Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
なぜ Apple が M4 をいきなり発表したのか? TSMC ロードマップとローカルAI時代の幕開け - 狐の王国
昨晩、Apple が新型 iPad Pro と iPad Air を発表した。一部で予想されていた通り、M3 はスキップして M4 が搭載された。Air も M3 ではなく M2 が搭載された。これは Apple Silicon を製造する TSMC の動向をある程度追いかけてる人にとっては、とても合点がいく展開だったと思う。 www.apple.com Apple Silicon でも TSMC の N3B と呼ばれる 3nm 世代を使って製造されるのは iPhone 15 Pro に搭載される A17 Pro だけになるんじゃないかと考えていた。なぜなら TSMC N3B はたいへん歩留まりが悪い、つまり不良品率が高くて製造コストが高いと報じられていたからだ。それを改善した N3E もすでに動いていて、Apple 製品以外はこちらを使うことになるだろうとも報じられていた。 実際は Ap
世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～ | ニュースリリース | NTT
◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術
インストール不要でLlama 3やMistralなどオープンソースLLMをブラウザで動かせるチャットボット「Secret Llama」が登場
Llama 3やMistral-7Bといったオープンソースの大規模言語モデル(LLM)をサポートし、WebGPUを使ってブラウザ上で完全に動作するチャットボット「Secret Llama」が公開されています。 Secret Llama https://secretllama.com/ GitHub - abi/secret-llama: Fully private LLM chatbot that runs entirely with a browser with no server needed. Supports Mistral and LLama 3. https://github.com/abi/secret-llama 実際にSecret LlamaのデモサイトでLlama 3を動作させて会話してみたところが以下のムービー。 大規模言語モデルを完全にブラウザで動作できる「Secr
GitHub Copilot Chat in GitHub Mobile is now generally available
Developers are constantly coming up with new ideas, exploring new skills, and collaborating with other developers on work and personal projects. At GitHub, we understand that all this collaboration doesn’t always happen from behind desks and computers. Developers increasingly use their mobile devices to learn, understand, and perform important tasks in the software development process. Today, we’r
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
「全世界の80億人にベーシックインカムを」チャットGPTを開発したサム・アルトマンの人類救済ビジョン《橘玲氏が解説》 | 文春オンライン
対話型人工知能「チャットGPT」を開発したサム・アルトマン氏は、AIが人類を超えた後のことまで考えているという。AIブームを牽引する天才の思想を、作家の橘玲氏が解説する。 ◆◆◆ ディストピアをユートピアへ サム・アルトマンは1985年にミズーリ州セントルイスで生まれ、皮膚科医の母から8歳のときにアップルコンピュータをプレゼントされたことで、スティーヴ・ジョブズが「アイドル」になった。州内の私立学校を卒業したあと、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス科に入学したが1年で中退、位置情報ベースのモバイルアプリを開発する会社を創業し、ベンチャー投資ファンドや暗号通貨「ワールドコイン」の発行を手がけたのち、イーロン・マスクなどから投資を受けた生成AIの開発企業「オープンAI」のCEOに就任した。 オープンAIはマイクロソフトと提携した対話型人工知能「チャットGPT」で近年のAIブームを牽引し
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜ChatGPT研究所
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
KADOKAWA、「AI書店員ダ・ヴィンチさん」を期間限定で書店に展開--AIがおすすめ書籍を提案
KADOKAWAは、生成AI技術を用いた体験型コンテンツ「AI書店員ダ・ヴィンチさん」を、全国5つの書店へ4月27日から期間限定で展開している。 これは、AI書店員ダ・ヴィンチさんの質問に答えていくと、KADOKAWAのイチオシ書籍の中から、利用者に合った3冊を自動で診断してくれる体験型コンテンツ。体験者の回答に応じて、なぜこの本がおすすめなのかといったコメントもその場で生成されるため、よりパーソナライズされた納得感のあるリコメンドが可能となっている。 購買履歴に基づく従来のリコメンド方法とは異なり、体験者の今の感情や興味に基づいた提案を実現しているという。人工知能技術の最先端を駆使し、大規模言語モデルを活用することで、書籍のジャンルや著者、テーマに縛られない、新しい本との出会いを提供するとしている。 展開店舗は「蔦屋書店 イオンタウン仙台泉大沢店（宮城県）」「丸善 日本橋店（東京都）」「
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
Dify.AI · 先進的なAIアプリケーションのためのイノベーションエンジン
Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。
マッキンゼーや大手コンサル会社の黄金期は過ぎ去ったのかもしれない | AI技術で人間のコンサルタントは不要に？
つい最近まで、マッキンゼーをはじめとするコンサル業界は絶好調であるかのように思われた。しかし、ここにきて風向きが変わった。英「エコノミスト」誌は、コンサル業界が今回の成長の落ち込みから復活するのは難しいと予想する。 2024年3月、ある匿名のメモがインターネット上に一時拡散した。メモの著者は複数人で、いずれも「マッキンゼーの元パートナー」と称していた。彼らは輝かしい業績を誇る戦略コンサル会社が近年、「成長ありきの無責任体制」に陥り、とくに経営陣に対しては「戦略的目標が欠如」していると手厳しく非難した。そしてマッキンゼー出身者らしい控え目な書き方ながら、「真に偉大な組織」が存亡の危機に瀕していると警告した。 このメモはすぐに削除されたが、それはマッキンゼー社員の直近の不満にほかならなかった。1月、同社マネージングパートナー（一般企業のCEOに当たる）のボブ・スターンフェルズは、最初の社内投票
Gartner、生成AIへの過度な依存は顧客離れを引き起こすとの見解を発表
ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、生成AIへの過度な依存は顧客離れを引き起こすとの見解を発表しました。 2027年までに、生成AIに頼った顧客対応を続ける企業の80%は、その効果を発揮できないだけでなく顧客離れを引き起こす AI、モノのインターネット (IoT)、デジタル・ツイン、5G、拡張現実 (AR)／仮想現実 (VR) などを駆使した、デジタルを前提とした新たな世界へのチャレンジが継続しています。特に生成AIの登場によって、人とコンピュータとのインタラクションがより革新的な進化をもたらすとみられており、すべてのデジタル関連の取り組みに対する期待が膨らんでいます。 しかし、生成AIは、アウトプット (応答) の信頼性など、手放しで利用するには乗り越えるべきチャレンジが多く、未成熟な状況にあります。また、そのアウトプットの確からしさや倫理性も含め、
GitHub Copilot Workspace：GitHub Copilotネイティブの開発環境へようこそ
Author Thomas Dohmke GitHub Copilot Workspaceで開発環境を再定義します – どんな開発者でも自然言語でアイディアからコード、ソフトウェアまで作成できます。登録はこちら。 この2年間で、生成AIは開発環境の中に組み込まれたツールとして、開発者の状況を大きく変えました。2022年、私たちはエディタ内のオートコンプリートAIペアプログラマーとしてGitHub Copilotを発表し、開発者の生産性を最大55%向上させました。GitHub Copilotは現在、最も広く採用されているAI開発者ツールです。2023年、GitHub Copilot Chatをリリース、コーディング、デバッグ、テストにおける自然言語の力を引き出し、開発者がリアルタイムでコードと会話できるようになりました。 昨年GitHub Universeでその一端をお見せした後、本日Git
OpenAI、会話を記憶できる機能を「ChatGPT Plus」ユーザーに提供開始
「ChatGPT」などの人工知能（AI）チャットボットを使って意図した結果を得られるかどうかは、プロンプトごとにどれだけ多くの背景情報を含められるかにかかっている。だが、作業に時間がかかったり、同じ作業を繰り返したりすることになりかねない。そこで役立つのが、ChatGPTの「Memory」機能だ。 OpenAIは米国時間4月29日、有料版の「ChatGPT Plus」の全ユーザーがMemory機能を利用できるようになったことを明らかにした。Memory機能を使うと、ユーザーから提供された知見や、その後の回答の生成に役立つ可能性がある情報を、このチャットボットが記憶できるようになる。 Memory is now available to all ChatGPT Plus users. Using Memory is easy: just start a new chat and tell C
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NTT、深層学習の再学習コストを削減する「学習転移」 世界初
MetaのLlama 3を日本語でさらに学習したAIモデル、rinnaが公開
小学館やJIC、AI翻訳で漫画5万点輸出へ スタートアップに29億円出資 - 日本経済新聞
日米・日欧で半導体やAI人材育成 留学資金や単位優遇 - 日本経済新聞
ゴミ出しの問い合わせにＡＩが架空の部署案内、正答率は目標に届かず「市民向けには時期尚早」
