TL;DR 個人の意見ですが LangChain は不必要にコードが複雑で、設計が悪いので production での採用をおすすめしません LangChain とは LangChain とは、大規模言語モデル(LLM) に対して簡単なインターフェイスを提供するライブラリです。またその機能は多岐に渡り、Index (ベクタ DB を通して PDF などの外部データを用いるための機能) や Chains (一連の処理を連続実行する機能)などのモジュールを含みます。 LangChain とは - Hakky 長所として、以下が挙げられます。 OpenAI などの LLM Provider を使ってプログラムから回答を生成するのには良い チュートリアルに沿って動かすのは高速に終わる 複数の LLM Provider やベクタ DB に対して統一されたインターフェイスを提供するため、差異を吸収でき
2023年12月14日にロシアのウラジーミル・プーチン大統領が年末恒例の質疑応答イベントを開催しました。このイベントの中で国民からの質問として「プーチン大統領の外見や声を再現したディープフェイクがプーチン大統領に質問する映像」が映し出され、プーチン大統領が自身のディープフェイクに対して応答する一幕がありました。 Putin quizzed by apparent AI version of himself during live phone-in https://www.cnbc.com/2023/12/14/putin-confronted-by-apparent-ai-version-of-himself-during-live-phone-in.html Stunned Putin double-takes as he is confronted with AI deepfake o
使い手が欲する文書や画像を容易に作り上げる「生成AI(人工知能)」の登場は、マーケティングの世界にも大きな影響を及ぼし始めている。MA(マーケティングオートメーション)ツールもその例外ではなく、MAツールにAI(人工知能)機能が次々と追加され始めている。AIの実装はどのような効果をもたらすのか。実用化レベルに達しているのか――。連載の最終回は、AIがMAにもたらす変化を解説する。 MAにAI、特に生成AIを掛け合わせることで、これまで以上の高い効果が期待できると考える人は多い。ただ、生成AIをフル活用できるMAツールはまだ登場しておらず、実現への具体的な道のりは、はっきりとは見えてきていない(画像はイメージ、出所/Shutterstock) ChatGPTの出現で、日本では2023年に生成AIが世の中を席巻し、AIブームが到来しました。過去にもAIブームはありましたが、ChatGPTの精度
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
顧客が生成した画像を安全に使うために、Google DeepMindの電子透かし「SynthID」を組み込む。また、潜在的に有害なコンテンツjの生成を防止するための「包括的な安全フィルター」が含まれているという。(GoogleはImagenのトレーニングデータについては開示していない。) Vertex AIでのImagenの利用可能範囲は以下の通り。 関連記事 Google、企業と開発者向け「Gemini Pro」提供開始 Googleは、新しい生成AIモデル「Gemini」のミドルサイズ「Gemini Pro」を企業と開発者向けに提供開始した。「Vertex AI」と「Google AI Studio」で利用できる。まずは無料で提供し、将来的には“競争力のある価格”にする計画。 Google、「Vertex AI」での生成AIサポート一般提供開始 「PaLM 2」も使える Google
最終更新日: 2024年1月15日 人工知能(AI)技術は、近年劇的な進歩を遂げています。特に、言語生成AIの分野では、GPTシリーズなどのモデルが幅広い用途で活用され、社会に大きな影響を与えています。しかし、これらのモデルは限界も持ち合わせており、特に生成内容の正確性や特定分野への適応能力に課題があります。これらの課題に対処するために、RAG(Retrieval-based Language Model)やファインチューニング技術が開発され、AIの能力をさらに拡大しています。 本記事では、生成AIの現状として、特にハルシネーション(誤った情報の生成)や特化分野への適用困難性といった問題点を検討します。さらに、これらの問題を解決するための鍵として、RAGやファインチューニングの技術がどのように重要性を増しているのか、その具体的なメカニズムやユースケースを詳しく解説します。また、今後の課題と
Googleは2023年12月6日、文字・音声・画像を同時に処理できるマルチモーダルAI「Gemini」を発表しました。現地時間の12月13日、Geminiのミドルモデルである「Gemini Pro」がAPIを介してアクセス可能となり、開発者や企業が独自のユースケース向けに構築できるようになりました。 Google Gemini API: New developer and enterprise AI products https://blog.google/technology/ai/gemini-api-developers-cloud/ Google: Gemini API, Imagen 2, Duet AI and more updates https://blog.google/technology/ai/google-gemini-pro-imagen-duet-ai-upd
Fine-tuning language models~(LMs) on human-generated data remains a prevalent practice. However, the performance of such models is often limited by the quantity and diversity of high-quality human data. In this paper, we explore whether we can go beyond human data on tasks where we have access to scalar feedback, for example, on math problems where one can verify correctness. To do so, we investig
── AIクローンの普及により人間の働き方はどのようにアップデートされるとお考えですか? AIクローンによって、デジタル上に自分の生き方や思想、価値観をコピーすることができれば、自分の時間軸を複数持てるようになります。また、AIクローンは24時間稼働が可能なので、人間は時間の制約から解放され、より柔軟な働き方が可能になると考えています。AIと人間の理想的な役割分担は、AIがルーチンワークやデータ分析などの作業を担い、人間はその結果をもとに戦略を立てたり、創造的なアイデアを出したりするという形が考えられます。単なる生産性の向上だけでなく、「人間がより人間らしい仕事」に集中できるようになるのではないでしょうか。 ── AIクローンの導入で発展しそうな産業や海外の事例があれば教えてください。 教育業界では、AIクローンが個々の学生の学習進度や理解度を分析することで、より最適化された教育の提供が可
Google DeepMindから次世代のマルチモーダル生成AI「Gemini」が発表されました。「GPT-4を圧倒」や「人間の専門家を超えた」などの華々しい評価が発表され、驚くようなデモ動画も公開されました。 断片的な情報が飛び交う中、しっかりと技術レポートを読み解いてみます。 どんな生成AIモデル? 定量的な評価は? 具体例は? Gemini - Technical Report はじめに革新的な技術が登場したとき、技術レポートや論文をしっかりと読むことが、急がば回れの近道です。華々しいデモ動画や断片的な二次情報の記事を読んでも、表層的な情報に踊らされて、技術の真の姿を読み解くことはできません。 Geminiに関しては、オープンソースではなく論文もありませんが、技術レポートが公開されています。しかし、60ページの大作であり、英語で書かれているため、多くの人が読むのをためらうでしょう。
2023年、テクノロジーにおいて一番のホットワードともいえるのが「生成AI」だろう。米OpenAI(オープンAI)の対話型AI「ChatGPT(チャットGPT)」はその火付け役だ。では、このブームは本物なのか、そして本物だとすると24年にどのようにビジネスや生活に溶け込んでいくのか。企業は、個人はどう向き合っていくべきか。連続起業家のけんすう(古川健介)氏とIT評論家の尾原和啓氏が激論した。 2022年夏に「Midjourney(ミッドジャーニー)」が火を付けた画像生成AIの新潮流。同年11月には米OpenAIが対話型AI「ChatGPT」を一般公開し、ブームは決定的なものとなった。 国内外で続々と生成AI関連の新サービスが勃興。ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を独自開発するスタートアップも目立つ。本特集でも、「AI・生成AI」分野を新設し、有望企業をピックアップ。同分野は、
年末の挨拶を考えたり、年賀状向けのイラストを作ったり――。ChatGPTの普及によって、AI(人工知能)による文章や画像の生成が身近になった人は多いだろう。スタートアップが次なる鉱脈と見ているのが動画をはじめとするクリエーティブ領域だ。注目5社を分析する。 「道ばたに立っている小さなロボット」。米Adobe(アドビ)の画像生成AI「Firefly」に、こんなプロンプト(指示)を出してみた。大人たちの目を盗んでこっそりと動き出しそうな、愛嬌(あいきょう)のあるレトロなロボットの画像が生成された。 このロボットを本当に動かしてしまう技術が今、注目を集めている。米Runway(ランウェイ)が2023年11月に試験公開を始めた「Motion Brush」だ。同社の編集ソフトで画像を読み込み、動かしたい対象をブラシで塗りつぶすだけ。移動方向をざっと指示して1分ほど待てば、4秒間の映像を生成できる。
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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要注目の海外生成AI(人工知能)スタートアップ25選。今回紹介するのは、大規模言語モデル(LLM)をはじめとするAIモデルの開発企業だ。ChatGPTの生みの親である米OpenAI(オープンAI)が注目を集めるが、米巨大IT企業などは提携先としてそのライバルに熱視線を送る。米Anthropic(アンソロピック)やカナダのCohere(コーヒア)など有力企業6社の実力とは。 「私たちが何をしようとしているかを掘り下げるために、『パートナー』を紹介しよう」──。米国時間2023年11月28日、米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)が開催した年次イベント「re:Invent」の基調講演で、同社のアダム・セリプスキーCEO(最高経営責任者)はこう言って、舞台袖からある人物を呼び入れた。 壇上に現れたのは、米Anthropic(アンソロピック)の共同創業者、ダ
広告は大切である――本当でしょうか。普段の業務の中で、そこを疑うことはあまりないと思います。思いついたとしても、「じゃあ、今やっている広告をストップして数年後どうなるか確かめてみよう」という人はなかなかいないでしょう。しかしこの連載や、その大本となる新刊『戦略ごっこ―マーケティング以前の問題』(12月14日発売、日経BP)はそうした“当たり前”を見直すのがコンセプト。いったいどんな影響があるのか、エビデンスを基に確かめていきましょう。(編集部) マーケターなら知りたい広告の効果。経費削減のやり玉にも挙がるが、本当にやめても問題ないのだろうか…… (画像:Olivier Le Moal/Shutterstock.com) ▼前回はこちら 論破して終わり? NPSで学ぶ「エビデンス思考」の5ステップ 広告をやめると1年でシェアは1割減、3年で… 広告をやめると、売上やシェアはどれだけ減るのでし
ライオン株式会社は、社内の知見を有効活用するための「知識伝承のAI化」ツールの自社開発を進め、研究領域での検証を完了したことを発表した。 「知識伝承のAI化」ツールの開発は、クラウドサービスプロバイダが提供する生成AIと検索サービスを組み合わせ、ライオン社内で進められているものだ。 自然な表現の検索文章の入力により、社内情報の中にある当該文書を取得する。そして、生成AIが抽出した文書から中身を分析・評価し、質問に沿った表現でまとめた結果を表示する。 「知識伝承のAI化」ツール の概要図 ツールの検証においては、文書の取得時間が従来の情報検索と比較して約5分の1に短縮され、生成された文章からも迅速に必要な情報を抽出できることが確認された。 今後、研究領域での活用を目指し試験運用を予定しているほか、将来的には、社内全体に対象を広げていくとしている。 IoTNEWSは、毎日10-20本の新着ニュ
2023年12月11日 東京地下鉄株式会社(本社:東京都台東区、代表取締役社長:山村 明義、以下「東京メトロ」)は、お客様に安心して地下鉄をご利用いただくため、号車ごとのリアルタイム混雑状況を半蔵門線青山一丁目駅渋谷方面行きホームのディスプレイに表示し、乗車時の行動変容の効果を検証する実証実験を実施いたします。 実証実験では、半蔵門線永田町駅(青山一丁目駅の前駅)に設置しているデプスカメラで撮影し、リアルタイムに実測した号車ごとの混雑状況を、「次に到着する列車の混雑状況」として青山一丁目駅のディスプレイに表示します。これにより次に到着する列車の混雑状況をホーム上で事前に確認でき、空いている号車に移動することが可能となります。本取組みでは、混雑状況の表示によってお客様の乗車時の行動がどのように変容するのかを検証し、今後の情報提供やサービス向上に活用してまいります。 なお、本取組みは2022年
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