AWS App Runnerについてとこれから期待したいこと/About-AWS-App-Runner-and-what-to-expect-in-the-future
# ニューラル機械翻訳における Iterative Back-Translation を利用した コンパラブルコーパスの活用 山本 優紀 秋葉 友良 塚田 元 豊橋技術科学大学 \{yamamoto.yuki.pr, akiba.tomoyoshi.tk, tsukada.hajime.hl\}@tut.jp ## 概要 ニューラル機械翻訳 (NMT) の学習に用いる対訳コーパスの構築法として, 文書単位で対応付けられた 2 つの言語のコーパス (コンパラブルコーパス) から、対応付けられる文ペアを自動的に抽出する手法が広く採用されている. しかし, 文単位で意味が対応するものは少なく,多くの文は抽出されず捨てられてしまう. 本研究では、対訳コーパスとして抽出されなかった文を含めて,コンパラブルコー パス全体を NMT の学習に活用する手法を提案する. 評価実験により, コンパラブルコーパ
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解」と題しまして、マイクロソフトが提供するRAG導入のためのリファレンスアーキテクチャについて解説します。 ※ 本記事の内容がベースとなっているオンラインセミナーのアーカイブが以下のYouTubeで配信されています。ぜひ見てね!! Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャとは? マイクロソフトは、Azureでのシステム構築に役立つ様々な設計パターン(リファレンスアーキテクチャ)を提供しています。これらのパターンを参考にすれば、問題なく簡単にシステムを構築することが可能です。ゼロから設計を始める必要はありません。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/brows
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