本記事では、RAG評価ツールの「RAGAS」の論文ついてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しており、その中でもRAG精度の評価は非常に重要です。 この記事は何 この記事は、「RAGAS」についての論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。RAGASはツールとして有名ではあるものの、RAGASの論文を読んだことがある方は多くなさそうです。 RAGASとは、おそらく今、一番有名なRAG評価ツールです。同様のツールとして、他にはLangSmithやARESが有名かと思いますが、他の開発者と話をしていても、評価ツールとして一番に名前が上がりやすいのは、やはりRAGASです。 また、今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー R
View PDF Abstract:This case study investigates the task of job classification in a real-world setting, where the goal is to determine whether an English-language job posting is appropriate for a graduate or entry-level position. We explore multiple approaches to text classification, including supervised approaches such as traditional models like Support Vector Machines (SVMs) and state-of-the-art
大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す
arXiv Vanity used to render academic papers from arXiv as responsive web pages so you didn't have to squint at a PDF. arXiv now has HTML papers, so arXiv Vanity doesn't need to exist any longer. arXiv Vanity was built by Ben and Andreas. When we were on vacation in Greece, Andreas was squinting at an arXiv paper on his phone. "Why the hell are these papers PDFs?" he complained, and we discovered o
Language models (LMs) exhibit remarkable abilities to solve new tasks from just a few examples or textual instructions, especially at scale. They also, paradoxically, struggle with basic functionality, such as arithmetic or factual lookup, where much simpler and smaller models excel. In this paper, we show that LMs can teach themselves to use external tools via simple APIs and achieve the best of
The introduction of ChatGPT has garnered widespread attention in both academic and industrial communities. ChatGPT is able to respond effectively to a wide range of human questions, providing fluent and comprehensive answers that significantly surpass previous public chatbots in terms of security and usefulness. On one hand, people are curious about how ChatGPT is able to achieve such strength and
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 中国の上海財経大学などに所属する研究者らが発表した論文「How Close is ChatGPT to Human Experts？ Comparison Corpus, Evaluation, and Detection」は、ChatGPTと人間の専門家が答える内容のそれぞれの特徴や違いを調査した研究報告である。 2022年11月のリリース以来、OpenAIのChatGPTは自然言語処理（NLP）コミュニティー含め、学術界や産業界など多くの分野で注目を集めている。有用性の面でこれまでの公共チャットbotを大幅にしのいでおり、さまざまなところで活用され
Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language understanding and generation, but the quality bar for medical and clinical applications is high. Today, attempts to assess models' clinical knowledge typically rely on automated evaluations on limited benchmarks. There is no standard to evaluate model predictions and reasoning across a breadth of tasks. To a
We introduce Adam, an algorithm for first-order gradient-based optimization of stochastic objective functions, based on adaptive estimates of lower-order moments. The method is straightforward to implement, is computationally efficient, has little memory requirements, is invariant to diagonal rescaling of the gradients, and is well suited for problems that are large in terms of data and/or paramet
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these resid
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く