世界で開発が進む大規模言語モデルとは（前編） | NTTデータ先端技術株式会社
1. 概要 近年、自然言語処理分野において、汎用的な大規模言語モデルの開発が世界中で活発に行われています。「汎用的な大規模言語モデル」とは、大規模なテキストデータを事前に学習し、わずか数例のタスクを与えただけでさまざまな言語処理タスク(文章生成、穴埋め問題、機械翻訳、質問応答など)を解くことができる言語モデルのことです。 (文章生成の汎用的な大規模言語モデルとしては、「GPT-3」が有名ですが、そちらの紹介は以下のコラムで行っておりますので、よろしければご参照ください。) コラム：自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介：https://www.intellilink.co.jp/column/ai/2021/031700.aspx こうした中、2022年3月28日に、東京大学松尾研究所発のAI(人工知能)スタートアップである株式会社ELYZA(イライザ)は、キーワードから日本語の文章を生成
マイナンバー対応について～セキュリティの観点から～ 第4回 マイナンバー漏えい時の想定被害について | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet 第3回では、マイナンバーの記載帳票とセキュリティ対策の概要をお伝えしました。 それでは、マイナンバーが漏えいすると、どのような被害が考えられるのでしょうか？第4回では、マイナンバー漏えい時に本人がこうむる想定被害について、ご説明します。 1. 海外における被害の事例は？ マイナンバー先進国の米国や韓国では、日本と異なり保護規制が厳しくなく、なりすましによる被害が発生しています。 米国では、連邦取引委員会によると、なりすまし被害は2006年～2008年の3年間で1,170万人、損害額が毎年約5兆円と報告されています。 社会保障番号の不正利用により 年金および医療給付金などの不正受給 失業給付金の二重受給 他人の社会保障番号による銀行口座の開設 といった被害が発生しています。 また、韓国では、民間でのマイナンバー収集の弊害として、大規模な住民登録番号の漏えい、クレジットカードの不正
GNU sed 4.3登場 - 開発に携わって | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet GNUの開発に関わるようになったきっかけ 私がGNUの開発に関わるようになったきっかけは、2010年頃当時のGNU grepの最新版2.5.4が日本語環境で極端に遅かったことにあります。 コラムをご覧になられている皆さまも手元に開発ツールがインストールされたUnix/Linuxを用意できるようでしたら、実際にgrep 2.5.4をGNUのサイトからダウンロード、インストールして、動かしてみてください。以下の検索を行うと、結果が返されるまでにかなり時間かかると思います。 $ gzip -cd grep-2.5.4.tar.gz | tar xf - $ cd grep-2.5.4 $ ./configure $ make $ yes $(printf %040d 0) | head -10000 >inp $ time -p env LC_ALL=ja_JP.utf8 grep
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