Transformerにおける専門家混合(MoE)

編集部の実践記録から

当社が自社の業務でAIを動かし、処理件数・所要時間・失敗件数まで 実際に測った記録です。

AI解体新書

パラメータ1.5Mから34.5MのOCRモデルは、自社の帳票読み取りを内製する道具になるのか？

PP-OCRv6は3パラメータ規模で展開されるOCRモデル群です。社内ベンチマークの精度数値は参考になりますが、導入判断に必要な推論速度・ハードウェア要件・ライセンス・日本語精度が記載されていません。本記事は精度の読み方と、自社の帳票で測定すべき項目を整理しました。

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AI解体新書

定型判断はローカルAIで足りるのか — 330件の仕分けをF1 0.800・1件1.41秒で回した検証は何を示したか

Hugging Face公式ブログが、OpenClawリポジトリのPR・課題の仕分けをローカルの小型モデルで実施した結果を公開しました。330行の評価セットでF1 0.800、1件あたり1.41秒。巨大モデルはF1 0.811とほぼ同等ながら1件144秒。数字の出どころと限界も含めて読み解きます。

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社内資料を読ませたAIエージェントは、外部検索の途中で機密をどれだけ漏らすのか？漏洩率34.0%という実測

ServiceNowが公開したMosaicLeaksは、社内文書を読んだAIリサーチエージェントが外部検索クエリに機密を混入させる度合いを測ったベンチマークです。素のモデルで漏洩率34.0%、「漏らすな」と指示しても25.5%、精度だけを追って学習させると51.7%に悪化しました。社内AI利用の線引きを考える材料になります。

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