2020年以降に必要なSEOの考え方をまとめたチェックリスト41項目 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ もはや常識となりつつありますが、SEOのプロジェクトを行う際の対象範囲は、年々（日増し？）に増えていきます。 各施策についての知識はありつつも、優先順位は適切なのか、抜け漏れはないのか、常に確認を行うことが大事です。そのような場合、対象範囲を網羅したチェックリストがあれば非常に便利です。 今回はSEMrushが作成した、41の項目をまとめたチェックリストを紹介いたします。SEMrushの機能紹介が多めですが、内容も有用なものとなっています。 Googleの検索結果の上位に表示され、オーガニックのトラフィックを増加させる手助けとなるSEOのチェックリストをお探しだろうか。 我々は2020年にSEO
3rd-party cookieもIDFAもないアドテックに向けた動きまとめ 各機能紹介編｜AD EBiS マーテック研究会
Privacy Sandbox等のクッキーレスアドテックに関する前回の記事から１年が経とうとしています。１年間様々なベンダーから提案が公開され、議論も進化のペースが激しく、しばらくまとめを断念していました。今年に入ってからもGoogle (ChromeとAds）やAppleからクッキーレス、IDレスアドテックについて発表が相次ぎましたが、主要提案の開発とリリーススケジュールが明らかになり、発散から収束フェーズに入ったと思われるので、一度状況まとめておきます。 振り返り Privacy SandboxはGoogle Chromeの開発チームが提案する、3rd-party cookieとフィンガープリンティングの代替技術（サイトを跨いだ計測とターゲティング機能、アドフラウド防止機能）およびサイトを跨いだユーザ単位のトラッキング防止機能の総称です。3rd-party cookieの段階的な廃止自
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
- はじめに - 近年、IT業界のダジャレは熾烈の一途を辿っている(ITだけに) 。 類義語を巧みに取り入れたダジャレ、難読化されたダジャレなどが増加し、一体どれで「初笑い」すれば良いのか悩む若者も少なくない。 そのような背景があり、ダジャレを判定するアルゴリズムの開発も盛んである。 ルールベースによる判定では、@kurehajimeが提案、開発したdajarep *1 や、@fujit33によるShareka *2が存在する。特にSharekaは、ルールベースのロジックにも関わらず、反復型とされる種類のダジャレに対して高い精度での判定を可能にしている。また、機械学習モデルを用いた判定手法として、谷津(@tuu_yaa)らが開発したDajaRecognizer *3がある。DajaRecognizerは、多くのルールベースによって子音音韻類似度をPMIとして定義、Bag-of-Words、
転置インデックスの圧縮技法
転置インデックスは、検索エンジンの実装において、中心的な役割を果たすデータ構造である。 転置インデックスのデータ構造とアルゴリズムは、クエリ処理アルゴリズムとともに、検索エンジンの性能に直結する。とくに大規模な検索エンジンにおいては、キャッシュ効率を高めてクエリ処理を高速化するために、転置インデックスの圧縮は必要不可欠となっている。 この記事では、転置インデックス、とくにポスティングリストの圧縮について、近年の手法を簡単にまとめる。 目次 転置インデックスの基本 転置インデックスのデータ構造と特性 転置インデックスのアクセスパターン 近年のインデックス圧縮技法 Variable-Byte Family VByte Varint-GB Varint-G8IU Masked-VByte Stream-VByte Opt-VByte Simple Family Simple9 Simple16
今年はコロナの影響でいろんなイベントがオンラインになったり、中止になったりしてますが、 web.dev live 2020 が7月初頭にやっていたので、聴講してきました。 web.dev その中でも面白かったものについていくつか紹介します。 Day 1 ほぼ Core Web Vitals についての話でした。 以下のトークが面白かったです。 What's new in speed tooling Optimize for Core Web Vitals Core Web Vitals についてはもう既にたくさん資料があると思いますが、一応解説しておきます。 Core Web Vitals 初期表示の新しい指標です。去年くらいからずっと Chrome Dev Summit とかでは言われていて、既にLighthouse をはじめとして、色々なツールでサポートされています。Largest C
【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning, CFML）齋藤 優太（東京工業大学） はじめに機械学習の応用において，反実仮想（Counterfactual）─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある．例えば，「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか？」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか？」などの実務現場でよくある問いに答えるためには，反実仮想についての情報を知る必要がある． 反実仮想機械学習（CFML）とは，因果効果
先日『Ananta: Azure を支えるステートフル L4 ロードバランサー - Qiita』という記事を書いたのですが、そのときに偶々見つけた Microsoft Academic と呼ばれる文献検索サービスが相当優秀だったので紹介します。 ■ Home | Microsoft Academic https://academic.microsoft.com/home TL;DR Microsoft Academic は、高度な文献検索機能を有する Google Scholar のような Web サービス Microsoft Research が研究開発した、自然言語処理によるコンテンツのトピック抽出技術、意味論的検索エンジン、文献重要度の算出手法などを活用 検索の他にも、文献やトピックをフォローして関連情報を収集できる機能も Microsoft Academic とは？ Microso
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
The History of Distributed Databases - Google, Amazon, Facebook など巨大企業による分散データベース技術の発展 | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、Wantedly の Infrastructure Team で Engineer をしている南（@south37）です。 今日は、WANTEDLY TECH BOOK 5 から「巨大企業による分散データベース技術の発展」という章を抜粋して Blog にします。 「WANTEDLY TECH BOOK 1-7を一挙大公開」でも書いた通り、Wantedly では WANTEDLY TECH BOOK のうち最新版を除いた電子版を無料で配布する事にしました。Wantedly Engineer Blogでも過去記事の内容を順次公開予定であり、この Blog もその一環となっています。 Wantedly における Go 導入にまつわる技術背景 | Wantedly Engineer Blog （本記事は Go Conference 2019 Autumn にて無料配布した冊子『WANT
『個人的に2021年のSEOを振り返る』
2021年もまもなく終了です。 コロナ禍が継続される中で公式なコアアップデートも2回(1回目を2回ととらえると3回？)しかなくあまりトピックもない一年だったとは思いますが備忘録的にも2021年を振り返ってみたいと思います。 例年通り鈴木謙一さんがウェブ担で振り返りしていただいているので、こちらはどちらかというと私に起こったトピックとなります。 2回のコアアップデート例年通り6月と11月にコアアップデートがありました。 通常と異なる点として6月のアップデートは6月に1回、7月に1回行われました。 本当は6月にすべてのアップデートをロールアウトする予定が、間に合わずに2回に分けたというのは本音のようです。 11月のアップデートはこれまでの公表されているアップデートの中では最も小さな動きだったと思います。 その代わりコアアップデートの発表がなかった12月に11月よりもむしろ大きな変動があったこと
イーロン・マスクはOpenAIが支払っていた年間200万ドルのライセンス料では不十分だと考えTwitterデータへのアクセスを遮断していたことが発覚
Twitterのイーロン・マスクCEOが、AI研究団体のOpenAIが開発するチャットAI「ChatGPT」の構築を支援するために、Twitterのデータを年間約200万ドル(約2億7000万円)で提供するライセンス契約をOpenAIと結んでいたことが明らかになりました。しかし、マスク氏はOpenAIとの年間約200万ドルのライセンス契約では不十分だと考え、2022年12月にTwitterデータへのアクセスを遮断したことが報じられています。 Elon Musk Ramps Up A.I. Efforts, Even as He Warns of Dangers - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/04/27/technology/elon-musk-ai-openai.html Elon Musk ramps up AI ef
社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 みなさんは業務に LLM（生成AI）を活用していますか？ラクーングループでは生成系AI LT大会を開催するなど、積極的な利用を推し進めています。 そこで今回は私がその生成系AI LT大会で発表し、隙間時間で開発して、社内で幅広く利用されるに至った AIアシスタント「おっさんずナビ」を紹介します。 おっさんずナビは LLM + RAG（Retrieval-Augmented Generation）を利用した Slackボットで「ラクーンホールディングスの社風を教えてください」という質問に 社内事情を踏まえた回答 をしてくれます。 ファインチューニングを利用せず RAG のみで精度を高めているのと、ベクトルDBなどの外部リソースを必要としないのがポイントで、使い込まれた Slack ワークスペースさえあればアプリを起動するだけで 社内事情通のAIアシスタント ができあが
![社内用AIアシスタント「おっさんずナビ」を作った話、そして人間らしく振る舞う重要性を認識した話 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/292dc217b044ae9f6c9ffa45c4ee8295851f9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F07%2Fossans_navi_thumb.png)
【ノーコード】IT業界が根底から変わる、日本人の知らないノーコード開発アプリの衝撃 | エンジニア採用の羅針盤｜HRmedia
【ノーコード】IT業界が根底から変わる、日本人の知らないノーコード開発アプリの衝撃 2021年1月29日 インタビュー ノーコード みなさんこんにちは。今回は、近年、目覚ましい進化を遂げているノーコード開発ツールについて紹介したいと思います。 IT業界に携わる方ならAdaloやBubbleといったノーコード開発ツールの名前を聞いたことがあるのではないでしょうか。 今年に入り、Googleがノーコード開発のプラットフォームのAppsheetを買収したり、Amazonがノーコードツールの「Amazon Honeycode」を公開するなど、ノーコード開発はある種のトレンドとなっており、開発コストやスピードを劇的に向上させるノーコード開発ツールは、慢性的なIT人材不足を課題とする我が国でも注目が集まっています。 とは言え、日本ではノーコード開発ツールがシリアスなビジネスシーンで語られることはそう多
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
Serverless Frameworkで作るお手軽アプリケーション - Kaizen Platform 開発者ブログ
Kaizen Platformでアプリケーションエンジニアをしている白井（@kaito2280）です。 今回はServerless Frameworkを使ったお手軽アプリケーションの作成をtips等を交えてご紹介したいと思います。 Serverless Frameworkとは サーバーレスのアプリケーションを作るのに便利な構成管理ツールです。オープンソースのCLIとServerless社がホストしているダッシュボードがあります。 今回の例はこのCLIを利用してアプリを作成します。 Serverless Frameworkでは、AWSやGCPなどのプロバイダーに対応しています。対応プロバイダーはこちら 今回の例では、AWSのLambda/API Gateway/S3/Cloud Frontを利用します。 Getting Started aws-cli, nodeの設定が完了している前提です。
こんにちは、株式会社JADE創業者の長山一石です。以前は、主に Google と Twitter のスパム検出チームで働いていました。 2019 年の記事では、「レンダー バジェット」という用語を作りました。今日は、マーケティング担当者が機械学習と検索エンジン、主に Google について知っておくべきことについて少しお話ししたいと思います。 「検索における機械学習の重要性を説明してください」 私は仕事柄、よく面接をします。検索マーケティング業務経験者の方ともよくお話をします。その中でよく使う質問の 1 つに、「今日の Google 検索における機械学習の重要性について説明してください」というものがあります。しかし、応募者の方が満足のいく答えを思いつくことは非常にまれです。犯しがちなよくある間違いの 1 つは、RankBrain、BERT、MUM などの、Google 検索で使用されている
インターネットで知りたいことがあれば、取りあえずXで調べるという人も多いのではないでしょうか。 Xには「高度な検索」機能もありますが、もっと細かい条件で検索したい場合は、検索コマンドが便利です。 本記事では、Xの検索コマンドを網羅的に掲載していますが、TwitterからXへの移行後に無効化されたものも一部含んでいます。 対応の有無は今後アナウンスなく変更されると思われるので、状況に応じて参考にしていただければと思います。 本記事の検索コマンドの収録では、下記の記事を参考にさせていただきました。 >> GitHub – igorbrigadir/twitter-advanced-search: Advanced Search for Twitter. 海外の記事なので英語で書かれていますが、簡潔に分かりやすくまとめられているので、ぜひ合わせてご覧ください。 X（旧Twitter）で特定のユー
SQL Server / SQL Database パフォーマンスチューニングのための基礎知識 - Qiita
本投稿について 本投稿は、Microsoft Learn で公開されている、「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」を確認していた際に、いくつかの情報を補足しながら日本語化したものとなります。 SQL Server / Azure SQL Database のパフォーマンスチューニングには様々な方法があり、「このケースであればこの方法」ということを断定することは難しいのではないでしょうか。 そのため、様々なケースで利用することが可能な、チューニング方法の基礎知識 (一般論) はとても重要です。 本投稿で、確認を行った「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」は、チューニングに対しての体系的な考え方を無償で学ぶのには適しているコンテンツではないかと思いました。 チューニング系の講義は様々なノウハウが絡みますので有償が多く、ノウハウがない状態で体系
[レベル: 中級] 検索ユーザーのユーザー体験を向上させるための画像の最適化をコツを Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）が Twitter の一連の投稿で共有しました。 PSA: If you change your image URLs, and you care about Image Search, remember to redirect them. While tweaking my site, I noticed PSI suggesting to change some of my image formats, and realized it's worth mentioning this again. pic.twitter.com/gDHAqJB6eC — 🍌 John 🍌 (@JohnMu) May 1, 2021 この記事では、それら
はじめに 国立研究開発法人 産業技術総合研究所の人工知能研究センターに所属している、片岡裕雄と申します。研究者としてコンピュータビジョン（CV）やパターン認識に関する研究を行う一方で、研究コミュニティcvpaper.challengeを主宰して「CV分野の今を映し、トレンドを創り出す」ことにも挑戦しています。cvpaper.challengeには最新動向の日本語サーベイ資料や研究メンバーによる研究成果も載せています。今回の記事に書ききれない、より詳細な情報はぜひそちらをご覧ください。 今回の記事については、出身大学の大先輩・皆川卓也氏から話を受けて実現しました。皆川氏は2010年にコンピュータビジョンの業界動向を寄稿されているのですが、今回恐れ多くもその企画を受け継ぐことになりました。 それから11年、深層学習の隆盛とともに発展してきたCV分野の動向を述べるにはあまりにも紙面が限られていま
InstChocoでChocolateyをインストールするとWindowsソフトウェアの引っ越しが超簡単にできます。 ChocolateyをインストールするならInstChocoも使うのがお勧めです。単なるパッケージ管理ソフトウェアとして利用するのはもったいないです。 ChocolateyでWindowにインストールしたパッケージリストや設定をiCloudやDropbox、GoogleDrive、OneDriveに保存してくれるChoco Package List Backup to Local and Cloudの使い方も併せてご紹介します。 InstChocoとChoco Package List Backup to Local and Cloudの使い方を日本語で説明した記事が見当たらないので書いてみました。本邦初公開記事です！ Chocolateyとは Chocolateyのインス
Google、検索アルゴリズムの更新「Helpful Content Update」を実施 検索エンジンファーストで作成されたコンテンツを標的 - SEMリサーチ
人間ではなく検索エンジンのために作成された、役に立たないコンテンツや満足度が低いコンテンツの評価を調整することを目的とした検索アルゴリズム更新「Helpful Content Update」（HCU）の情報について随時更新していきます。 一般的な情報は本ページに、詳細解説は SEMリサーチ+（プラス、有料版）に掲載します。 目次 Helpful Content Update 概要 アルゴリズム更新の実施時期 対象検索エンジンと言語 HCU 対象範囲 HCUが標的とするコンテンツの種類 HCU 検出の仕組み 「低品質」と判定されたときの影響範囲と期間 HCU に備えたウェブマスターの対応 ユーザーファーストのコンテンツ作成に注力する 以下の質問にすべて「はい」と自信を持って答えられるか HCU に関する注意事項 (2022.08.20更新) テクニカルな”抜け道”を探そうという発想が生まれた
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 名前がアツいよね。 BabyとはいえAGI(Artificial General Intelligence:汎用人工知能の略。男性の頭が薄くなるのはAGA。)。 実はこうした実行計画・調査・追加調査事項の抽出といったタスク管理を含めた総合的な動作をNLPモデルに行わせつつ、本来はn-CTXと呼ばれるインプットレイヤーのトークン数しか情報が入れられない環境下でも長期記憶を持たせて適切な回答をさせるようなものが増えました。今回、その中でも仕組みがわかりやすく作られていた https://
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
どうもー、シュンスケです。 ついに、ワークフローの自動生成に成功しました！ そう、みんなが頑張って作っているDifyのワークフローが何と！！ 生成AIにより全自動で作れるように進化しました！ もう面倒な作業とはおさらば！ DifyがAIでワークフローを自動構築！ 「あー、またこの作業やらなきゃ…」 毎日のルーティンワーク、うんざりしていませんか？ 請求書の処理、顧客データの入力、資料作成…、やらなきゃいけないことは山積みなのに、どれも時間と手間がかかって、本当に疲れますよね。 「誰か代わりにやってくれないかな…」 そう思ったことがある人は、きっと多いはず。 そんな願いを叶える、 夢のような機能がDifyに登場 しました！それが 「AIワークフロー自動生成」 です。 この機能を使えば、面倒な作業を自動化するワークフローを、AIがサクサクっと作ってくれるんです。 専門知識は一切不要！ 普段使っ
発見した0dayについての技術的解説 - EC-Cube, SoyCMS, BaserCMS - Flatt Security Blog
※このブログは、セキュリティエンジニアのstyprが英語で書いた文章を翻訳し、社内で監修したものになります。 こんにちは。株式会社Flatt Securityのstypr (@stereotype32)です。 以前公開した記事「Flatt Securityは“自分のやりたいことが実現できる”場所／セキュリティエンジニア stypr」でお話した通り、私は現在Flatt Securityで0day huntingとセキュリティの診断をしています。 私は 5月に入社してから 0day hunting の業務に取り組んでいます。他の面白い業務と並行して取り組んでいるので、一つの製品にかけている時間は、最低1日からせいぜい1週間程度です。 結果、これまでの間、私はかなり多くのOSS脆弱性を見つけてきました。そこで今回の記事では、現在までに修正された脆弱性のうち、技術的に面白い選りすぐりのものを解説し
Python で正規表現を書いて分析や機械学習のモデル構築、予測に活用する際には、正規表現実行時のパフォーマンスが足かせとなる場合があります。 正規表現の処理に用いられる実行時間がどのくらいになるかはテキストデータの分量や機械学習モデルの精度検証の実行回数に応じて変わってきます。 一つのテキストデータに対する正規表現の実行時間を少なくすることで、タスクによっては全体として大幅な処理時間の短縮が見込まれます。そのことによって精度検証を素早く回したり、テキスト処理実行時の前処理の実行時間を削減する等の効果が得られます。精度検証の間の実行待ち時間やバッチ・キューによる予測時の時間が減り、最終的には精度向上の機会の向上やサービスのユーザ体験の向上に繋がるというわけです。 本記事では Python を用いた場合の正規表現のパフォーマンス改善候補についてリストアップし、具体的な対応方法について見ていき
rubygems を 1.5 倍に高速化した方法（stackprof --d3-flamegraph の使い方） - まめめも
タイトルは釣りです。明日 ISUCON 10の予選があると小耳に挟んだので、Ruby で参加する人が絶対に抑えておくべき？ Ruby 高速化の tips をひとつ。stackprof --d3-flamegraph のご紹介です。 例題 ちょうど今日、gem install aws-sdk にかかる時間を 37 秒から 24 秒ほどに高速化しました。 変更前: $ time ruby -I lib bin/gem install --no-doc aws-sdk Successfully installed aws-sdk-3.0.1 1 gem installed real 0m37.104s user 0m36.952s sys 0m0.333s 変更後: $ time ruby -I lib bin/gem install --no-doc aws-sdk Successfully
こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 RAG システムの開発、いざ業務に統合するとなると結構大変ですよね。 構築してみたがユーザ数が伸びず、、なんてことはよくあると思います。 実際こんな記事も話題になりましたね。 本記事では、コラムとして RAG システムの設計で考慮したい点を自戒を込めて記述したいと思います。 誤っている記述等もあると思いますが、本記事を読んだ方の議論のネタになってくれれば幸いです。 また Retrieval-based LM の技術的な話は、以下で触れておりますので併せてご覧ください。 RAG とは RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、社内文書・長期記憶に該当する対話履歴・API 仕様書などの 外部知識資源 を、言語モデルが扱えるよう入力系列に挿入する手法です。もともと Lewis+'
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
NETGEAR社製ルーターにおける認証不要の任意コード実行の技術的解説(PSV-2022-0044) - Flatt Security Blog
※本記事は先立って公開された英語版記事を翻訳し、日本語圏の読者向けに一部改変したものです。 画像出典: https://www.netgear.com/business/wifi/access-points/wac124/ はじめに こんにちは、株式会社Flatt Securityのstypr(@stereotype32)です。 一昨年、日本のOSS製品で発見された0day脆弱性に関する技術解説をブログに書きました。 それ以来、私は様々な製品に多くの脆弱性を発見してきました。残念ながら私が見つけたバグのほとんどはすぐに修正されなかったので、今日まで私が見つけた、技術的に興味深い脆弱性の情報を共有する機会がありませんでした。 本記事では、NETGEAR社のWAC124(AC2000)ルーターにおいて、様々な脆弱性を発見し、いくつかの脆弱性を連鎖させて、前提条件なしに未認証ユーザーの立場からコ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 最近「医療言語処理」という本を読んで、医療用語の表記ゆれ吸収や意味構造検索などについて学びました。 医療言語処理 (自然言語処理シリーズ) 作者:荒牧 英治発売日: 2017/08/01メディア: 単行本 そこで今回はElasticsearchと患者表現辞書を使った意味構造検索がどのくらい実戦投入できるかを簡単に試したので、概要と実装方法を簡単にご紹介します。 患者テキストの表記ゆれ 患者テキストの表記ゆれとは MEDNLPの患者表現辞書 トークンによる検索の課題と対策の検討 主語が違うのにヒットしちゃう？ 意味構造検索 係り受け解析と患者表現辞書を使った意味構造検索の実装 患者表現辞書を使った係り受け解析 患者表現辞書の表現をクエリに展開する
Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
保存版: Railsアプリケーションのセキュリティベストプラクティス（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Security Best Practices for Your Rails Application | AppSignal Blog 原文公開日: 2022/10/05 原著者: Paweł Dąbrowski サイト: AppSignal Blog 参考: 週刊Railsウォッチ20221011 Railsのセキュリティベストプラクティス 日本語タイトルは内容に即したものにしました。原文の章インデントは訳文で一部を変更しています。 以下のRailsセキュリティガイドも合わせてお読みください。 参考: Rails セキュリティガイド - Railsガイド Webアプリケーションを構築するときは、パフォーマンスや使い勝手を重視するのはもちろんですが、セキュリティにも注目する必要があります。ハッキング手法は、技術の進化と変わらない
FizzBuzz の構成 find は -regex オプションにより、それに対して後続のアクションを実行するファイル名をフィルタすることができます。これを使って x/ の 3,5,15の倍数回の繰り返しをフィルタすることができ、これをループと組み合わせることで FizzBuzz を実装できます。 以下では読みやすさのために -regextype posix-extended を使っていますが、どの正規表現文法でも同じことができるはずです。 mkdir -p d/x find d/x -regextype posix-extended -regex 'd(/x){0,29}' -execdir mkdir x/x \; find d -regextype posix-extended \ -regex 'd((/x){15})+' -printf "FizzBuzz\n" -o \ -re
大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM（Large Language Model）にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
Vue 2.xのOptions APIからVue 3.0のComposition APIへの移行で知っておくと便利なTips - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム部のMA（マーケティングオートメーション）アプリケーションチームで、社内向けのマーケティング運用ツールを開発している長澤（@snagasawa_）です。 先日、日本時間の2020年7月18日にVue 3.0のRelease Candidate(v3.0.0-rc.1)がリリースされ、今後は最終リリースまで主要なAPIのbreaking changeは想定していないとのアナウンスがされました。アナウンスを受け、現在社内ツールで進めているOptions APIからComposition APIへの移行で得られたTipsについて紹介します。 この記事では公開時点でのVue 3.0 betaへのアップグレードの方法と、Vue + TypeScriptでのOptions APIからComposition APIへの移行のTipsについてまとめました。Vue 3.0への
Puppeteer と ARIA Handler
先日、社内の技術共有会で https://github.com/puppeteer/recorder という npm パッケージの話が挙がったのだけど、ここで登場する ARIA Handler という機能が面白い内容だったため、それを書いていこうと思う。 https://developers.google.com/web/updates/2020/11/puppetaria で触れられている内容と重複する部分も多いため、先に参考として挙げておく。 また、Puppeteer の Undocumented な機能であったり、CDP の Experimental な機能への言及となるため、その点は承知した上で読んでもらえると。 Puppeteer Recorder@puppeteer/recorder 自体は名前の通り、Headless Chrome ラッパである Puppeteer を使って
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「TOEIC試験も代行受検」 就活テスト代行容疑の会社員が供述：朝日新聞デジタル
ダジャレを判定する - Stimulator
web.dev live 2020 を聴講した - from scratch
Microsoft Academic のすゝめ - Qiita
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
同性カップル「生産性ない」、杉田水脈氏が政務官 抗議や批判広がる：朝日新聞デジタル
検索マーケターが知っておくべき検索エンジンと機械学習の話 - ブログ - 株式会社JADE
X（旧Twitter）の検索コマンド63種類まとめ！【2024年最新版】
Googleのジョン・ミューラーが画像SEOのTIPSを共有
コンピュータビジョン（CV）の動向 2021 | gihyo.jp
InstChocoでのChocolateyインストールでWindowsソフトウェア引っ越しが楽々！ - はるなぴログ
Baby-AGIなるAI連動型の推論システムを評価してみた | IIJ Engineers Blog
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