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公開日: 2024 年 1 月 13 日 これは、LLM と chatbot に関する 3 部構成のシリーズの第 2 回です。前回の記事では、 オンデバイス LLM とブラウザ内 LLM のメリットとデメリット について説明しました。 クライアントサイド AI について理解が深まったところで、ToDo リスト ウェブ アプリケーションに WebLLM を追加しましょう。コードは GitHub リポジトリの web-llm ブランチ にあります。 WebLLM は、ML コンパイルが提供する

公開日: 2024 年 1 月 13 日 これは、LLM と chatbot に関する 3 部構成のシリーズの第 1 部です。 WebLLM を使用したチャットボットの構築 に関するパート 2 と、 Prompt API の使用 に関するパート 3 はすでに公開されています。 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発の重要な構成要素になりつつあります。LLM は、自然言語テキストの生成と処理に適しており、データ抽出、要約、ユーザーデータとのやり取りの促進などのユースケースを実現できます。

公開日: 2024 年 1 月 13 日 AI では、従来の ML モデルや新しい大規模言語モデル(LLM)を使用して、さまざまなプロジェクトを構築できます。LLM を使用すると、コンピュータは新しいコンテンツの生成、要約の作成、テキストの感情分析など、さまざまなことができます。この数年間、ユーザーは Gemini や ChatGPT などのアプリケーションを利用する機会がありました。これらのアプリケーションは、高度な自然言語処理(NLP)を使用してユーザーとの会話を行います。 Google

公開日: 2024 年 1 月 13 日 これは、LLM チャットボットに関する 3 部構成シリーズの最後の記事です。前回の記事では、 クライアントサイド LLM のパワー について説明しました。また、 WebLLM を搭載した chatbot を To-Do リスト アプリケーションに追加する 方法についても説明しました。 新しいデバイスの中には、大規模言語モデルやその他の AI モデルがデバイスに搭載されているものもあります。Chrome では、 組み込み AI API をブラウザに統合

「メインスレッドをブロックせず、長いタスクを分割する」と言われましたが、そのようなことをするとはどういう意味でしょうか?

CSS マスキングでは、画像をマスクレイヤとして使用できます。つまり、画像、SVG、グラデーションをマスクとして使用して、画像エディタを使わずに面白い効果を作り出すことができます。

web-features データセット、ウェブ プラットフォーム ステータス ダッシュボード、ベースライン ステータス ウィジェットなど。2024 年のベースラインを振り返ります。

この記事では、遅延読み込みと、動画の遅延読み込みに使用できるオプションについて説明します。

モジュールのプリロードを使用すると、JavaScript モジュールを事前に宣言的に読み込むことができます。

ユーザー エクスペリエンスを最適化するには、ユーザーがフォームをどのように操作しているかを把握することが重要です。このプロセスにおいて、ブラウザの自動入力は重要な役割を果たします。ユーザーがフォームで自動入力を使用する方法に関するデータを収集して分析する方法について学びます。

「有害なコンテンツの検出により、ユーザーを保護し、より安全なオンライン環境を構築します。パート 1 では、AI を導入してユーザーのキーボードという発生源で有害なコンテンツを軽減するために必要なコンテキストについて説明します。」

有害なコンテンツの検出は、ユーザーを保護し、より安全なオンライン環境を構築します。パート 2 では、有害性を検出して軽減するクライアントサイドの AI ツールを作成する方法について学習します。