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HDD大手Western Digitalの業績、減収が続き、営業損益が3年ぶりに赤字に転落
EE Times Japan
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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新電力、進む淘汰 企業シェア21年夏3割から22年秋2割に
日本経済新聞
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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そごう・西武、流転の構図1 「ヨドバシ百貨店」の衝撃
日本経済新聞
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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半導体国産化、支援広範に 先端品以外も投資3分の1補助
日本経済新聞
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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動画配信の新勢力。「リアリティショー」化するスポーツ番組
NewsPicks編集部
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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119Picks
【note社長】企業価値は「4分の1」。それでも上場した理由
NewsPicks編集部
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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472Picks
【本質】本当に「人的資本経営」を理解していますか
NewsPicks編集部
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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757Picks
Google、OpenAIの「ChatGPT」競合「Bard」を限定公開
ITmedia NEWS
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
同じ質問をしたときに、どういう回答差異が出てくるかが気になってくる。 まずは事実ベースでの正誤、そのあとは読みやすさ。 ChatGPTのミソについての自分のざっくり理解は ①超大量にデータを事前に読み込ませる ②わずかなデータで、①で作ったものを活用して、欲しい回答がでるようにする ③人間が好ましいと思う回答の出し方をする というもの。 ちなみにGPTはGenerative「Pre-trained」Transformerの略。Transformerという仕組みを使って、事前に学習させ、Generative=生成する(次に続く文字を)。 ①のステップで、Googleが元々作ったAttentionと呼ばれるTransformerという処理方法の一種を使って、効率的にできるようになった。 そして、それを特定の作業に対応できるようにするために②がある。機械学習で「教師データを必要とする」というものは、①・②を分けずに、かつ大量の教師データを必要とすることが多かった。一方で人間はそこまで大量のデータがなくても、これまでの蓄積+わずかなデータでできるようになることに近づいた(Few shots learning)。 そして、③でInstructGPTというものを作った。②の拡張版とも言えると思うが、人間が好む出力を作るようにした。 下記などが、相対的に分かりやすくまとまっている(数式部分などはすっ飛ばしているが…) 【論文解説】Transformerを理解する https://data-analytics.fun/2020/04/01/understanding-transformer/ 【論文解説】OpenAI 「GPT-3」を理解する https://data-analytics.fun/2020/12/07/openai-gpt3/ OpenAI の ChatGPT がセンター試験の英語を受けたら何点ぐらい取れるか試してみた https://data-analytics.fun/2023/01/29/openai-chatgpt/ ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI https://www.slideshare.net/ShotaImai3/chatgpt-254863623
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トルコで大地震【最新情報】隣国シリアも被害 死者計3700人超
NHKニュース
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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非上場化でどうなるNewsPicks?【松本大・佐久間衡】
NewsPicks Studios
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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259Picks
スペースジェット、開発中止決定 次期戦闘機に知見生かす
Aviation Wire
Kato Junユーザベース SPEEDAアナリスト
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