『定年後に読む不滅の名著200選』読書三昧の定年後はステキだぞ！ - HONZ
定年後に読む不滅の名著200選 (文春新書 1442) 作者: 文藝春秋編 出版社: 文藝春秋 発売日: 2024/3/19 本読みは人がどんな本を読んでいるかを気にする。同様に本好きは、自分が読んでいない名著が気になって仕方がない。おそらくHONZの読者もそうだろうが、私はブックガイドと見れば直ちに購入してしまう。そして本書は「定年後に読む」と名打っているのだ。 「人生100年時代」と言われ始めて、寿命が100歳前後まで伸びる話が現実味を帯びてきた。人生を教育・仕事・老後の3ステージで区切ってみると、平均寿命80年そこそこの時代は、教育20年、仕事40年、老後20年のスパンだった。 それが100年時代になると、老後が仕事と同じ何と40年まで延びてしまう。つまり､現役時代に匹敵する時間をどう過ごすかが、大きな課題となってきたのである。 私も24年教授を勤めた京都大学を3年前に定年となり、定
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
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赤ちゃんがあまりにも可愛くて心配になり、両親に子供は何歳になったら安心できるのか？と聞いたら『29歳』って言ってた
