ChatGPTの新たな応用先が登場！LLMマルチエージェントは何ができるのか - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは、AI製品開発グループの太田です。 この記事では巨大言語モデルに基づくマルチエージェント技術についてご紹介します。 近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましいものであり、その中でも巨大言語モデル（Large Language Models、LLM）は注目を浴びています。 その中でもChatGPTは、その優れた自然言語処理能力により、様々な応用分野で高い評価を受けています。 本記事では、ChatGPTを基にした新たな応用技術である「LLMマルチエージェント」に焦点を当て、その可能性や機能についてご紹介いたします。 LLMエージェントとは？ まず初めに、「LLMエージェント」について簡単に説明します。 LLMエージェントは、巨大言語モデルをベースに構築されたAIエージェントです。 このエージェントは、自然言語でのコミュニケーションを通じてユーザーと対話し、自ら自身がすべきタスクを考える
OpenAI内紛劇の背後に「21世紀の優生思想」、EAコミュニティとe/accの危険性：朝日新聞GLOBE＋
CEOの突然の解任と復帰、理事会の再編劇 背後に「思想」対立？ まずOpenAI内紛劇を簡単に「おさらい」しておこう。 OpenAIの理事会は11月17日にサム・アルトマンCEO（最高経営責任者）を解任。ところがわずか5日後、11月22日にアルトマンはCEOとして復帰すると発表された。 ただしアルトマンは理事の地位は失い、また自分の行動について独立した調査を受けることに同意した。OpenAIの理事会は再編となり、旧理事6名のうち、アダム・ダンジェロ（Quora CEO）だけが残り、ブレット・テイラー（元Salesforce 共同CEO、元Twitter 取締役会会長）、ローレンス・サマーズ（ハーバード大学教授、元財務長官）の2名を加えた3人態勢での再出発となった。 OpenAIのサム・アルトマン前最高経営責任者（CEO）＝2023年11月6日、サンフランシスコ、五十嵐大介撮影 アルトマン解
色々な生成AIモデルをColabで動かして今年を振り返る - ABEJA Tech Blog
こんにちは、ラボで研究開発をしたりプロトタイプを作っている藤本(X(Twitter))です。ABEJAアドベントカレンダー2023の21日目の記事です。ここ近年、生成AIの勢いが凄いです。最近は一夜明けたら世界が変わっているみたいなことがしょっちゅう起きています。そんな状況なので、なかなか世の中についていくのが難しいのではないかと思います。そこで今回は、これまでに色々と出てきた生成モデルを振り返りつつ、ひたすら思いつく限りColabで動かしまくってみる企画をやってみようかと思います。流石に全部Colabで動かすのは大変でした・・・。 まずは言語を対象として日本語モデルを含む様々なモデルを対象に推論実験を行います。続いて高速化の実験、更にSFTによるInstructionチューニングや、RLHFもやってみます。最後に、ソースコード生成もやってみましょう。次に、画像を対象として、言語同様に色々
みずほ関連会社の秘伝｢Excelマクロ｣を生成AIが読み解く。金融関連企業の｢ChatGPT活用｣のリアル。
ChatGPTなどの生成AI（主に大規模言語モデル、LLM）を自社の業務改革に取り込む動きが大企業の中でも進んでいる。 みずほフィナンシャルグループの関連会社・みずほリースではいま、500人規模で実際の業務のなかでChatGPTを活用するトライアルを続けている。 その一端が、12月12日に都内で開かれた｢生成AIフォーラム｣（主催：エクサウィザーズ）のなかで明かされた。 ｢当社は1000人規模の会社ですけれども、（現在）500人くらいで（生成AI活用の）トライアルを継続しています｣ みずほリースデジタル推進部部長の宮谷伸也氏は、セッションでこう語る。 2023年はパナソニックの事例を筆頭に、大企業で生成AI活用を試行錯誤する例が相次いだ。 みずほリースの事例も同様の流れの1つだが、金融大手みずほFGの関連会社ということもあってか、マイクロソフトのAzure OpenAIサービスで独自Cha
第80回 YouTubeで人気の「ASMR」って何？
今や全世代に人気の「YouTube」、皆さんは何を見ていますか？ 面白そうな動画を知ったら見る程度の人が多いかもしれませんね。でも、若者は毎日YouTubeを1~2時間も見ています。一体何を見ているのでしょうか。 テスティーが2021年9月に発表した「YouTuberに関する調査【2021年版】※」によると、「好きな動画ジャンル」は、10代男性、20代男性ともに「ゲーム実況」が1位です。スマホやパソコンのゲームをプレーしている様子がライブや動画で配信されているので、視聴することで一緒にゲームをしている感覚で楽しめたり、テクニックや裏技を知ったりできます。10代男性の2位は「やってみた」。大盛り自慢の店に行って食べきれるかなどのチャレンジ動画です。20代男性、10代女性、20代女性の1位は「アーティストのMV・PV」です。MV（ミュージックビデオ）を何度も視聴して、ダンスや歌を覚えるのでしょ
大規模言語モデルへの入力プロンプトを意味を保ったまま高度に圧縮する技術「LLMLingua」をMicrosoftが開発
近年はさまざまな大規模言語モデルが台頭し、入力するプロンプトを工夫することで高精度な回答を得る方法も数多く生み出されています。しかし、入力プロンプトがあまりにも長くなりすぎると、チャットウィンドウの上限を超えてしまったり、APIのコストが増大してしまったりするデメリットも生じます。そこでMicrosoft Researchの研究チームは、意味を保ったまま入力プロンプトを圧縮する新たな技術「LLMLingua」を開発しました。 LLMLingua | Designing a Language for LLMs via Prompt Compression https://llmlingua.com/ LLMLingua - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/project/llmlingua/ LLMLin
「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
音楽生成AI「Suno AI」が話題、文章から楽曲を瞬時に作成 プロの音楽家も「これはヤバい」と驚愕
音楽生成AI「Suno AI」がX（旧Twitter）上で話題になっている。歌詞や曲調を文章で指示するだけで音楽を自動生成するサービスで、PCやスマートフォンのWebブラウザ上から利用できる。生成した音楽の出来栄えには、プロの音楽家からも驚きの声が上がっている。 Suno AIは、米国を拠点とする音楽家とAIの専門家たちからなる米Sunoが運営するサービス。開発者の中には、米MetaやTikTokを運営する中国ByteDanceなどに所属していた人たちもいるという。利用にはGoogleやMicrosoft、Discordのアカウントが必要で、12月14日時点ではβ版を提供中。1日5回まで無料で音楽を生成できる他、有料プランもある。 早速使ってみた そのお手並みは？ 記者も試しに利用してみた。メニューにある「Create」を押し、「記事を書くのがはかどる音楽を作成してください」と指示を入れた
Streamlit入門＋応用 ～ データ分析Webアプリを爆速で開発する - Qiita
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開（クラウドサービスにデプロイ）できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能（HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい） 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJypter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用で
Microsoft、Igniteで発表の小規模言語モデル「Phi-2」をAzureでリリース
米Microsoftは12月11日（現地時間）、11月開催の「Ignite 2023」で発表したSLM（小規模言語モデル）「Phi-2」をリリースしたと発表した。AIサービスの開発プラットフォーム「Azure AI Studio」のモデルカタログで利用できる。 SLMは、米OpenAIのGPTのような、汎用性はあってもトレーニングに膨大なリソースがかかるLLMとは異なる小規模な言語モデル。 Microsoftはまず6月、コーディング用に最適化された13億パラメータの「Phi-1」を発表。このモデルはベンチマークで、最大10倍のモデルを上回っていた。 Phi-2は27億パラメータで、常識、言語理解、論理的推論で性能を発揮するという。ベンチマークでは、米MetaのLlama 2の700億パラメータモデルを幾つかの分野で上回っている。 また、米Googleが7日に発表した生成AIモデル「Gemi
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
Retrieval-Augmented Generation(RAG)とは？ | IBM ソリューション ブログ
主要カテゴリー IBM Cloud Blog IBM Data and AI IBM Consulting IBM Partner Ecosystem IBM Sustainability Software Client Engineering IBM テクニカル・サポート 社員が語る「キャリアとIBM」 IBM Cloud Blog IBM Cloud News IBM クラウド・ビジョン IBM Cloud アップデート情報 IBM Cloud チュートリアル IBM Data and AI IBM Watson Blog アナリティクス Data Science and AI SPSS Modeler ヒモトク Db2 オートメーション IBM Consulting デジタル変革（DX） アプリの開発とモダナイゼーション 製品／サービス ソフトウェア ハードウェア サービス 無料評価
自分専用ChatGPT「GPTs」の使い方。つくる時のコツや活用例、GPTsを使うメリットも徹底解説！ | ライフハッカー・ジャパン
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電撃発表、グーグルが｢全力開発｣した生成AI｢Gemini｣の全貌…ChatGPT超えするか
｢生成AIイヤー｣とも言える2023年も終わりに近づいてきたが、ここにきてグーグルがさらに新しい技術を投入すると発表した。 グーグルは12月7日（日本時間）、生成AI向けの新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 自社のチャットAI｢Bard｣はもちろん、｢Pixel 8 Pro｣をはじめとしたAndroidスマートフォンへの組み込みも進める。 グーグルのスンダー・ピチャイCEOはリリースの中で、Geminiをこう表現する。 ｢賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになる｣ グーグルが本気で取り組んだGeminiとは、どんな存在なのだろうか。
基盤モデル（GPT-4）はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される | AIDB
OpenAIの開発したGPT-4などの基盤モデルは、多様なタスクにおいて高い能力を発揮しています。一方で深い専門知識が試される領域においては、専門知識でトレーニングされた特化型モデルと比較して、汎用モデルの性能は劣るだろうと考えられてきました。しかし、Microsoftの研究者たちが最近行った実験によると、その前提には一考の余地がありそうです。 研究では、医学分野において、特殊なトレーニングを施されていない（と考えられている）GPT-4が、プロンプトの工夫を通して、専門モデルと同等あるいはそれ以上の成績を収めることが示唆されました。研究結果は、単に基盤モデルの性能を評価するだけでなく、プロンプトの工夫がAIの能力をいかに引き出すかという視点を提供しています。 本記事では実験結果を中心に報告内容を見ていきます。 参照論文情報 タイトル：Can Generalist Foundation Mo
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LLMマルチエージェントを俯瞰する
AIが物理世界と連携し、世界が“ロボット化”する──特集「THE WORLD IN 2024」
AIの助けによって到達した見解は誰のものなのか？ グーグル「NotebookLM」を使って考えたこと
『EVE Online』にて「ChatGPT」をリーダーにした企業登場―人材登用から船の命名までAI活用で初の“AI帝国”を築く | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
