4つの事業を立ち上げてきて気付いたことラクスル、ハコベル、ノバセル、ジョーシスと4つの事業の立ち上げを自身で行い、また仲間が立ち上げる姿を日々真横で見ていて、ゼロイチと言われる事業の立ち上げにも複数のフェーズがある事に気づきました。それぞれのフェーズで正しい目標設定を行うと事業はとても早く、健全に立ち上がりますし、目標設定を間違えると事業立ち上げは膨大な時間がかかります。 ここでは私の体験をフレームワークに落とし込みみなさんと共有をできればと思います。私は下記のように事業の立ち上げ段階を4つのステージに分けて管理しています。 1.Discovery Stage(発見) 2.Validation Stage(検証) 3.Efficiency Stage (効率化) 4.Expansion Stage(拡張) 一般的に"ゼロイチ"といわれる段階は「3.Effeciency Stage(効率化)
全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
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