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Articles
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2023.06.09
【速報レポート】グーグル・クラウド・ジャパン、りそなホールディングス、データサイエンティスト協会、FDUA(金融データ活用推進協会)が登壇!経営と現場をつないだ先にある「日本のデータ活用」の未来 DOORS -BrainPad DX Conference- 2023 DAY.5
2023.06.09
LLMにガードレールを適用してビジネスリスクを抑制する
2023.06.08
LLMを制御するには何をするべきか?
2023.06.07
Fine-tuningタスクでPyTorch 2.0の効果を確認する
2023.06.06
【速報レポート】バンダイナムコネクサス、ADKマーケティング・ソリューションズ、三井住友カードが登壇!経営と現場をつなぐ「データ戦略」の実践例 DOORS -BrainPad DX Conference- 2023 DAY.2
2023.06.06
【連載①】生成AIのマルチモーダルモデルでできること -タスク紹介編-
2023.06.05
【速報レポート】キリンビール、ソフトバンクが登壇!経営と現場をつなぐ「最適化のビジネス実装」の実践例 DOORS -BrainPad DX Conference- 2023 DAY.1
2023.06.05
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り
2023.06.02
大規模言語モデル(LLM)のエンジン:データセットの解説
2023.06.01
ChatGPTのAPIを使って、学習用ドキュメント生成ツール作ってみた
2023.05.31
ざっくりわかるRLHF(人間からのフィードバックを用いた強化学習)
2023.05.31
BERTとChat GPTの精度を比較してみた②
2023.05.30
BERTとChat GPTの精度を比較してみた①
2023.05.29
LLM推論にGPUは1つでいい?FlexGenについてまとめてみた
2023.05.26
ChatGPTを支える技術 コンテンツモデレーションの紹介
2023.05.25
GCPで動かしたTabbyをローカルPCで使ってみた
2023.05.24
AzureOpenAIのネットワークセキュリティをどうするか
2023.05.24
【連載④】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-海外の法規制-
2023.05.23
【連載③】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-著作権の侵害リスク-
2023.05.22
LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説