AI・機械学習・データサイエンス– category –

BoolQは近年注目を浴びる自然言語理解における質問応答型のボイラープレートとして知られる。2019年頃、Google DeepMindとその周辺で開発が進み、データサイエンスコミュニティでの利用が増えている。 【この記事の目次】 BoolQの定義 BoolQの開発背景 Boo...

Bolt.newは、機械学習プロジェクトの開発効率向上を目指す革新的なフレームワークです。2019年にGitHubで公開されて以来、AI開発者コミュニティで注目を集めています。 【この記事の目次】 Bolt.newとは Bolt.newの進化 Bolt.newと他のフレームワーク Bolt...

BM25+ベクトルハイブリッドは、古典的な情報検索手法であるBM25と現代の自然言語処理技術を組み合わせた手法です。この記事では、その発展経緯から最新の応用事例まで幅広く解説します。 【この記事の目次】 BM25+ベクトルハイブリッドとは BM25とベクトル...

BM25は、テキストデータから関連性のあるドキュメントを効率的に抽出するための重要な技術です。1970年代に初期形態が開発され、その後の改良と応用で現在、情報検索エンジンや検索機能を搭載したアプリケーションの性能向上に寄与しています。 【この記事...

Bloomberg AI詳細は、金融情報プロバイダーである Bloomberg 社が開発した人工知能関連技術です。2016年から注目を集め、機械学習や自然言語処理を活用し、投資家の情報を分析する先進的なシステムとなっています。 【この記事の目次】 Bloomberg AI詳細の...

BLOOM Trainingは、大規模な言語モデルを効率的に訓練する方法であり、2023年に発表されてから学術界と産業界で注目を集めています。この記事では、その特徴と用途について詳解します。 【この記事の目次】 BLOOM Trainingの定義 BLOOM Trainingの歴史 BLO...

BLOOMは、Facebookが開発した巨大な多言語対応言語モデルで、そのサイズと汎用性により、自然言語処理の分野において新しい地平を開拓しました。この記事では、BLOOMの特徴や機能を詳細に解説します。 【この記事の目次】 BLOOOMの概要 BLOOMの技術的背景 ...

BLIP for Retrieval-Augmented Generation（BLIP）は、大規模な多目的言語モデルの応用技術として登場しました。元々は視覚情報に対する対話や説明生成を主眼とした研究でしたが、RAGアーキテクチャと連携することで、文書ベースの質問応答システムでも威...

2022年にMetaが開発したBLIP-3は、視覚とテキストの統合に革命をもたらしました。この多機能なモデルは、画像説明やコンテクストに基づく画像の質問応答といった複雑なタスクを手軽に処理します。 【この記事の目次】 BLIP-3の特徴 BLIP-3のアーキテクチャ...

BLIP-2は米国のMeta社が開発した画像とテキストを組み合わせた学習を行う大規模なAIモデルです。元々のBLIPから進化し、画像のキャプション生成やマルチモーダル対話等で優れた性能を示しています。 【この記事の目次】 BLIP-2の基本仕様 BLIP-2の性能評価...