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AI・機械学習・データサイエンス
GPT-4 — OpenAIが業界標準に押し上げたTransformer型LLM
GPT-4はOpenAIが2023年3月14日に公開したGPTシリーズ第4世代の大規模言語モデルで、Transformerデコーダ構造をベースに、テキストと画像の両方を入力として扱えるマルチモーダル能力を初めて広く実用化しました。2018年のGPT-1、2019年のGPT-2、2020年のGP... -
AI・機械学習・データサイエンス
Mistral — フランス発の軽量・高効率LLMでGAFA独占に挑む
MistralはパリのスタートアップMistral AIが2023年に登場させたLLMファミリーで、Meta FAIR出身のティモテ・ラクロワ、ギヨーム・ランプル、Google DeepMind出身のアルチュール・メンシュらが同年5月に共同創業しました。オープンウェイトのMistral 7BとMi... -
AI・機械学習・データサイエンス
Llama — Metaが公開してオープンLLM潮流を作った基盤モデル
LlamaはMeta Platforms(旧Facebook)のAI研究組織FAIRが開発した大規模言語モデル群で、2023年2月に研究者向けに重みが配布された初代Llamaを皮切りに、Llama 2、Code Llama、Llama 3、Llama 3.1 405Bと世代を重ねています。ヤン・ルカン率いるFAIRが「研... -
AI・機械学習・データサイエンス
Gemini — Google DeepMindが束ねるマルチモーダル基盤モデル
GeminiはGoogle DeepMindが開発し、2023年12月に発表されたGoogle純正の大規模言語モデルファミリーです。従来Googleが軸にしてきたPaLM/PaLM 2系の後継として位置付けられ、テキスト・画像・音声・動画・コードを最初から同じモデルで扱うネイティブ・マ... -
AI・機械学習・データサイエンス
Claude — Anthropicが憲法AIで磨く対話型大規模言語モデル
ClaudeはAI安全性研究を旗印に掲げる米Anthropic社が2023年3月に一般公開した、対話型の大規模言語モデル(LLM)です。OpenAI出身の元研究担当副社長ダリオ・アモデイと、その妹で元政策担当のダニエラ・アモデイらが2021年にサンフランシスコで創業した同... -
ネットワーク・インフラ・クラウド
IPv6 — 128ビットで枯渇を解消する次世代インターネットプロトコル
IPv6(Internet Protocol version 6)は、IPv4の32ビットアドレス枯渇問題を解決するために設計された、128ビットアドレス空間を持つ次世代ネットワーク層プロトコルです。1998年12月にIETFのRFC 2460としてスティーブ・デアリングとロバート・ヒンデンが... -
ネットワーク・インフラ・クラウド
IPv4 — 32ビットで世界を繋いだインターネットの礎
IPv4(Internet Protocol version 4)は、1981年9月にIETFのRFC 791として制定された、32ビットアドレス空間を持つネットワーク層プロトコルです。ヴィント・サーフとボブ・カーンらの初期TCP/IP研究を経て、ジョン・ポステルが編集を担当し、1983年1月1日... -
ネットワーク・インフラ・クラウド
NAT — IPv4枯渇を先延ばしにしたアドレス変換の仕組み
NAT(Network Address Translation)は、プライベートIPアドレスとグローバルIPアドレスを動的に変換し、1つのグローバルIPで複数のプライベートホストにインターネット接続を共有させる技術です。1994年5月、ポール・フランシス(旧名ポール・トラスター... -
ネットワーク・インフラ・クラウド
DHCP — IPアドレスを自動で配るネットワーク設定の基盤
DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)は、ネットワークに接続したホストへIPアドレス、サブネットマスク、デフォルトゲートウェイ、DNSサーバなどの設定を自動配布するプロトコルです。1993年10月、ラルフ・ドロムス編集のRFC 1531として最初に公... -
Web・フロントエンド・バックエンド
WebSocket — ブラウザとサーバが常時双方向で対話する仕組み
WebSocketは、HTTPで確立したコネクションを「Upgrade」してそのまま双方向のフルデュプレックス通信に切り替える、リアルタイムWeb向けのプロトコルです。2011年12月にIETFのRFC 6455として標準化され、W3C側のJavaScript APIと合わせて主要ブラウザに実...
