World-class neural retriever for maximizing search relevancy.

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）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 英国のシェフィールド大学と中国の北方工業大学に所属する研究者らが発表した論文「On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models」は、ChatGPTなどのAIツールを操作してオンラインデータベースからの機密情報の流出させる、悪意のあるコードを作成するテストを行った研究報告である。 自然言語処理（NLP）アルゴリズムが意図的な攻撃に対して脆弱であることはすでに実証されている。しかし、これらの脆弱性がソフトウェアのセキュリティリスクとしてどのように影響するかについては、十分に調査されていな

はじめに 先日ふと Auth0 のダッシュボードを眺めていると、興味深い項目が表示されていました。 Passkey がある!!! なので、今回は Auth0 に搭載されたパスワードレス認証方式である Passkey の説明をしていきます。 なお、Auth0 の設定方法についてはAuth0 からリリースされた記事を参考にして、記載しています。 パスワード認証の課題 Passkey の説明をするまえに、パスワード認証の課題について見ていきます。 認証方法として当然とされているパスワード認証ですが、以下の 3 つの課題を持っています。 ① パスワードの使い回し ② 推測されやすいパスワードの使用 ③ フィッシングアプリへのパスワード入力 それぞれ見ていきましょう。 ① パスワードの使い回し ログインが必要なアプリにはそれぞれ異なるパスワードを使用するというのは皆さんご存知だとは思います。 とはい

私は本来本好きの人間であるが、最近はめっきり本を読む機会が少なくなった。技術を学ぶなら pluralsightとかのビデオのコースもあるし、Webの公式ドキュメントも充実している。よしんば本を読んでも紙ではなくKindle が多い。ブックマークもつけれるし、サーチもできるし、老眼にもやさしい。本ってもうオールドファッションのメディアじゃないだろうか？ 最近本を書く機会があって、そんなことを考えたので久々にはてなのブログのほうで考えたことを書いてみたい。 本を書くべきかどうかの葛藤 私は米国のマイクロソフトで Azure Functions というサーバーレスのサービスの開発者として勤務している。アメリカで働いているので日本で本を書こうとか全く考えていなかったが、ある日文藝春秋の山本さんが突然コンタクトをとって来て「本を出しませんか」と言われた。私は普段はnoteで自分の学んだことを、自分の

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどう

ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？

この記事では、マンションを売却する目的や方法、失敗談・注意点に加えて、マンション売却の手順、必要となる費用やマンション売却の相場などを詳しく解説していきます。 マンション売却は一生に一度のイベントかもしれないので、事前知識を身につけて失敗しないようにしましょう。 マンションを売却する場合には、主に「仲介」「個人売買」「買取」「不動産競売」の4つがあります。 マンションを売却する際の流れは、次のとおりです。 >相場を知って失敗しないマンション売却をする マンション売却をする際には、不動産会社を決め、売却活動を行ってから契約に至るまで、一般的に3か月～6か月程度の時間がかかると言われています。 また、売買契約から決済・引渡しを行うまで、約1か月の期間が必要ですが、場合によっては2〜3か月程度かかることもあります。 少しでも良い条件でマンションを売却するために、不動産会社の選定は重要です。 そこ

Intro こういうタイトルを付けるのはあまり好きではないが、あえてこのようにした。 「ブラウザでキャッシュがヒットしない」 以下は、Web における Caching の FAQ だ。 サーバで Cache-Control を付与したのにキャッシュがヒットしない サーバで ETag を付与したのに If-None-Match が送られない サーバで Last-Modified を付与したのに If-Modified-Since が送られない 先日も、筆者が書いた MDN の Cache セクションで「記述が間違っているのでは?」と同様の質問を受けた。 Issue about the Age response header and the term "Reload" · Issue #29294 · mdn/content https://github.com/mdn/content/iss

こんにちは、CX 事業本部 Delivery 部の若槻です。 このたびの GitHub.com のアップデートで、複数アカウントの利用がサポートされ、サインインをし直さずにアカウントを簡単に切り替えできるようになりました。 そもそも複数アカウントの利用が許容されているのかという問題については、下記ドキュメントによると OSS コントリビュートなどを行う個人アカウントと、所属組織が管理するアカウントを使い分けることに関しては少なくとも許容されているようです。 場合によっては、GitHub.com 上の複数のアカウントを使う必要があります。 たとえば、オープン ソース コントリビューションの個人アカウントがあり、雇用主が Enterprise 内でユーザー アカウントを作成および管理することもできます。 マネージド ユーザー アカウント を使って GitHub.com 上のパブリック プロジェ

この数年は、「探索」と「適応」の必要性をひたすらに訴え、その実践に向けて組織に動いてもらう、そのためのあらゆる支援を行う、ということに取り組んできた。「探索」と「適応」という言葉が決して、伝統的な組織に馴染むわけではないが、他に言いようもなく、この言葉を押し通してきた。 正直なところ、探索適応という概念の普及は端緒についたばかりである（ついていると思いたい）。「探索適応がいかに伝統的な組織の現有ケイパビリティや指向性と合わないか」ということを数々の機会で語ってきたが、その必要性についてはもはや確信の域を超えている。「効率への最適化」に最適化していた組織が、かえって目の前のことに、顧客の声に対応できなくなっている、「非効率での安定化」に至っているこの現状を突破するには？　「探索適応」という手がりは小さな、小さな「希望」になりうる。 探索適応を組織に宿すためには何かしら拠り所が必要だ。そこで、

クラウド上のシステムの安全はどこから手をつければいいのか？ AWSのセキュリティ、その考え方と実践 オンプレミス環境中心だったエンタープライズシステムはいまや、クラウド環境への移行が本格化しています。特に、手軽にスモールスタート可能なパブリッククラウドへの移行はすっかり一般的になりましたが、機密性の高いデータを誤って公開してしまったり、適切な設定がされていなかったりと、クラウド環境ならではのセキュリティインシデントが発生するようになってしまったのもまた事実です。 このような現代において、クラウドを主戦場とするシステム管理者／開発者には、従来どおりの、つまり「オンプレミス／クラウド共通の」セキュリティ管理を学ぶことはもちろん、「クラウド特化型の」セキュリティ管理の原則を学ぶことも必須となっています。それは、責任共有モデルなどクラウド固有の考え方を正しく知ることでもあり、同時に、クラウド利用に

「ChatGPT」の活用が進んでいる。全社で導入する企業や自治体も増えており、業務効率化における成功例なども報じられている。 ChatGPTの活用はメリットをもたらしそうだが、これから社会に出る大学生の利用実態はどうなのか。大学生の活用を促すためには、どうすればいいのだろうか。 ChatGPT利用に腰が重い学生たち 大学の講義で、受講生に複数回にわたり、ChatGPT利用実態アンケートを取っている。その結果、思った以上に使えていない学生が多く、驚いた。「間違っていそう」「胡散臭い感じ」などと、敬遠する声が思った以上に多かったのだ。後期でも、利用率は3割程度だった。 前期にChatGPTを利用した感想をミニレポートとして出したが、何と「自己判断で登録をやめた」学生が複数おり、利用せずにミニレポートを書いてきた。「メールアドレスを登録するのが心配だから」というのが、利用しなかった理由だ。 「使

NTTは11月1日、チャット型生成AIなどで使われる自社製の大規模言語モデル（以下、LLM）「tsuzumi」を発表した。 tsuzumi（つづみ）は日本語と英語、図表読み込みに対応したLLMで2020年にNTTがリリースした「NTT版BERT」が前身としている。2023年10月には社内外のトライアルを開始し、2024年4月には商用利用を開始する方針だ。 今、同種のAIサービスでは、OpenAIの「GPT」やメタ（旧フェイスブック）の「Llama」、グーグルの「PaLM」といったアメリカ勢が注目を浴びている。 そうした中で、より日本語に特化し、国家安全保障上でも必要性がある「国産LLM」を期待する声も同時に高まっている。 すでに国産LLMとしては、産業技術総合研究所や東京大学松尾研究室、ソフトバンクなど、研究機関や企業なども開発されている。NTTの開発するtsuzumiはどのような特徴を持

国立情報学研究所（NII）は10月20日、パラメータ数130億の大規模言語モデル（LLM）「LLM-jp-13B」を公開した。初期段階のモデルだが、アカデミアや産業界の研究開発に資するため、コーパスやツールなどを含めてすべてオープンにする。 公開したLLMの学習データ量は合計約3000億トークン。うち日本語は約1450億トークン（mC4／Wikipedia）、英語は約1450億トークン（The Pile／Wikipedia）、プログラムコード約100億トークン。 計算資源としては、大学や研究機関が共同運営する仮想化環境・データ活用社会創成プラットフォーム「mdx」を12ノード活用。モデル構築にはMicrosoftのDeepSpeedを、モデル構築時の監視やログの保存には、モデル開発プラットフォームのWeights＆Biasesを利用した。 NIIが主宰するLLM勉強会（LLM-jp）で7月

「日本でAzure OpenAI Serviceを活用している企業数は560社以上」──日本マイクロソフトが10月23日に開催した、AIに関するメディア向け説明会にてそのように明かした。2023年1月のサービス提供から約9カ月での成果で、全世界では1万1000社を突破。中でも日本では、金融や自治体での利用が他国よりも非常に速く進んでいるという。 Azure OpenAI Serviceは、Azureから米OpenAIが提供する「GPT-3.5」や「DALL-E」などのAIモデルのAPIにアクセスできるサービス。各企業のセキュリティポリシーに合わせつつ、AIモデルをアプリケーションに組みことができる。 同社のクラウド＆AIソリューション事業本部長で執行役員でもある岡嵜禎常務は「なぜこれだけ利用が進んでいるかというと、クライアントにとって効果が分かりやすく、『これはいけるぞ』と手応えを感じても

ベネッセホールディングスは10月27日、生成AIとノーコードツールの導入により、Web制作業務の効率化に成功したと発表した。「進研ゼミ 中学講座」のWebサイト制作する際、従来かかったコストが4割減、制作期間は8週間から3週間へ短縮できたという。2024年4月以降には既存のWeb業務プロセスを全面的に改革し、生産性の向上を図る。 ベネッセは7月から、進研ゼミのWebサイト制作・運用業務に生成AIとノーコードツールを導入するPoCを実施。これまで多くの工数が発生していた作業を、生成AIを活用することで効率化できるか検証した。3カ月の検証結果で、業務プロセスを抜本的に改革することに成功し、11月から新体制での制作・運用へ段階的に移行する。 生成AIによる効率化の例には、ライティング業務の自動化がある。紙のダイレクトメール用に作ったコピーを流用するのではなく、「Webに最適なコピー」を生成するA

もはや必須？　企業の「AIを使いました」報告　米国では“明示なし”フェイク音声が物議に：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 企業がAIを利活用する際、どのような原理原則に従うべきか。世の中でいくつかの共通認識が生まれようとしているが、その一つが「AI利用の公表」だ。これは「AI利用が隠されたままだと社会や個人に対して不利益が生じる可能性がある」という懸念を多くの人が感じているためだ。 実際、AIの判断が完璧ではなかった事例もある。米Amazonが採用した「履歴書審査AI」では、AIが応募してきた女性エンジニアを不当に低く評価してしまっていた。これは、過去Amazonのエンジニア採用が男性中心だったことをAIが学習してしまったためで、別に同社が女性を差別するAIを開発していたわけではない。だが求職者側には大問題であり、AIによる自動判断が行われるのであれば、事前にそれを知っておきたい

KDDIの高橋誠社長が、自動で文章などを作成する生成AIの基盤となる大規模言語モデルを、利用する業界や企業ごとにファインチューニング（最適化）するためのスタートアップとの連携などに数十億円規模の投資を行う考えを明らかにした。 KDDIの高橋誠社長は11月2日の決算会見で、自動で文章などを作成する生成AIの基盤となる大規模言語モデルを、利用する業界や企業ごとにファインチューニング（最適化）するためのスタートアップとの連携などに数十億円規模の投資を行う考えを明らかにした。一方、ソフトバンクなどが取り組む汎用性の高い大規模言語モデルの開発については「1社だけで作るのは辛い」と否定的な考えを示した。 高橋氏は、10月に社内で専門人材を集めたAIやデータ活用の専門部署を設置したことを明らかにした。その上で、国内企業が生成AIを利用するためには、米OpenAIなどの既存の大規模言語モデルを「どうファイ