Oracleが、Java SEのサブスクリプションモデルを変更したことにより、今後利用している企業に毎月数万ドル以上の追加支出を強いる可能性があることが業界の専門家によって指摘されていることが、The Registerによって報じられている。 旧モデルでは、ユーザー単位、プロセッサ単位で課金される仕組みだったが、新モデルでは従業員単位でJavaがライセンスされるようになる(価格表はこちら)が、これが問題なのだ。 Oracleは、既存ユーザーが現行の契約条件の下で更新できるようにすることを約束しているが、それはあり得ないと、ソフトウェアライセンシングアドバイザーPalisade Complianceの創設者兼CEOであるCraig Guarente氏は、The Register誌に次のように語っている。「Oracleは常に、ある時期になると顧客を新モデルに移行させる。また、価格設定はどうなる
この記事は、Microsoft Azure サービスと Amazon Web サービス (AWS) の比較を理解するのに役立ちます。 Azure と AWS によるマルチクラウド ソリューションを計画している場合も、Azure への移行を計画している場合も、すべてのカテゴリで Azure サービスおよび AWS のサービスの IT 機能を比較できます。 この記事では、ほぼ同等のサービスを比較します。 すべての AWS サービスや Azure サービスが一覧に示されているわけではありません。また、一致する各サービスが機能ごとに厳密に等価になっているわけではありません。 マルチクラウド ソリューション用の Azure および AWS 主要なパブリック クラウド プラットフォームとして、Azure と AWS ではそれぞれ、グローバルに対応する広範かつ詳細な機能セットを提供しています。 それにも
Image credit: Got I AI 会話型 AI スタートアップ Got It AI は、対話型チャットボット向けの Q&A アプリケーションに対応し、あらゆる知識ベースと統合可能なエンタープライズ向けの大規模言語モデル(LLM)である最新技術「ELMAR(Enterprise Language Model ARchitecture)」を発表した。ELMAR は GPT-3 に比べて格段に小さいため、オンプレミスで実行可能であり、企業顧客にとってコスト効果の高いソリューションとなるとされる。 また、Facebook Research の LLaMA やスタンフォード大学の Alpaca とは独立しており、大規模言語モデルの商業的可能性が高まる。 ELMAR は、私たちのパイプラインにある企業顧客から、自分たちのデータを構内から出したくないという声を受け考案された。 それゆえ、私た
こんにちは!逆瀬川 ( @gyakuse ) です。 今日は最近作ったもの、書いたもの、勉強したことを備忘録的にまとめていきたいと思います。 なぜ書くのか、なぜ学ぶのか DeepLearningの普及以降、Attention Is All You Need以降、Hugging Faceでの民主化以降、そしてStable DiffusionやChatGPTの登場以降、どんどんAGIへの距離が短くなってきています。未来は想定より大きく変わりそうです。どったんばったん大騒ぎのときはみんなが分かっておくべきことは効率的に共有すべきで、そのために書いています。書くためには論文等を読む必要があります。そしてそのためには基礎からしっかり学ぶことが大事です。次の一歩をみんなで歩んでいくために、学び、書いています。 間違ったことを言うかもしれませんが、それでも誰かのためになれば嬉しいです。あと、個人的にはこ
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 スイスのチューリッヒ大学に所属する研究者らが発表した論文「ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks」は、機械学習向け大規模データセットを作成するためのラベル付け作業(アノテーション)において、ChatGPTと人ではどちらがパフォーマンスが良いかを検証した研究報告である。 多くの機械学習モデルでは、学習やテストを行うために高品質なラベル付きデータを必要とする。科学の進歩のため、研究者が特定分野の大規模なラベル付きデータセットを作成して公開する。あとの研究者らは、このデータセット
「GPT-4よりも強力なAIシステムの開発を停止せよ」という署名運動は、「非現実的で不必要」だと、オープンソースのAIコミュニティー「Hugging Face」を運営する米Hugging FaceのAI研究者、サーシャ・ルッチョーニ博士が米Wiredへの寄稿で提言した。 この署名運動は、AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute(FLI)が3月28日に公開した。「人間と競合する知能を持つAI」は人類に重大なリスクをもたらすと主張し、AIの危険性が適切に評価されるまで、少なくとも開発を6カ月停止するよう求めている。米OpenAIの立ち上げに参加したがその後袂を分かったイーロン・マスク氏や、米Apple共同創業者のスティーブ・ウォズニアック氏など3000人以上が署名した。 ルッチョーニ氏は、この呼びかけは曖昧なだけでなく、実行不可能だと主張。ま
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
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