ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2020年」を発表。ソーシャルディスタンス技術、説明可能なAI、などが過度な期待
ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2020年」を発表。ソーシャルディスタンス技術、説明可能なAI、などが過度な期待 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2020年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓蒙活動期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2020年版では1700を超えるテクノロジを分析した上で30の先進テクノロジが提示されています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていくと、黎明期には「エッジにおける低コストのシングルボードコンピュータ」「双方向ブレイン・マシン・インターフェイス」「責任あるAI」「コンポーザブルエンタープライズ」などが並んで
銀行APIをノーコードで呼び出し、決済や振込みなど自動処理。フィンテック対応のiPaaSで可能に［PR］
銀行APIをノーコードで呼び出し、決済や振込みなど自動処理。フィンテック対応のiPaaSで可能に［PR］ クラウド時代のシステム構築では、複数のクラウドサービスやシステムを組み合わせて目的となるシステムを構築する、という手法が一般的になってきています。 このサービス連携において重要なのが、サービスの呼び出しに不可欠な「API」であり、そしてサービス連携そのものを実行する「サービス連携サービス」でしょう。最近ではこれを「SaaS for SaaS」と呼ぶこともあるようです。 そして現在、このAPIとサービス連携サービス（SaaS for SaaS）の2つに、それぞれ大きな進歩が見られています。 銀行APIや電子マネーAPIの登場 1つはAPIで、お金の操作が可能になってきたことです。 フィンテックの盛り上がりなどを背景に、日本国内では2018年6月に改正銀行法が施行されました。銀行などの金融
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
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