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モノに関わる職業をLLMで分析!
今回やったこと
・Azure OpenAI Serviceのapiで、gpt-4oを使用
・プロンプトの工夫(結果をpythonのリスト形式で出力したい)
・画像認識
・pythonで関係図を作る(ネットワークグラフ)
はじめに後輩ができました、2年目の河﨑です。
夏になり、M研にも新入社員が配属されてきました。
朝日新聞社の技術職の新入社員は、4月に入社してから5ヶ月間の技術者研修を受
LLMのTraceabilityについて素人が考えてみた
はじめにメディア研究開発センターの村瀬です。よろしくお願いします。
今回のブログはLLMやDeep Learningについて初学者の私がLLMのTraceabilityについて考えてみたという内容でお送りします。
発端
私が急にLLMのTraceabilityについて考え出したのは天啓があったから….ではなく、メディアとしてLLMが生成した物を見極める力が必要ではないかと考えためです。”LLM
『AIは短歌をどう詠むか』という本
はじめにみなさん、こんにちは。メディア研究開発センター(M研)の浦川です。私は普段、自然言語処理(書き言葉から話し言葉まで、日常生活で普通にヒトが使う言葉をコンピュータで扱うこと)に関する研究開発に従事しています。これまでに、自動で記事の見出しを生成する「TSUNA」や、短歌を生成する「短歌AI」などに携わってきました。
さて、本日は6月20日に講談社現代新書として発売される『AIは短歌をどう詠
桜だより〜関西地方の開花推移〜
こんにちは。メディア研究開発センターの河﨑です。
春ですね。大都会東京の花粉の多さに慄きながら、日々過ごしています。
(私の大好きな故郷大阪よりも花粉が多いそうで、、やってられないです)
新聞社に入社したので、学生の頃より新聞を読む機会が増えました。
新聞には「その日の情報」がとてもたくさん載っています。
今日の新聞を見ることで、今何が起こっているかがわかる。
過去の新聞を見れば、その時何が起
AWS Inf2によるモデル推論―コンパイルから速度比較まで
こんにちは。メディア研究開発センター(通称M研)の田口です。今回はAWSのInf2インスタンスを使ったモデル推論の方法を紹介します。
AWS Inf2とはAWS Inf2とは、AWSが提供している推論特化型のInf1インスタンスの後継です。
Inf1については下記のテックブログで、BERTベースの系列ラベリングモデルを例にモデル推論の流れを説明しています。
M研内ではさまざまなタスクで事前学
朝日新聞社技術職(特にM研)への就職をご検討の皆様向けまとめページ(2023-24)
朝日新聞社メディア事業本部メディア研究開発センター(M研)の田森です。
このnoteは、少しでも弊社、特にM研への就職にご興味がある方に向けて、最近の活動をまとめたものです。ご参考になれば幸いです。
そもそもM研とは?朝日新聞社には現在、約30年、1000万記事がデジタルデータ化されています。M研はこの膨大な言語資源や、その他日々の活動で生み出されていく音声データ、画像データなどの資源を用いて
はじめての特許出願【デジタルアーカイブの取り組み】
こんにちは。メディア研究開発センター(M研)の嘉田です。
いきなりですが…
私の発明、特許を取得しました!
ということで、今回のテックブログでは、M研の仲間2人とともに生み出した発明の内容と、特許取得までの道のりをご紹介します。
ちなみにM研発の発明は過去に2件の特許を取得しているので、本件で3件目となります👇
校正:https://www.j-platpat.inpit.go.jp/c18