ChatGPTスキルの作成と活用
ChatGPTスキルを作成・活用し、再利用可能なワークフローを構築し、反復的なタスクを自動化し、一貫性のある高品質な出力を実現する方法を解説。
出典: OpenAI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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リリース間隔が4〜6週から毎週へ短縮した事例で、AIエージェントにどこまで任せてどこに人を残すべきか？
Hugging Faceが自社ライブラリのリリース作業をAIで自動化し、4〜6週に1回だったリリースを毎週1回に、人手のレビューを数時間から約15分に短縮したと公表しました。1回あたりのAI利用コストは約0.25ドル。自社サービスの利用事例という利害関係も含めて、中小企業が持ち帰れる設計思想を整理します。
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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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