もできない。ハッシュタグすらもない。 見かけがXに似ているといっても、その中身は運営陣の風変わりな設計思想に基づいている点に留意しなければならない。 なんなら以前はブロック機能もなかった。単に見たくないだけならミュート機能で十分というのが運営陣の認識だったのだが、ユーザからの粘り強い要望を受けてようやく実装された経緯がある。この一件を見ても電子決済やマッチングにまで幅広く手を出そうとしているXとは対極の理念を持っていることが分かるかと思う。 モデレーションの程度も今時のSNSにしては珍しく明快な方だと言える。というのも、初期状態では暴力・性的な投稿が非表示化されているが、これらは単純な設定変更ですべて可視化できる。つまり、運営陣は過激な表現が流通しうる実態を予め認めており、投稿その
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
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
