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オルツ、LLMハルシネーションの発生確率を自動評価 エンジン開発 (2024/5/16 電機・電子部品・情報・通信1)

具体的には、同じ入力データに基づいて複数の生成プロセスを行い、これらの結果を比較。生成された内容における不一致や矛盾を特定し、それに基づいて、学習データや事実に基づかない不正確な生成物が生じているかど...

松岡センター長は「民間のデータセンター運用技術を活用して施設建設や運用コストを削減する」と説明する。... そしてスパコンは高精度科学計算で人工知能(AI)の学習データを作る役割が求め...

ニューノーマルで輝く(110)Rist 不定形物も高精度カウント (2024/5/14 電機・電子部品・情報・通信2)

単なるデータを学習用データへと変換するアノテーション機能、AIの学習機能、学習データを元にした推論機能と、AI開発・運用に必要な機能を全て盛り込んだソフトだ。 ... 分かりやすい画...

東工大・東北大・富士通、「富岳」でLLM構築 (2024/5/14 科学技術・大学)

LLMのパラメーター数は130億で、学習データの6割が日本語。

富士通は9日、テキストや画像、数値などの複数の異なる形式のデータを“ナレッジ(知識)グラフ”として統合的に学習することで、その大規模データから高精度に原因や内容を判定、推定する説明可能...

国立情報学研究所などは、パラメーター数が130億個の大規模言語モデル(LLM)を学習データの品質や安全性を向上させて公開した。... 130億パラメーターのLLMに学習させるデータの品...

基盤モデルと研究自動化(8)LLMデータ不足 (2024/4/29 科学技術・大学)

当面は検索拡張生成活用 大規模言語モデル(LLM)に専門知識を学習させる際にデータ不足の問題が顕在化している。... 東京工業大学の畠山歓助教は「現在のLLMの学習デ...

LLMの学習効率化と学習データの収集評価、LLMの日本語性能の高度化の3テーマで協定を結んだ。日本語データを学ばせるとハルシネーション(幻想)で知識が歪(ゆが)む過程を...

AIによる応答品質の向上に向けて、納品後もユーザー自身で学習データを追加できるほか、LLM自体の追加学習にも対応する。

金属製品のサビの検出はだいぶ認識精度が高まっているが、なにぶん学習データが少ないのが問題となっている。... そこで、事前に学習したモデルの知識に加え、モデル外部に独自の知識データを置いておき、ユーザ...

著作物を学習し放題の“機械学習パラダイス”とされた法解釈は、クリエーター寄りに修正される。データの対価や作風などの判断は業界や司法に委ねられ、業界のガバナンス(統治)に国が管理できるか...

基盤モデルと研究自動化(5)現場につなぐ (2024/4/4 科学技術・大学1)

専門知識の追加学習や、研究装置の差を埋めるデータ変換技術、基盤モデルの学んだデータを再現するプロトコルなどが必要と目される。... 例えば基盤モデルの学習データに普通の研究室でも集めやすいデータを組み...

国産生成AI基盤の未来 NTT「ツヅミ」始動(3)ツヅミ対イライザ (2024/3/27 電機・電子部品・情報・通信1)

「自社開発なら学習データを修正する際に最初の部分に立ち戻って修正できる。... 少ないパラメーター数に有効なデータを詰め込むために必要な技術をNTTは40年以上磨いてきた。

すると学習データにない元素の効果を予測できる。... 触媒研究に機械学習を活用する場合、多くは活性データと元素組成を学習させる。... 300データの学習後は予測精度を表す決定係数が0・81に向上した...

電炉メーカーに導入する際は、1週間ほど工場に張り付いて学習用のデータを収集。... 画像データを1枚ずつ即時的に分析する。... 検収員の通常の検収結果のみから、ラモンの専門チームで学習データの解析が...

再現性のないデータは学習させても意味がない」―。... 基盤モデルを品質保証するには学習データやそのデータの元となる細胞にまでさかのぼる必要がある。... データ連携の要と期待される基盤モデルだが、そ...

参考とした大学教科書はウェブでは読めず、学習データとして取り込まれていても問題の回答が巻末にあるため問題と解答のデータセットを作りにくい。巨大なLLMは学習データが膨大で管理しきれないこともあり、ベン...

フェイク情報やデータ分析のバイアスなど懸念されるリスクに対し、対策を講じるための指針を作成した。... AIの開発や利用においては学習データのバイアス(偏り)が発生したり、フェイク情報...

2023年に、文部科学省のデータ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト(DxMT)の五つの拠点の一つとしてNIMSに創設された「データ創出・活用型磁性材料研究拠点(DXMa...

加藤教授は「どんなモデル構造にし、どう学習データを与えれば認識性能が上がるのか」を主なテーマとする。 ... 加藤研究室が研究する深層学習のモデル構造のあり方や学習データの与え方は、...

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