M.Ishizaka

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  • プログラミングの指南書

    • 15本

    達人エンジニアによる技術解説シリーズです。 主にプログラミングについての情報を発信します。

どんな画像でもセグメンテーションできるモデル「SAM」の紹介

自然言語界隈では、GPTシリーズをはじめとした大規模言語モデルの登場によって、追加学習なしでいろいろなタスクをこなせるようになっています。このような汎用モデルは「基盤モデル（foundation models）」とよばれています。高性能な基盤モデルの公開によって自然言語モデル活用のハードルが大きく下がりました。 基盤モデルの開発は、自然言語以外でも行われています。本記事では、Metaから発表された画像セグメンテーションにおける基盤モデル、Segmentation Anyth

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    • Meta社のLLM「Llama2」に基本情報試験を解かせてみた

      chatGPTやbingなど、強力な大規模言語モデル（LLM）がサービスとして提供されている中、ついにオープンソースで GPT-3.5 相当の性能を持つとされるモデルが公開されました。Metaが開発したLLM、「Llama 2」です。 論文ではいろいろな自然言語タスクのベンチマークを計測していますが、研究をきっちり追いかけきれていない私のような人間には、どれほどの性能なのかイマイチピンときません。そこで、エンジニアならきっとイメージしやすい基本情報試験を解かせてみることで、

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