最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
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
Sakana.aiが公開した「Evolutionary Model Merge」手法を「mergekit」で実施してみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日々、LLMが進化していて、画像が本職（のはず）の私ですら、ここ数年LLMの勉強をはじめています。 学習してモデル公開しましたといった記事はよく見ますが、今回は今、非常に注目されている日本に拠点があるAIスタートアップである「Sakana.ai」が公開した「Evolutionary Model Merge」を使う話をします。 Evolutionary Model Merge 「Evolutionary Model Merge」は「Sakana.ai」から発表された進化的モデルマージと呼ばれる技術です。 端的に言ってしまえば、複数のモデルを利用して新し
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
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
Googleは2024年2月に、生成AIのGeminiが「人種的に多様なナチス」を生成したことを謝罪し、修正できるまで人物を生成できなくする一時措置を講じました。また、Geminiに限らずほとんどのチャットAIは、センシティブな話題を振ると回答を拒否します。このように、大手AI企業は微妙な問題に直面すると臭いものにフタをするようにそのテーマへの言及そのものを回避する傾向がありますが、そのような対応は言論の自由を害することになりかねないと、専門家が警鐘を鳴らしています。 Report: Freedom of Expression in Generative AI - A Snapshot of Content Policies - The Future of Free Speech https://futurefreespeech.org/report-freedom-of-expressi
Supercomputing Contest 2013/GPUプログラミング資料 - Supercomputing Programing Contest Official Site
2023-09-13 SupercomputingContest2023 2023-09-06 Supercomputing Contest News News/sc230906 2023-09-01 News/sc230830 2023-08-28 News/sc230828 SupercomputingContest2023/本選結果 2023-08-01 MenuBar 2023-06-29 News/sc230629 SupercomputingContest2023/予選結果 2023-06-12 SupercomputingContest2023/予選・認定問題Ｑ＆Ａ 2023-06-01 SupercomputingContest2023/問題および関連ファイル群更新履歴 2023-05-31 News/sc230531 2023-05-30 News/sc230530 20
マケデコという主に株式関連のマーケットAPIを活用し、分析や予測モデルを構築しているbotterのDiscordコミュニティをJPX総研様と運営しています。本記事は2024/4/25に開催された「テンバガーはデータ分析で見つかるのか？」イベントのまとめ記事です。 概要 「機関投資家だけが知っている「予想」のいらない株式投資」の著者であり、元フィデリティ投信のファンドマネージャーである泉田良輔氏にお越しいただき、前半は著書の内容をベースに「テンバガーはデータ分析で見つかるのか？」というテーマについて講演いただきました。 その後、こちらの内容を受けてUKIさんと駄犬さんをおまねきして、パネルディスカッションを開催いたしました。 当日の動画はYouTubeで公開中です。 https://www.youtube.com/watch?v=eUZ70vl9Jvk 泉田良輔氏による「テンバガーはデータ分
こんにちは、にゃんたです。 今回は話題になっているDifyの基本的な使い方を解説してみました😆 めちゃくちゃ便利なので是非使ってみてください！ もっと詳しく知りたいとか要望があったらコメントしてください😊 ■LINE公式で限定コンテンツ配布中！ ▼登録はこちらから行えます▼ https://liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG 今ならキーワード「プレゼント」と入力すると ・ChatGPTのプロンプトまとめ ・Caludeのプロンプトまとめ ・Difyのまとめ を無料でお渡ししています！ ■チャプター 00:00 オープニング 02:16 Difyとは？ 10:00 Difyの使い方 ■Dify公式リンク https://dify.ai/ ■以前の関連動画 OpenAI最新のEmebddingモデルって何が凄いのか解説してみた https://you
すっかりおじさんになってしまった身としては近年の日本のミュージックシーンに極めて疎くなって久しいのですが、最近になってAdoさん*1の楽曲に『過学習』というタイトルのものがあるということを知ったのでした。 一体どこで「過学習」なんてマニアックなテクニカルタームが存在することを知って、あまつさえ楽曲のタイトルにしようと考えたのか、というのが不思議で仕方ないのですが、機械学習や統計学を初めとするデータサイエンス領域の人々ぐらいにしか馴染みのなかった語がこうして人口に膾炙しているのかと思うとなかなかに感慨深いものがあります。 ということで、「過学習」とはどういうものであり、どのような場面で生じ、それをどうすれば避けられるか、という点について簡単にまとめてみることにしました。このテーマでは過去に何度もブログ記事を書いており、もはや何周目の話題なんだという感もありますが、温故知新ということでご容赦い
Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activation functions on edges ("weights"). KANs have no linear weights at all -- every weight parameter is replaced by a univariate function parametriz
強化学習未経験者がテトリスの AI を作ってみた話
はじめに この度、強化学習によるテトリスの AI を作成してみました。想像以上にうまくいき、最終的には半永久的にラインを消してくれる AI に成長してくれたので、今回はその記録として AI を作成した過程をここに記していきます！ 今回の AI の概要 今回作成したテトリス AI の概要は以下の通りです。 特定のゲームの状態から可能な行動パターンを全てシミュレーションする 行動後の状態を入力情報として Neural Network に今後の報酬の期待値を推測させる 今後の報酬の期待値が一番高くなる行動を実際の行動として選択して遷移する (貪欲方策) Game Over になるまで 1 ~ 3 を繰り返す Tetris AI を可視化した図 何も知らない頃は『AI ってどうやって動いてるんだ？』と自分は思っていたんですが、動作原理は非常にシンプルです。強化学習とは、この今後の報酬の期待値を推測
Book: Alice’s Adventures in a differentiable wonderland
Book: Alice’s Adventures in a differentiable wonderland Neural networks surround us, in the form of large language models, speech transcription systems, molecular discovery algorithms, robotics, and much more. Stripped of anything else, neural networks are compositions of differentiable primitives, and studying them means learning how to program and how to interact with these models, a particular
【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 （ みとよ ） 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん（５１）は昨年１１月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型ＡＩ（人工知能）サービス
【検閲なし】GPUで生成するローカルAIチャット環境と小説企画＋執筆用ゴールシークプロンプトで叡智小説生成最強に見える｜カガミカミ水鏡👯
この記事では日本語小説に強いローカルLLM環境を簡単構築できるEasyLightChatAssistantの紹介と、論理破綻が少ない効率的な小説生成を促す(と個人的には思っている)AIチャット用プロンプトの公開をしていきます。このコンテンツは主に官能小説をベースに語りますので、年齢制限などお住まいの国家地域のレーティングに従ってお読みください。 どうもこんにちは、休日に「生成AIなんでも展示会」というイベントを知って寝てからいくかーと思って起きて行こうと思ったら当日参加不可イベントだったことを知ったカガミカミ水鏡です。そうよ鉄郎……私は計画性がない女…… ところでエロ小説が大好きな皆さん(直球)、カガミカミ水鏡さんという方はご存知ですか？ 生成AIが頭角を表すはるか以前の2015年からpixivの片隅できしょいジャンルの小説を投稿してるエロSS書きです(猫耳の奴などは2011年にbbspi
2024/04/24に開催したセミナーで登壇した際に、使用した資料です https://dev.classmethod.jp/news/240424-ai-rag-webinar/
この前はPhoenixを使ってRAGの実験管理をしてみました。 とはいうものの、Phoenixに事前定義された機能で評価をしただけなので、今回改めてRAGアプリケーションの精度評価について考えてみようと思います。 RAGの評価周りでよく知られたツールとしてRagasがありますが、今回はこちらを使いながら評価について勉強してみようと思います。 Ragas Ragasで用いる評価指標 基本的な評価指標 Faithfulness Answer relevancy Context recall, Context precision Context Relevancy Context entities recall やってみる 評価 今回使用したnotebook 参考文献 感想 Ragas この記事の本題であるRAGの評価について入っていきたいと思います。 github.com docs.ragas
ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成 - Qiita
ED法と3値(+1,-1,0)のアイデアを元に新しい活性化関数(ExP2)を作ってGELU、ELUと性能比較してみた。MINIST精度 99.43%以上達成DeepLearningPyTorch活性化関数誤差逆伝播法ED法 追記 ELUとの比較を追加しました、金子さんのアイデアの凄さが明確に結果に出ています。 また最後にニューロンが正・負どちらに発火しているのか可視化したチャートも追加しました。 初めに 誤差逆伝播法を用いずに、興奮性・抑制性ニューロンの出力を調整することでニューラルネットワークの学習を進める金子さんの誤差拡散法はとても衝撃的でした。 しかし、誤差拡散法は現在広く使用されているニューラルネットワークのアーキテクチャとは互換性がないため、 今すでに利用されているニューラルネットワークに興奮性、抑制性ニューロンのアイデアを直接反映できません。 そのため、今の誤差逆伝播法の範囲内
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
発表当初は、画像生成AIに詳しいXユーザーのあいだで「画像生成AI『Stable Diffusion』で、追加学習モデル『LoRA』を使っているだけでは」という疑問の声も出ていたが、エンドルフィンは4月5日にプレスリリースを出し、「私たちが提供しているサービスは、公開されている汎用モデルを活用した生成AIとは一線を画しています」として、画像の生成までに独自のプロセスを踏んでいる旨を説明している。 話題の「ピュアモデルAI」ができた経緯や、その技術的背景について、連載「メタバース・プレゼンス」を執筆している新 清士氏とアスキー編集部で、エンドルフィンの代表と、サービス開発元のスーパーエンジンのCEOに話を聞いた。 生成AIは「アナログからデジタル」の変化と同じ ── 最初にそれぞれの会社について教えてください。 ジェームズ キム・ドンジュン 2022年下半期ごろから、生成AIに関心をもって、
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）好評発売中！：https://www.amazon.co.jp/d/4065347823 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
60周年を記念して制作したサコッシュ・冊子・卓上カレンダー・ステッカーのセットが、フォロー＆ポストで10名様に当たる！ 応募方法 講談社現代新書公式X（@gendai_shinsho）をフォローして、わたしの現代新書でつくったあなただけの本を、以下の2つのハッシュタグ #現代新書60周年キャンペーン#わたしの現代新書をつけてXにポストしよう！
ローカルLLM on iOS の現状まとめ
2024年3月5日に開催されたイベントで発表した内容です。 スライドはこちら： またLTで全然時間が足りなかったので、イベント終了後にひとりで撮ったプレゼン動画がこちら： 以下、発表資料を記事として再構成したものになります。登壇後に調査した内容も追記しています。 「ローカルLLM on iOS」のデモ オンデバイスで [1]処理してます APIは叩いていません 倍速再生していません 8.6 tokens/sec iOSローカルでLLMを動かすメリット オフラインでも動く プライバシーが守られる（データがどこにもアップされない） どれだけ使っても無料 モバイル端末スタンドアローンで最先端の機能が動作することには常にロマンがある iOSでローカルLLMを動かす方法 大きく分けて2つ llama.cpp Core ML llama.cpp LLMが高速に動くランタイム C/C++製 Georgi
Kaggle Masterが語るMachineLearning - TechLovers #1 https://sony.connpass.com/event/315090/ での登壇資料です。 コンペの流れとtips的な情報を主観強めで紹介しています。
はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、 行列計算を使用した実装と簡単なテスト結果、 実装上の工夫 までまとめてみたいと思います。 誤差拡散（Error Diffusion）法 もともとは画像の2値化において失われる情報を周囲のピクセルで補うことで、遠目に元の画像の濃淡が残っているように見せる技術（ハーフトーン処理の一種）です。 Error diffusion -Wikipedia（英語版） 左の画像をちょうど半分の明るさをしきい値として2値化すると中央の画像のようになりますが、誤差拡散法を適用すると2値化後も右の画像のようにある程度濃淡を保存・表現できます。 誤差拡散法（画像処理）のサンプルコード コメントアウト箇所はFloyd, St
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
AI作曲で再びパンドラの箱が開く。Sonautoで既存曲のメロディーと音楽スタイルを参照して別曲が作れるようになって替え歌思うがまま（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
曲をアップロードして、そのリズムスタイルだけを参照するといったことはこれまでのSonautoでも可能だったのですが、今回、楽曲全体を参照する「Full Song Control」機能を追加。これにより、メロディーライン、コード進行、伴奏などをオリジナルから逸脱しないレベルで使い回し、さらに、プロンプトで音楽スタイルを追加したり、歌詞を全く新しいものに置き換えたりといったことが可能になりました。 Sunoですでに作ってあった曲をSonautoで参照して作ってみました。 作曲画面の最下部にあるアップロードフィールドから、この曲を参照元としてアップロードします。Full Song ControlにするかRhythm Controlにするか聞かれるので前者を選択。 ▲Full Song Controlを選択 次にプロンプトと歌詞を選びます。Advanced Modeにしなければ、自動的に作詞されま
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
■Xに投稿された誤認識の事例具体的なXの投稿は以下の通りだ。「コイツ100均の看板を道路標識と勘違いしてるwww」といった投稿だ。確かにセリアの看板にある100の数字を最高制限速度100キロの標識と誤認識しているようだ。 コイツ100均の看板を道路標識と勘違いしてるwww pic.twitter.com/Lh8gLsLfyD — CUE (@CueHhon) July 17, 2023
はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを２つとしたときは、 p, n の２つと, バイアス用のp, n の２つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ
ED法への生理学的な考察 - Qiita
初めまして。普段は産婦人科医をしつつAIの医学応用に関する研究をしています。 Qiitaは見る専でしたが、以下のバズっている記事を拝見した時、生理学の神経構造の話をふと思い出したのでメモ代わりに記載しようと思います。 読みにくい部分があれば申し訳ありません。 とくに@pocokhc(ちぃがぅ)さんの記事のコード詳細と実験内容を見ていた時、実際の神経系の構造とあまりに似ていたことにびっくりしました。 まず、興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの2種類から構成されるED法の構成ですが、これは実際の神経系でも同様の構造になっています。実際の神経はシナプスのつながりをニューロンと言います。信号を伝える側の興奮性シナプスに電気が走ると、電位依存性のカルシウムチャネルが開き、Caが放出されます。このCaの影響でシナプスの末端にある小さな袋から神経伝達物質（中枢神経系では主にグルタミン酸）が放出されます。
出典：Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING（ホンダセンシング）」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷
「Reor」はメモを書いている時に過去のメモの関連する部分が表示されたり、AIにメモの内容について質問したりできるメモ作成アプリです。AIモデルとしてOpenAIのモデルのほか、ローカルのモデルも利用可能とのことだったので、実際に使ってみました。 Reor https://www.reorproject.org/ Reorの公式サイトにアクセスし、「Downloads」をクリック。 「Download for Windows」をクリックします。 ダウンロードした実行ファイルをダブルクリック。 「詳細情報」をクリックします。 「実行」をクリック。 インストーラーが起動するので「次へ」をクリックします。 今回は特にインストール先を変更せず、そのまま「インストール」をクリックしました。 「Reorを実行」にチェックマークが入っているのを確認し、「完了」をクリック。 無事Reorが起動しました。初
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
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噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
AIに「物議を醸す話題」を拒否させるのは言論の自由に悪影響と専門家が警鐘
【マケデコ】テンバガーはデータ分析で見つかるのか？(2024/04/25)まとめ
OpenAIのGPTsより凄い！無料で使えるDifyを徹底解説してみた
過学習（過剰適合）のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
プロンプトだけで一歩先へ：AI画像生成でセンスをみがこう【生成AIストリーム】
KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
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」
実例で紹介するRAG導入時の知見と精度向上の勘所
RAGの評価をRagasを使ってやってみる - Re:ゼロから始めるML生活
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
漫画家の絵柄、AIでそっくり再現「ピュアモデルAI」ができたワケ (1/3)
GWに徹底理解！GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
【西川和久の不定期コラム】 自前でStable Diffusion用美女モデル作成の後日談。そしてVRAM 80GBのA100も使ってみた！
AI編集者とつくろう！わたしの現代新書｜講談社 現代新書 創刊60周年
競技としてのKaggle、役に立つKaggle
金子勇さんのED法の解説と弱点、行列積を使用した効率的な実装 - Qiita
『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
100均のセリアのロゴ、日産車が「100キロ制限」と誤認識 | 自動運転ラボ
金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
ローカルやOpenAIのモデルを使ってAIの力を借りながらメモを作成できるアプリ「Reor」を使ってみた
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita