【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
Heptabase
Learn complex topics visually.To truly make sense of what you've learned, visualize your notes with whiteboards, sections, and mindmaps. Learn More Research and discover insights faster.Bring all your highlights, annotations, PDFs, journals, and research notes together to discover new insights. Learn More Project management, reimagined.Manage complex projects with clarity and flexibility by using
知的・技術的進歩のスピードを限界まで加速するノートアプリ『Heptabase』 - Qiita
はじめに 1年半ほどObsidianというノートアプリを使い、Qiitaにも記事を３つほど公開をしていました。 効率的に成長するためのデジタルノート術(Obsidian x Zettelkasten(LYT Framework)) コーディングのようにノートを取る技術 がんばらないObsidianノート術 確かにNotionやEvernoteとは違う感覚のノートアプリであり、双方向リンクを利用したグラフで繋げていくノートに当時は感動を覚えました。 その反面、Obsidianを百パーセント有効に活用できていたかと聞かれると「はい」と答えることは難しいと感じています。がんばらないObsidianノート術の記事はまさにその一角であり、Obsidianの拡張性と自由度に翻弄されてしまわないように書いた記事です。 1年半を通して紆余曲折した中、先日新しいツールとの出会いがあり、自分に合うツールを見つ
WebAssembly は次世代のコンテナ技術になれるか？
色々あって WebAssembly の component model を調べていたら、未来が見えた気がしたのでここに書いておきます。 「今の WebAssembly」 とは何か WebAssembly の Web の部分は忘れてください。これは単に JVM version 20xx です。ポータブルなバイナリ仕様です。 実行にあたっては今はホスト言語として JS が使われていますが、実際にはホストがJSである必要すらなく、なんならホストが不要なスタンドアロン環境すらあります。(wasmtime/wasmer) じゃあ WebAssembly は何かというと、サンドボックスで実行される VM の仕様です。比較的高水準なバイナリで、 V8 や Spider Monkey に付属する WebAssembly Runtime や、 Wasmtime や Wasmer といった WebAssemb
Sakana AI
日本語プロンプト対応の高速画像生成モデルEvoSDXL-JPで生成した画像の例。プロンプトは「可愛いゾウの編みぐるみ」、「ラーメン、浮世絵、葛飾北斎」、「折り紙弁当」、「（下町ロケット、東京サラリーマン）、浮世絵」など 概要 Sakana AIは先日、進化的アルゴリズムを用いた基盤モデル構築の手法「進化的モデルマージ」を提案しました。また、進化的モデルマージにより構築された日本語の大規模言語モデルEvoLLM-JPと画像言語モデルEvoVLM-JPを公開しました。これらのモデルは、言語生成を目的とした自己回帰型Transformerモデルでした。今回私たちは、進化的モデルマージの可能性をさらに示すために、画像生成タスクで広く用いられる拡散モデルへの適用を行いました。 このリリースの要点は以下の通りです。 画像生成で昨今用いられている拡散モデルに進化的モデルマージを適用しました。言語生成モデ
「撃って」「○○する」ゲーム それがシューティングゲーム - ABAの日誌
4/17にTokyo Indiesでシューティングゲーム (STG)のアイデアを考える話をした。 プレゼンのスライドは以下の通り。でもほとんど口頭で話したので、このスライドだけ見ても何の話か分からない。なのでその補足を書こうと思う。 「撃って」「敵を倒す」ゲーム、それがSTG。当たり前である。でも本当にそれだけだろうか。 例えば「撃って」「四角を作る」ゲーム。これは何か。 画面上から迫る謎のブロックにブロックを発射して、四角にして消すゲーム、クォースである。でははたしてクォースはSTGか。本家が「シューティング・パズルゲーム」と言っているので、STGであろう。ならば「〇〇する」は「敵を倒す」でなくてもSTGであるはずだ。 そういえば、私は今までいろんな「〇〇する」STGを作ってきた。 「撃って」「敵をくっつける」ゲーム、TUMIKI Fighters 敵を倒すとその敵が落ちてくるのでそれを
ラピダスから振り返る日本の国家プロジェクト
日本がラストチャンスとばかりに開始した「日の丸半導体」ラピダスに多大な公費が追加されていることが話題を集めている今日この頃。 心無い専門家たちからは必ず失敗するだの金ドブだの批判殺到中だが、本当に日本（経済産業省）主導の国家プロジェクトは今まで成功しなかったのだろうか？ この記事では主に経済産業省、旧・通商産業省が中心となって始めた国家プロジェクトを振り返る。 超LSI国家プロジェクト（1976年）結論:成功簡単に:半導体製造の基礎研究に成功 大規模集積回路（LSI）の研究、特に基礎研究に力を入れた国家プロジェクト。 当時、半導体弱小国であった日本で700億円以上の金を基礎研究に投資するのは挑戦的であったが、電子ビーム露光技術などの研究レベルのアイディアを実用・量産レベルに持ってくることに成功。 よく「日本は半導体生産はダメだが、生産機械はまだシェアがある」というが、この40年前の国家プロ
フロントエンドにおけるフィーチャーフラグ標準化のための「OpenFeature Web SDK v1」がリリース。CNCFから
フロントエンドにおけるフィーチャーフラグ標準化のための「OpenFeature Web SDK v1」がリリース。CNCFから Cloud Native Computing Foundation（CNCF）は、Webアプリのフロントエンドにおいて、任意の機能のオンオフを管理するフィーチャーフラグ標準化のための「OpenFeature Web SDK v1」をリリースした。 ソフトウェアの機能追加や変更を行う際に、いきなり全ユーザーに新機能や変更を展開するのではなく、展開する範囲や時期をコントロールするための仕組みとして「フィーチャーフラグ」がしばしば用いられます。 例えば、最初は少数のユーザーにのみフィーチャーフラグをオンにすることで試験的に新機能を試し、問題がなければ全ユーザーに拡大する、といった場合などに用いられます。 クラウドネイティブの普及や推進のための団体「Cloud Nativ
自警団とギャングが衝突 ハイチ首都
ポルトープランス（ＣＮＮ） カリブ海の島国ハイチの首都ポルトープランスにある国際空港の前を通る広い道路は最近、世界滅亡後のような静けさに包まれている。かつては車や人でにぎわっていた場所は、くすぶるごみの山から煙が立ち上り、苦いにおいが空気中に漂っているだけだ。 近くに警察の装甲車両が止まり、数少ない見張り役の警察官は目出し帽で顔を覆っている。この通りは、まるで災害後のように、ほとんど放棄されたように見える。ポルトープランスに住む人々が誰よりもよく知る経験だ。しかし、今回は街を離れるという選択肢はない。空港はギャングに包囲され、閉鎖を余儀なくされている。 ギャングの集団は今月に入り、空港や警察署、政府庁舎、刑務所など、ハイチの国家として最後に残ったものに対して、かつてない連携で攻撃を行っている。長年にわたるギャングの支配と民衆の不安が頂点に達し、ギャングによる攻撃によって、アンリ首相は先週、
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース
「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース 静的サイトジェネレータAstro用のデータベースサービス「Astro DB」が登場しました。 簡単にAstroに組み込むことが可能で、Astroのバックエンドデータベースとして、例えばフォームやコメントのデータの入出力、ユーザー認証などに利用可能です。 Introducing: Astro DB Add a hosted database to any Astro project in seconds. Includes a TypeScript ORM, schema manager, and automatic migrations out-of-the-box. Try it today! Every database comes with a generou
文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第7回） | 文化庁
日時：令和6年2月29日（木） 15:00～17:00 場所：日比谷スカイカンファレンス 11階（RoomB） （オンライン併用） 配布資料 資料1 「AIと著作権に関する考え方について（素案）」に関するパブリックコメントの結果について（2.5MB） 資料2-1 AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年2月29日時点版（溶け込み）（1.5B） 資料2-2 AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年2月29日時点版（見え消し）（1.5MB） 資料3 令和5年度法制度小委員会の審議の経過等について（案）（239KB） 参考資料1 第23期文化審議会著作権分科会法制度小委員会委員名簿（141KB） 参考資料2 生成AIに関するクリエイターや著作権者等の主な御意見（200KB） 参考資料3 法30条の4と法47条の5の適用例について（第4回法制度小委員会配布資料）（151KB）
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「現状、人間はこの技術を制御しきれない」。読売新聞とNTTが生成AIのあり方に共同提言 
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