この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
2023-09-13 SupercomputingContest2023 2023-09-06 Supercomputing Contest News News/sc230906 2023-09-01 News/sc230830 2023-08-28 News/sc230828 SupercomputingContest2023/本選結果 2023-08-01 MenuBar 2023-06-29 News/sc230629 SupercomputingContest2023/予選結果 2023-06-12 SupercomputingContest2023/予選・認定問題Q&A 2023-06-01 SupercomputingContest2023/問題および関連ファイル群更新履歴 2023-05-31 News/sc230531 2023-05-30 News/sc230530 20
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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