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GPTに関するyuuAnのブックマーク (2)

GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatena blog.com acro-engineer.hatena blog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。今回は第1弾のシ
yuuAn 2023/03/10
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GPT(GUID Partition Table) に関するメモ - とあるSIerの憂鬱
2TB以上のディスクを扱うこととなり、ようやく GPT を使い始めた。調べた事をメモしておく。 GPTとMBRの概観 GPT の特徴は主に次の4点だと認識した。扱えるディスクの容量は、MBR が 2TB であるのに対して GPT は 8ZB と大きく拡張される。 GPT では標準で 128 個のパーティションエントリがあり、基本パーティション・論理パーティションといった考え方は不要になる。シンプルだ。 GPT にはディスクおよび各パーティションごとにGUIDが定義されており、ファイルシステムやLVM PVを作成しなくても、生のディスクとパーティションを明確に識別できる。 72バイトのパーティション名が定義できる。ほかの GPT の特徴で押さえておきたいと思った点は以下のとおり。パーティションのタイプ(用途)も128ビットのGUIDで管理される。 GPT ではパーティションの情報をディ
yuuAn 2017/01/05
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