「パスワードを紙に書く管理方法は意外と安全」「パスワードの定期的な変更は危険」「記号や数字の混在を義務付けるのはNG」など知っておくべきパスワード知識
パスワードの安全な管理方法として「定期的にパスワードを変更する」「他人にパスワードを作成させる際に記号や数字を混在させるように求める」といったノウハウを実践している人は多いはず。しかし、これらの管理方法は実はセキュリティリスクの高いもので、内閣サイバーセキュリティセンター(NISC)やアメリカ国立標準技術研究所(NIST)のガイドラインでは非推奨とされています。 インターネットの安全・安心ハンドブック Ver5.00 第6章 (PDFファイル)https://security-portal.nisc.go.jp/guidance/pdf/handbook/handbook-06.pdf NIST Releases Second Public Draft of Digital Identity Guidelines for Final Review | NIST https://www.ni
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
グーグルは8月21日、生成AI「Gemini」を使用するための「Google AI Studio」「Gemini API」でアップロード可能なPDFの最大容量を、これまでの300ページから1000ページまたは2GBまでに拡大したと発表した。 同社でAI Studioなどを担当するLogan Kilpatrick氏によると、テキスト理解と画像理解の両方を利用して、1ページにつき1画像として処理しているという。 We just increased the max PDF page upload size to 1,000 pages or 2GB (up from 300 pages) in Google AI Studio and the Gemini API. 🗒️ We use both text understanding and the native multi-modal cap
Intro IETF の RFC は、いくつかの場所で同じものが公開されている。 どの URL が最適なのか、という話。 結論は www.rfc-editor.org だ。 RFC Hosting Site 例えば RFC 9110 - HTTP Semantics で言うと、以下の 4 つがある。 https://tools.ietf.org/html/rfc9110 https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9110 https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9110.html https://httpwg.org/specs/rfc9110.html まずは、これらの違いを簡単に解説する。 tools.ietf.org IETF がホストする RFC は、 tools.ietf.org だった。 RFC 2616: H
ボーイングの飛行機ドア脱落事故の調査で「監視カメラ映像が上書きされて重要情報が消えていた」ことが判明＆社員が「安全より納期を優先する社内体制」を告発
アメリカの国家運輸安全委員会(NTSB)は、2024年1月6日に発生したボーイング737MAX9の壁面パネル脱落事故に関する調査を続けています。新たに、NTSBが提出した報告書によって「事故機のメンテナンス作業を記録した監視カメラの映像が上書きされている」ことが明らかになりました。さらに、ボーイングの現役従業員を名乗る人物が匿名掲示板Redditに登場し、ボーイングの内部事情を告発しています。 Senate Committee on Commerce, Science and Transportation on Boeing 737-9MAX Door Plug Blowout - Letter to Senate Committee on Commerce, Science & Transportation on Boeing 737-9 MAX Door Plug Blowout.pd
TL;DR: Instead of redirecting API calls from HTTP to HTTPS, make the failure visible. Either disable the HTTP interface altogether, or return a clear HTTP error response and revoke API keys sent over the unencrypted connection. Unfortunately, many well-known API providers don't currently do so. Updates 2024-05-24: Added the Google Bug Hunter Team response to the report that the VirusTotal API resp
鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Python製の静的サイトジェネレーターSphinxを使用してWebサイトを構築し、テーマを適用、外部へ公開する流れについて紹介します。後半ではSphinxの便利な拡張機能を紹介し、Webサイトをより便利にしていきます。 Markdownでドキュメントを書くだけで、きれいなWebサイトが簡単に公開できるので、ライブラリのドキュメントなどでもよく使われています。 Sphinxとは SphinxはPython製の静的サイトジェネレーターです。静的サイトジェネレーターとは、Markdown等の軽量マークアップのテキストファイルから、静的なWebサイトを生成するアプリケーションのことを言います。Python製の静的サイトジェネレーターにはSphinxを含め以下のツールなどがあります。 Sphinx：h
【開催報告】プラットフォームエンジニアリングって何？〜基本から AWS での実現方法について〜 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】プラットフォームエンジニアリングって何？〜基本から AWS での実現方法について〜 みなさんこんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの後藤です。 2024 年 2 月 29 日に AWS オンラインセミナー「プラットフォームエンジニアリングって何？〜基本から AWS での実現方法について〜」を開催しました。 本イベントは、プラットフォームエンジニアリングの基本的な概要と現状について解説した上で、SRE や DevOps との関連性、どんな課題をどう解決するのか、実装するとなれば、AWS でどう実現するのかといった点についてご紹介させていただきました。400 名を超える多くの方々にご参加いただきました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました！ アジェンダ AWS メンバーから、プラット
PythonでPDFからテキスト/表情報の抽出精度を比較してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 2日目の記事です。 🎆🏆 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 🏆🎆 こんにちは、佐々木です。 いろいろ思うところがあって、AWS Ambassadorに復帰することになりました。今年からTier制になって、最上位のPrincipal Ambassadorというのができるようです。まだクライテリアは発表されていませんが、せっかくなのでPrincipal目指して頑張っていきます。ということで、NRIネットコムのブログイベント「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の2日目です。 今回は基本に立ち返って、S3のフォルダ構造とプレフィックスの話です。 S3のフォルダの不思議な挙動！？ S3のフォルダ配下のファイルを削除したら、フォルダごと無くなってしまったという経験ないでしょうか？ 軽く実験をしてみます。手順としては、次のとお
2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
非 Aurora な RDS から Aurora へ移行する時に考えること全部盛り - ゆるっと Tech Blog
Japan AWS Jr. Champions Advent Calendar 23日目の投稿です！クリスマスイブイブですね。 今回は、Aurora でない RDS で稼働している DB を Aurora へ移行することを検討してみます。 現在の データベース 具体的な例があった方が分かりやすいので、移行対象の DB の情報を仮定しておきます。 データベースの情報 利用サービス：RDS (非Aurora) インスタンスタイプ：db.t3.medium (2vCPU/4GiB) ディスク容量：50GiB DBエンジン：MySQL 8.0系 MultiAZ構成 (Active-Standby) リードレプリカなし オンデマンドインスタンス 利用状況 CPU利用量：余裕あり ディスク利用量：余裕あり メモリ利用量：2GiB弱程度で安定推移 システム稼働：時間帯や日による変化はなく、一定した稼働
ヘンリーの Lead Architect の kohii です。 先日、医療系の個人開発サービス MediXplorer を作ったので、簡単なサービス紹介と技術的に工夫したこととかについて書きます。 作ったもの MediXplorer は厚労省（もしくは社会保険診療報酬支払基金）から提供される 医科診療行為マスター を検索・閲覧するためのWebアプリケーションです。 医科診療行為マスターって？ 日本には診療報酬制度というものがあり、病院等が医療サービスを提供した際の医療費の計算ルールが定められています。このシステムのもと、医療機関は提供した医療行為ごとに決められた点数に基づき医療費を計算し、患者や保険組合に請求します。（初診料 = 288点 みたいなやつ。1点10円で、通常そのうちの3割を会計時に支払う。） 「医科診療行為マスター」は、これらの医療行為のデータベースの一つで、列数150、行
自動車セキュリティ入門：CANインベーダーの原理と対策 ～車両盗難の被害を防ぐには？～ - Qiita
車両盗難被害の現状 警察庁「犯罪統計資料」[1]によると、2022年の自動車盗難数は5,734件で前年比552件増と被害が増加している状況です。 車両盗難の手口には、玄関などに置かれたスマートキーから出ている微弱な電波を特殊な機器でキャッチし、リレーのように車まで中継することでロックを解除する「リレーアタック」というものがありますが、この手口にはスマートキーを電波を遮断しやすいアルミの容器で保管することにより対策が有効であると言われています[2]。一方、自動車盗難の手口には他にも近年被害が増加していると言われているCANインベーダーという手法があります[2]。 CANインベーダーは施錠された車両の車室外(エンジンルームやバンパーの中など)の配線に盗難用の機器を直接接続して開錠信号を送信することにより盗むという手口です[11]。 本記事では、CANインベーダーの原理と対策に関する研究を解説し
linux kernelでのFPU, MMX, SSEについて 本記事では、linux kernel 2.6.11でのFPU(Float Point Unit)やMMX, SSEがどう設定、使用されているのかを確認する。FPU, MMX SSE命令を使用する際は、使用する際に意図的に#NM(Interrupt7: Device not available exception)を出し、各種フラグを切り替え(特にcr0.TS flagをOFFにして)、これらの命令を使えるようにしている。(後述の通り、Kernel Modeでは、kernel_fpu_begin, kernel_fpu_endにてフラグの切り替えをおこなっている1ため、この限りでない。) プログラミング言語の例外処理はパフォーマンスを落とすものとして一般に嫌われているが、ハードウェア(この場合x86)のレイヤでは、例外をあえて意
Document Layout Analysisに物体検出を利用したDocument Object Detectionのすゝめ - LayerX エンジニアブログ
はじめに こんにちは。バクラク事業部 機械学習チームの機械学習エンジニアの上川(@kamikawa)です。 バクラクではAI-OCRという機能を用いて、請求書や領収書をはじめとする書類にOCRを実行し、書類日付や支払い金額などの項目内容をサジェストすることで、お客様が手入力する手間を省いています。 書類から特定の項目を抽出する方法は、自然言語処理や画像認識、近年はマルチモーダルな手法などたくさんあるのですが、今回は項目抽出のための物体検出モデルを構築するまでの手順について紹介します。 Document Layout Analysisとは Document Layout Analysisとは、文書のレイアウトを解析するタスク(直訳)のことを指します。具体的には、文書内のさまざまな要素(例えば、テキスト、画像、表、見出し、段落など)を抽出し、それぞれの位置や意味などを明らかにすることを目的とし
Appleが新たなパーソナルAIの「Apple Intelligence」を発表、OpenAIとの提携でSiriがChatGPTをサポート
2024年6月11日2時からAppleが開催している年次開発者会議「WWDC24」の基調講演で、iPhone・iPad・Macで使える新しいパーソナルAI「Apple Intelligence」を発表しました。 iPhone、iPad、MacにApple Intelligenceが登場 - Apple (日本) https://www.apple.com/jp/newsroom/2024/06/introducing-apple-intelligence-for-iphone-ipad-and-mac/ Appleのイベント - Apple（日本） https://www.apple.com/jp/apple-events/ WWDC 2024 — June 10 | Apple - YouTube 私たちは長年人工知能(AI)や機械学習を活用してきました。 近年の生成知能と大規模言語モデ
クラウド本部 クラウドソリューション部に所属(2024年入社) 主に社内向けのクラウド記事を書いてます。でかい鯉を見るのが好き。 はじめに どうもこんにちは、好きな料理漫画は「ミスター味っ子」、クラウドソリューション部の立木です。 ここ2か月間、おいしいので毎晩カレーを食べていましたが、流石に嫌気が刺してきたのでAIに献立を考えてもらうことにしました。 ただ、それだけだと面白味がないので、近所のスーパーのチラシを用いてOCRを行い、読み取った情報を元に献立を考えてもらいます。 それでは実際にやっていきましょう。 ※今回、たまたまいなげや様のチラシを使用していますが、本件はいなげや様とは無関係なのでお問い合わせされないようにお願いします。あくまで私個人が本ツールの検証として使用しただけです。 構成 今回の構成です。 まず、チラシをWebサイトから入手し、そのときの形式がPDFなのでjpegに
JPCERT/CCでは、2023年7月上旬に、日本国内で利用されていたドメインが不正に別のレジストラーに移管されるドメインハイジャックの事例を確認しました。今回は、その攻撃事例を紹介します。 攻撃の概要 図1は、今回の攻撃の流れを図にしたものです。攻撃者は、事前に検索サイトの広告でレジストラーのフィッシングサイトが表示されるようにしていました。 図1: 攻撃の流れ フィッシングサイトにアクセスしたドメイン管理担当者が、アカウントおよびパスワード（以下「認証情報」という。）を入力することで、攻撃者に認証情報を窃取されます。このフィッシングサイトに認証情報を入力すると、正規サイトにログイン済みの状態としてリダイレクトする仕組みとなっており、フィッシングの被害に気付きにくいようになっていました。 その後、攻撃者は、窃取した認証情報を使用して、レジストラーの正規サイトにログインし、ドメインを別のレ
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「AI’s productivity」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 子供を連れてニュージーランドに本の出版ツアーに出かけた。その際、スーパーマーケットに子供の目線の棚からお菓子をすべて撤去した特別な通路があることを知って心底感心した。なんてすばらしいアイデアだ！ それに関連する話として、世界各国が子供向けの広告を規制している。その理由は主に2つ。 子供は決して愚かではないが、経験が不足していて、それゆえ騙されやすい。 子供には自分のお金がないので、広告で見たものを手に入れるには親にねだるしかなく、これが子供向け広告の規制を求める自然な支持基盤（ねだられる親たち）を生み出す。 騙されやすい人々を標的にして、他の人々を虐げたり苦しめたりするよう仕向ける広告は、とりわけ腹立たしい。例えば、AIはあなたの仕事を絶対に、間違いなくこなせな
![AIの生産性劇場――生産性向上を謳うAIが職場の生産性を下げる | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b058f3952993c72d9b6786507e0e8bceb01d3994/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F09%2Fai-bullshit-jobs.jpg)
「現場で実践！RAG活用術 Lunch LT ― 運用して分かった"つらみ"とその対策」で登壇してきました＆質問の回答 #RAG_Findy - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。@chaspyです。 先日こちらのイベントで登壇してきました。 findy.connpass.com 発表資料はこちらです。 概要については以下の @aoi1 さんの以下のブログも参照ください。 blog.studysapuri.jp 内容は資料を見ていただきたいですが、ポイントとしては以下になります。 基本的には検索システムと捉えている AI Search がクエリの生成と検索結果から回答生成を行っている そのため、E2E で評価しないと実際のアプリと同様の回答が得られない 若干高コストにはなるが、E2E で簡易的はリグレッションテストを行っている とにかく素早くフィードバックサイクルを回すことが重要（ソフトウェア開発と同じ） ユーザに使ってもらい、評価する、自分でテストを回して、修正する、を繰り返す 評価手法にこだわるよりは改善を繰り返す方が大事 また、アーキテクチャの補足
いつもM研テックブログをご覧いただきまして、ありがとうございます。朝日新聞社メディア研究開発センター（M研）の田森です。 このテックブログも全体で100号目、私も勤続20年目となりました。弊社でR&D活動を初めてちょうど10年、私にとっては切りのいい数字が並びます。いまではこのテックブログも、弊社のR&Dもいろいろと成果も出てきています。振り返ると、まさに「connecting the dots」の世界だと思っています。 今後も、メディアにおけるR&Dの活動とはどうあるべきか、メディア内のR&Dに携わる技術者はいかにあるべきか、M研のメンバーや弊社に所属するすべての技術者と一緒に考え続けて行きたいと思います。引き続きよろしくお願いします。 さて、現在の私の立場としては7〜8割を管理業務に当てつつ、残りの時間で実際に手を動かしたり、M研メンバーと一緒に方針を考えるような時間を送っています。1
【AOAI】RAGパイプラインの構築から評価フェーズまでの実装を一挙解説！【Ragas】 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回もRAGの構築に関する記事を書いていきます！ これまでも何本かRAGに関して書いてきましたが、 今回はそれらの集大成として、PDFを外部情報とするRAGを実装し、Ragasで評価するところまで、ソースコードと合わせて一挙ご紹介していこうと思います。 これを読めば、今日からRAGが構築ができるような記事になってます！ ぜひ最後までご覧ください！ はじめに 今回一番伝えたいことは、「評価を回しながらRAGの開発を進めてください！！」 という事です。 RAGというと、どうしても回答を出す部分に注目が行きがちですが、評価の方も非常に大切です。 生成AIを利用していることもあり、RAGの回答内容は不安定であるため、人間が評価するのが難しいことがよく言われています。 更にRAGを構築する要素の設計は多岐にわたります。 プロンプト変更 チャンキング戦
How to succeed in MrBeast production (leaked PDF). Whether or not you enjoy MrBeast’s format of YouTube videos (here’s a 2022 Rolling Stone profile if you’re unfamiliar), this leaked onboarding document for new members of his production company is a compelling read. It’s a snapshot of what it takes to run a massive scale viral YouTube operation in the 2020s, as well as a detailed description of a
WebKit Features in Safari 18.0
Safari 18.0 is here. Along with iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia and visionOS 2, today is the day another 53 web platform features, as well as 25 deprecations and 209 resolved issues land in WebKit, the rendering engine driving Safari. New in Safari 18 Distraction Control Distraction Control lets you hide distracting items as you browse the web, such as sign-in banners, cookie preference popups, n
【Zenn最速】Microsoft 365 Copilot Wave 2 アップデートの要点解説✍【急に進化しすぎやろ】
はじめに 本日2024年9月17日､日本時間深夜にMicrosoft 365 Copilot Wave2 という形で､Copilotに関する最新アップデートが発表されました｡(個人的には､結構謎なタイミングでの発表でしたが、先日のOpenAIのo1モデル発表に合わせてきた感じでしょうか) 詳しくは以下のブログまたは発表動画をご覧ください｡ この記事では､｢Microsoft 365 Copilot Wave 2｣についての内容の要点をつらつらとメモしつつ解説してみました｡ 1. Microsoft 365アプリでのCopilotの強化 a. ExcelにおけるCopilotのアップデート Pythonとの統合 Copilot in Excel with Pythonを導入。これにより、データ分析の経験がないユーザーでも自然言語で高度なデータ分析が可能になります。これにより、以下のような高度
about articles today i learned contact Making a PDF that’s larger than Germany Posted 31 January 2024 Tagged with code-crimes, drawing-things I was browsing social media this morning, and I saw a claim I’ve seen go past a few times now – that there’s a maximum size for a PDF document: Some version of this has been floating around the Internet since 2007, probably earlier. This tweet is pretty embl
PDF 1.6以前のバージョンでは、デフォルトのユーザースペースの単位のサイズは1/72インチで固定されています。Acrobatのバージョン 4.0以前のビューアでは、許容ページサイズの最小値はデフォルで72x72単位（1x1インチ）で、最大値は3240x3240単位（45x45インチ）です。Acrobatのバージョン 5.0以降では、許容ページサイズの最小値は3x3単位（約0.04x0.04インチ）で、最大値は14,400x14,400単位（200x200インチ）です。 PDF 1.6以降では、デフォルトのユーザースペースの単位のサイズは、ページ辞書のUserUnitで設定できます。Acrobat 7.0では、UserUnitの最大値75,000をサポートしており、これによってページの最大値は15,000,000インチ（14,400*75,000*1/72）となり、最小値は1.0（デフォ
これはなに RubyKaigi 2024に関する情報を有志でまとめている非公式ページです。 編集に興味がある方はruby-jpの#scrapboxチャンネルから参加できます。 概要 公式ページ: RubyKaigi 2024 日程: 2024-05-15〜2024-05-17 会場: NAHA CULTURAL ARTS THEATER NAHArt (那覇文化芸術劇場なはーと) (沖縄県那覇市) オフラインのみ 募集中 2024/06/30(日)まで：るびま 0064号 RubyKaigi 2024のフォトレポート用の写真募集 事前イベント 4/16(火) 19:00 - 22:00 第229回 Okinawa.rb Meetup @ SAKURA innobase Okinawa🌸（in-person） 4/23(火) 19:30 - 21:30 RubyKaigi 2024 タイム
ありそうでなかった！Power Appsから直接SharePointのドキュメントライブラリにアップロードするコンポーネントを作成する - Qiita
Table( { FileType: "accdb", Extention: "accdb" }, { FileType: "accdb", Extention: "mdb" }, { FileType: "archive", Extention: "7z" }, { FileType: "archive", Extention: "ace" }, { FileType: "archive", Extention: "arc" }, { FileType: "archive", Extention: "arj" }, { FileType: "archive", Extention: "dmg" }, { FileType: "archive", Extention: "gz" }, { FileType: "archive", Extention: "iso" }, { FileType
What kind of books can I publish? Whatever you’ve written is ready for Writebook. No publisher, no gatekeeper, no permission necessary. Just write it. Instruction manuals. Publish a manual to go along with a piece of software, hardware, or a process that needs simple, clear documentation. Like the Writebook Manual itself. Graphic novels. Writebooks offer a picture-page type so you can have a book
The last year has been a great one for WebKit. After unveiling Safari 17 beta at WWDC23, we’ve shipped six releases of Safari 17.x with a total of 200 new web technologies. And we’ve been hard at work on multiple architectural improvement projects that strengthen WebKit for the long-term. Now, we are pleased to announce WebKit for Safari 18 beta. It adds another 48 web platform features, as well a
See also my blog Contents Optimization manuals Vector class library Object file converter and disassembler Subroutine library ForwardCom: An open standard instruction set for high performance microprocessors Test programs for measuring clock cycles in C++ and assembly code Floating point exception tracking and NaN propagation CPUID manipulation program Links Optimization manuals This series of fiv
言語モデルの研究領域の一つに「知識編集(Knowledge Editing)」というものがあるらしい。 近年は言語モデルの大規模化による開発コスト膨張が問題になっており、既存モデルをより長く利用するための低コストな知識更新手法に注目が集まってる（らしい）。 とはいえ既存の知識編集手法は不確実性が高いうえ、モデル性能が劣化する副作用も存在する（らしい。こちらやこちらのアブストラクトを参照）。 言語モデルの知識編集そもそも知識編集ってなんなのか、と思って検索したところ、こちらによくまとまっていた。 https://github.com/zjunlp/EasyEdit/blob/main/tutorial.pdf基本的には追加学習やRAGとは異なるアプローチを指すらしい。 追加学習による知識更新は高コストで副作用が多い。RAGによる知識更新は一時的でスケーリングもしづらい。そこで、より局所的＆恒
検索におけるエンティティとは？意味とSEOに活用する方法
hCaptchaのチャレンジについては「繰り返しのないエンティティ」をご覧ください。 エンティティとは SEOの文脈におけるエンティティとは、人物、場所、組織、事物、概念など、他の事物と区別できる一意性を持った現実世界の物事のことを言います。Googleの特許文書「非構造化データにおけるエンティティ参照を用いた質問応答」では、エンティティは次のように説明されています。 エンティティとは、一意であり、独自で、明確に定義され、区別可能な事物または概念である。例えばエンティティは、人、場所、物、アイデア、抽象的な概念、具体的な要素、他の適切な事物、またはそれらの任意の組み合わせである。 一般に、エンティティには、名詞によって言語的に表現される事物や概念が含まれる。例えば、色「青」や、都市「サンフランシスコ」や、想像上の動物「ユニコーン」は、それぞれエンティティである可能性がある。 US20160
Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models
UPDATE: The pooling method for the Jina AI embeddings has been adjusted to use mean pooling, and the results have been updated accordingly. Notably, the JinaAI-v2-base-en with bge-reranker-largenow exhibits a Hit Rate of 0.938202 and an MRR (Mean Reciprocal Rank) of 0.868539 and withCohereRerank exhibits a Hit Rate of 0.932584, and an MRR of 0.873689. When building a Retrieval Augmented Generation
Hello friends, this is the first of two, possibly three (if and when I have time to finish the Windows research) writeups. We will start with targeting GNU/Linux systems with an RCE. As someone who’s directly involved in the CUPS project said: From a generic security point of view, a whole Linux system as it is nowadays is just an endless and hopeless mess of security holes waiting to be exploited
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】生成 AI の価値を最大限に引き出すためのデータ基盤 2024年5月16日にオンラインセミナー「生成 AI の価値を最大限に引き出すためのデータ基盤」を開催いたしました。セミナーの開催報告として、ご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。 はじめに 生成 AI の力を最大限に引き出すためには、日頃生み出しているビジネスデータを格納した強力なデータ基盤が必要不可欠です。既存の生成 AI モデルをそのまま活用するだけでなく、組織内に蓄積された独自のデータを活用することで、他社との差別化を図り、意思決定や業務へのインサイトを深めることができます。 当セミナーでは、生成 AI での活用を見据えたデータ基盤に興味のある方、もしくは社内外向け生成 AI に取り組む企業の IT 部門の方に向けて、お客様のデータに基づいた生成
あなたは、なぜ名乗らずにいられるのか
地方紙の記者だった数年前、原稿に書くのをためらった言葉がありました。「シスジェンダー」と「ヘテロセクシュアル」です。広く知られた言葉ではないから――という理由でした。 「性的マイノリティ」「LGBT」という言葉を書く機会は年々増えていったのに、結局「シス」「ヘテロ」という言葉を私は当時、ほとんど原稿に書きませんでした。 なぜ、それで済ませることができたのか。その理由をあらためて考える機会がありました。 6月9日、大館市で県北部男女共同参画センターが主催するLGBTQ理解促進セミナーがあり、前川直哉さん（福島大学准教授、専門は教育学・ジェンダー／セクシュアリティの社会学）が講演。前川さんと真木柾鷹さん（性と人権ネットワークESTO代表）、今将人さん（損保ジャパンカルチャー変革推進部）によるトークもありました。詳報します。（※３人のトークの記事は後日アップします） 以下は前川さんの講演です。
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S3のフォルダ構造とプレフィックスの話 - NRIネットコムBlog
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https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/CUS-49_AWS-Summit-2024_Nintendo%20Systems.pdf
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