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＜重要なお知らせ＞掲示板の利用規約について
この度、Yahoo!ファイナンス掲示板の利用規約を改訂いたしましたのでお知らせいたします。
主な修正点として、各禁止事項における詳細説明及び禁止投稿例を追加しました。
規約はこちら→【掲示板】禁止行為、投稿に注意が必要な内容について
【改めてご確認ください】
・他人の個人情報にくわえ、投稿者自身の個人情報も削除対象です。
・無関係な画像や漫画・アニメなど他人の著作物だと判断される画像は削除対象です。
・同様の画像がプロフィールで使用されている場合は、初期化対象です。
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同社のアルゴリズムエンジニア VPoEである森下賢志さんは「コンタクトセンターや社内ヘルプデスクにおけるLLM活用に当たって、これまでは3つの課題があった。1つは顧客の情報などをより多く入れたいという『長文入力』、2つ目に音声対話中でのリアルタイムでの対応を可能にする『応答速度』、3つ目により安く運用したいという『運用コスト』。この3つの課題を同時に解決できるポテンシャルを持っているのがRetNetで、期待が集まっている」と話す。
一方、RetNet自身にも課題はある。まだ実用的なレベルで社会では利用できていないため、Transformerほど学習方法が確立されていないという。より効率的な学習方法の探求や、RetNet自体の実用化に向けて、今後もPKSHA Technologyと日本マイクロソフトは協力し、研究開発を進めていく予定だ。
上野山代表は今回開発したRetNetLLMの精度について「どの物差しで測っていくかの問題だと思っている。われわれはビジネスニーズに必要十分に応えていく、というところで作っており、そういう意味で精度の向上に努めていきたい」と話し、他社製LLMとのベンチマークでの比較結果については明かさなかった。
「これ（RetNetLLM）によって生成AIの活用が一段前に進むと思っている。ビジネスにはさまざまな制約、上限がつきものだが、（LLMのビジネス活用において）“必要十分でかつ高性能”が欲しい場面でRetNetLLMは一役買うと考えている」（上野山代表）