Furious Green合同会社

Furious Greenは、AI技術の基礎から応用まで、1日のワークショップから数ヶ…

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Furious Greenは、AI技術の基礎から応用まで、1日のワークショップから数ヶ月のトレーニングまで幅広く提供。最新の機械学習やデータ分析スキルを身につける実践的なプログラムで、エンジニアの成長をサポートします！ https://furiousgreen.co

  • 生成AIの実装と管理：セキュリティとガバナンスの最前線

    生成AIがビジネスに革新をもたらしつつ、セキュリティリスクやガバナンスの課題にどう対応すべきかを世界的サイバーセキュリティ機関OWASPがリリースした資料を基に探るシリーズ。

新たな進化を遂げたAI、MetaのLlama 3の発表

Meta社が最新の大規模言語モデル、Llama 3を発表しました！この新モデルは、AI技術のアクセスをより開放的にするMetaの継続的なコミットメントの一環として、大規模言語モデルを含む自然言語処理最大手のHugging Faceのエコシステムに完全に統合されてリリースされます。 Llama 3は、消費者向けGPUでの効率的な展開と開発を可能にする8Bバージョンと、大規模AIアプリケーション向けの70Bバージョンの二つのサイズで提供されます。それぞれのモデルは基本モデルとイ

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    • Vision Transformer（ViT）の革新性とビジネスへの応用

      先日、画像認識に関するプロジェクトに関わる機会を頂きましたが、そこで用いた手法の話を簡単に解説することにしました。 Vision Transformer（ViT）とは何か？ Vision Transformer（ViT）は、画像認識分野において、従来のConvolutional Neural Network（CNN）に代わる画期的なアプローチです。このモデルは、画像を小さなパッチ（16x16ピクセルなどの小領域画像）に分割し、それぞれのパッチを一つの単語（Token）とし

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      • LLMの課題と脅威

        前回の記事では、OWASPが公開した「LLM AI Cybersecurity & Governance Checklist」の概要を紹介しました。このガイドラインは、大規模言語モデル(LLM)などの生成型AIの導入に伴う新たな脅威とリスクに対処するための包括的な指針となっています。 今回の投稿では、ビジネスにおける大規模言語モデル（LLM）の活用がもたらす課題とリスクを解説します。LLMの使用はデータと制御の分離が難しく、非決定性によって異なる結果が生じ得るなど、特有の問

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        • 未来への備え: LLMアプリケーションのセキュリティとガバナンス

          この記事では、急速に進化する生成型人工知能（生成AI）の波に備え、インターネットユーザーや企業が直面するセキュリティとガバナンスの新たな課題に焦点を当てています。OWASPによる大規模言語モデル（LLM）アプリケーションのセキュリティとガバナンスチェックリストの紹介を通じて、技術的進歩がもたらす機会とリスクをバランス良く管理する方法を探ります。 OWASPの作成したガイドラインとチェックリストは非常に長いため、複数回に分けて解説していきたいと思います。今回はガイドライン作成

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        新たな進化を遂げたAI、MetaのLlama 3の発表

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        • 生成AIの実装と管理：セキュリティとガバナンスの最前線
          2本

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          Meta社は新しい強化学習フレームワークをリリース

          皆様、こんにちは、Furious Green合同会社の代表者、ソアレスと申します。 私たちFurious Greenは、先端のAI技術とデータ分析技術のトレーニングを提供し、エンジニアの皆様の成長とキャリア開発をサポートしています。このブログでは、そのような最新情報を定期的に共有し、皆様の知識と技術の向上に貢献することを目指しています。 本日はFacebookやInstagramの親会社であるMeta社が「Pearl（パール）」という新しいリインフォースメントラーニングAI

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          Meta社は新しい強化学習フレームワークをリリース

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