- TRANSFORMER MODELS: AN INTRODUCTION AND CATALOG
- Prompt Engineering Guide
- FlexGen
- OWASP Kubernetes Top 10
- PyGWalker: A Python Library for Exploratory Data Analysis with Visualization
- The 2023 MAD (Machine Learning, Artificial Intelligence & Data) Landscape
- LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
- SHAPで因果関係は説明できる？
TRANSFORMER MODELS: AN INTRODUCTION AND CATALOG
- Transformerを用いたモデルのカタログと分類
Prompt Engineering Guide
- プロンプトエンジニアリングのガイド
- プロンプトエンジニアリングを最新の論文、学習ガイド、講義、参考文献、プロンプトエンジニアリングに関するツールを元に作成した
FlexGen
OWASP Kubernetes Top 10
- 考えられるリスクを全体的な共通性や悪用される可能性が高い順に並べている
- リスクを設定ミスなどのようなグルーピングしている
- 設定の監査や適切なセキュリティに対する姿勢を確認するためにいくつかのツールやテクニックを提供している
PyGWalker: A Python Library for Exploratory Data Analysis with Visualization
- TableauのようなUIでデータ可視化できるライブラリ
- pandasのDataFrameを引数に与えるだけで利用できる
The 2023 MAD (Machine Learning, Artificial Intelligence & Data) Landscape
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
SHAPで因果関係は説明できる？
- SHAPで因果関係を説明できるかをPythonによるシミュレーションを交えてまとめた記事
- SHAPでは因果関係は説明できない、SHAPは因果ではなく、相関を明らかにする
