US /rɪˈtrivəl/
・UK /rɪˈtri:vl/
今日の、そしてコンピューター・サイエンスの観点から見てなぜそれがこれほど大きな問題なのか、今日のコンピューター体験は検索ベースであることはご存じだろう。
インターネットのトラフィック量は劇的に減り、検索を補強することで、よりジェネレーティブなものになるだろうね。
プロからのアドバイスだが、リトリーバル・オーギュメンテッド・ジェネレーション(RAG)とは、よく使われる空想用語だ。
そしてこの試行錯誤の繰り返しは、現在、人間の私が行っている。
つまり、すべての検索が低レイテンシー、通常は1桁ミリ秒ということになる。
つまり、すべての検索が低レイテンシー、通常は1桁ミリ秒ということになる。
これはRAG(Retrieval Augmented Generation)と呼ばれている。
それも一つの方法だ。
コンピューターサイエンスの観点からAIの新しい点は、過去のコンピューティングの方法が、主に検索ベースコンピューティングだったということです。
それは検索ベースコンピューティングモデルです。
これには、そのデータの処理、前処理、後処理を行うパイプラインや、使用する可能性のあるベクトルデータベースや検索システムも含まれます。
これは重要です。なぜなら、ベースモデルは通常、公開されている情報でトレーニングされており、それが常に完全であるとは限らないからです。
つまり、幻覚を見ず、事実に基づいたチャットボットがあれば、検索、拡張世代、ラグ・テクノロジーなどを使って、サイバーセキュリティ・アナリストの質問に答えるより良い仕事ができる。
というのも、ジェネレーティブAIが得意とすることのひとつに、要約の生成もあるからだ。
なので、純粋な動画データの量となると、やはりYouTubeがトップということになります。
そこで、Cdanceは検索拡張生成、つまりRAGを使用していることがわかっています。
遺体回収部隊に入りたいんです。
遺体回収部隊に入りたいんです。
そして、それが記憶を強化します。
これが、効果的な勉強が快適に感じられず、非効果的な勉強がスムーズでリラックスできると感じられる理由です。