本ブログはこんな人におすすめ RAG (Retrieval Augmented Generation)を使ったアプリケーションを開発しているけど評価に関心のある人 LLM (Large Language Model)やRAGのハルシネーションをどう評価するのかに関心のある人 Ragas (RAGの評価ライブラリ：Retrieval augmented generation assessment)の挙動に興味がある人 こんにちは。私はBeatrustのML周辺のお手伝いをしている鈴木宏和と申します。今回はこれから3つのパートに分けて紹介させていただきますが、LLMの応用として特に注目を集めているRAG (Retrieval Augmented Generation)について、RAGの評価の必要性とアプローチ方法について考察しつつ、RAGに特化した評価ライブラリであるRagasの有用性に関する
Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activation functions on edges ("weights"). KANs have no linear weights at all -- every weight parameter is replaced by a univariate function parametriz
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RAGの評価：評価の必要性と問題点 - Beatrust techBlog
KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
