「解説系AITuberを作ろう」の本を執筆しました
はじめに 解説系AITuberを作ったので、作り方をテーマにした本を書きました！ 2万字越えの文章を無料で読むことができます。 今回はこの本を書いた背景と簡単な本の紹介をします。 「解説系AITuberを作ろう」について 執筆した背景 少し後ろめたい理由になってしまいますが、会社で解説系AITuberの企画書を作って提案したらボツになってしまいました笑 法人でのAITuber導入はハードルが高いとの結論に達しましたが、逆に個人での解説系AITuberに希望を感じました！ しかし、解説系AITuberに必要な情報がまとまっているところが無く、調べるのに大変苦労しました。 結果、プログラミングの知識がなくても無料のソフトウェアで十分開発ができることを知り感動しました。 現在は解説系AITuberゆうちゅすの運営をしています。 🙋♀この本で分かること ・ChatGPTでのチャンネル紹介の作り
Introducing the Model Spec
To deepen the public conversation about how AI models should behave, we’re sharing the Model Spec, our approach to shaping desired model behavior. We are sharing a first draft of the Model Spec, a new document that specifies how we want our models to behave in the OpenAI API and ChatGPT. We’re doing this because we think it’s important for people to be able to understand and discuss the practical
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
AIモニタリング入門 | New Relic Documentation
この機械翻訳は、参考として提供されています。In the event of any inconsistency between the English version and the translated version, the English versionwill take priority. Please visit this page for more information. 人々が人工知能について話すとき、それはさまざまな意味を持っている場合があります。 New Relicで AI と言うとき、エンドユーザー プロンプトを受信したときに応答を生成するために大規模言語モデル(LLM) (LLM) を使用する環境の層を意味します。 AI モニタリングは、AI 搭載アプリのエンドツーエンドの可視性を提供するAPMソリューションです。 AI モニタリングを使用すると、AI アプリを駆
New Relic アップデート(2024年3月)
成功者がどのようにNew Relicを使用してKubernetesのパフォーマンスを4倍に向上させ、拡張性とスループットを改善したかをご覧ください。
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
Amazon QでチャットQ&Aアプリケーションを作る
こんにちは D2CエンジニアのYuki Suzukiです。 2023/11/27～2023/12/1に開催されたAWS re:Invent 2023では今年も様々な新サービスが発表されました。 中でもAmazon Qについては生成系AIサービスとして一番注目を浴びたのではないでしょうか。 Amazon Qとは AWS re:Invent 2023で発表されたAWSの新サービスで、エンタープライズ向けに設計されたAIチャットアシスタントです。 （AWS版のChatGPTと考えるとイメージしやすいです） 今回はAmazon Qのビジネスユーザー向け機能を使い、独自のデータを読み込ませチャットQ&Aアプリケーションを作り実際の動作を確認してみました。 ※開発者向け機能もありますが本稿では触れません。 Amazon Qの特徴 AWS管理コンソールからクリックするだけでAIチャットアシスタントのアプ
Lightblue Technology | 人にフォーカスした画像解析 Human Sensingを手掛ける東京大学発スタートアップ
複数アルゴリズムの組合せ、時系列解析など複雑高度な技術を駆使し、人間並みの判断能力を再現。 簡単な解析に限界を感じているリアルの現場のデータ活用の幅を大きく広げます。
生成AIニヒリズムへの処方箋
生成 AI の急速な発展により恩恵を受ける一方で「私が作らなくてもどうせ AI が作るし」「今私ががんばってもすぐに AI が越えてくるし」といった生成 AI ニヒリズムとでも言える空気が蔓延しているように思います。ここでいうニヒリズムとは「長い間信じてきた価値の喪失に起因する無気力状態」というくらいの意味です。私の知り合いの中にもこのような無気力状態を感じている人が何人もいました。新しい物事を作り出すことを生きがいとしている人にとっては、AI の発達はアイデンティティに関わる重大事項となってしまっています。 本稿では、研究者の仕事は生成 AI に取って代わられることはないこと、そして研究者としてのアイデンティティを守るにはどうすればよいかを論じます。ここでいう研究者というのは、本質的に新しいことを探求する人のことを指しており、自身の仕事に応じてクリエイターや起業家と読み換えてもらっても問
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Amazon.co.jp: AITuberを作ってみたら生成AIプログラミングがよくわかった件: 阿部由延@sald_ra: 本
「富岳」で学習した日本語向け国産AI「Fugaku-LLM」公開
Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications
GitHub - langgenius/dify: An Open-Source Assistants API and GPTs alternative. Dify.AI is an LLM application development platform. It integrates the concepts of Backend as a Service and LLMOps, covering the core tech stack required for building generative
Amazon.co.jp: 生成ＡＩ導入の教科書: 小澤健祐（おざけん）: 本
Microsoft and Epic expand AI collaboration to accelerate generative AI’s impact in healthcare, addressing the industry’s most pressing needs - The Official Microsoft Blog
Peter Lee
iDATEN(韋駄天)｜ AWS 第25回『プレビュー中の「Amazon Q」を使いたおそう！』
Chat about your resources - Amazon Q Developer
GitHub - dai-motoki/zoltraak
経済情報特化の生成AI、日経が開発 40年分の記事学習 - 日本経済新聞
