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LLMの検索結果321 - 360 件 / 2788件

  • オープンなLLMをDockerで動かす

    次々と発表されるオープンな日本語大規模モデル どうなっているの??という感じですよね。 我らがnpakaさんは、さっそくGoogle Colabで動かしていらっしゃいます。 ただ、Google Colabだと毎回モデルのダウンロードが大変なので、ローカルでDocker使って手軽に動かせるといいな、ということでやってみました。 以下GitHubのリポジトリにDockerfileとサンプルプログラムをおいています。チャットっぽいことをできるようにしています。 上記で、サイバーエージェントとリンナのLLMが両方動きます。 使用環境 前提となる環境です。使用しているPCのスペックは以下です。 項目 内容

      オープンなLLMをDockerで動かす
    • “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ

      ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ(メトリクス、ログ、トレースなど)が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM(LLM for SRE, LLM4SRE)に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推

        “LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
      • AIが勝手に議論を深めてくれる弁証法エンジンの構築|深津 貴之 (fladdict)

        AI哲学者ヘーゲルさんに、無限に議論を思索してもらえる穢土転生コードを書いてみた。GPT3.5でも4でも動きます。 弁証法ってなに?ヘーゲルって哲学者おっさんが考えた、思索を深めるメソッド。 ある意見(テーゼ)に対して、あえて反対意見(アンチテーゼ)をいって、それから意見と反対意見を統合(ジンテーゼ)することで議論が深まるよ…というもの。 ・筋トレは健康によい(命題 = テーゼ) ・筋トレで体を壊すこともある(反対命題 = アンチテーゼ) ・筋トレは健康によいが、やりすぎや間違った方法には注意しなければいけない(総合命題=ジンテーゼ) みたいな考えかた。 以下、勝手に無限ループでヘーゲル先生が、弁証法を繰り返してくれるプロンプトです。 弁証法エンジンのプロンプトあなたはヘーゲルの仮想人格として振る舞う、形而上の弁証法シミュレーターです。 ユーザーの入力「仕事にいかずにゲームをしていたい」に

          AIが勝手に議論を深めてくれる弁証法エンジンの構築|深津 貴之 (fladdict)
        • [速報]Googleの生成的AI「Bard」が日本語に対応。ウェイトリストもなくなり、すぐに利用できるように。Google I/O 2023

          Googleは5月10日(日本時間5月11日未明)、米カリフォルニア州マウンテンビューで開催中のイベント「Google I/O 2023」で、生成的AI「Bard」が日本語に対応したことを発表しました。 BardはOpenAIのChatGPTと同様に、AIに対してテキストチャットによる対話が可能なサービスです。 これまでは英語にのみ対応していました。また、利用するにはまずウェイトリストに登録し、その後Googleから利用許可の連絡が来くるまで待つ必要がありました。 今回、ウェイトリストがなくなり180カ国以上ですぐに英語での利用が可能になったこと、そして日本語と韓国語に対応したことが発表されました。今後さらに40の自然言語にも対応予定です。 Bardは現在、Googleが開発した最新のAI基盤モデル「PaLM 2」を用いており、今後さらに強力な基盤モデルのGeminiへ移行する予定であるこ

            [速報]Googleの生成的AI「Bard」が日本語に対応。ウェイトリストもなくなり、すぐに利用できるように。Google I/O 2023
          • OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」

            米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」(超知能)の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日(現地時間)、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI(Ar

              OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
            • Claude

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                Claude
              • ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ|shi3z

                やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp

                  ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ|shi3z
                • [速報]AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023

                  Amazon Web Services(AWS)は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表しました。 マイクロソフトが「GitHub Copilot」や「Microsoft 365 Copilot」など「Copilot」を同社の生成AIサービスの包括的なブランドとしているように、AWSは「Amazon Q」ブランドにおいてコーディング支援やデータ分析、業務支援、コ……

                    [速報]AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023
                  • GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning

                    この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction

                      GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
                    • OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース

                      OpenAIが高性能モデル「GPT-4」のAPIを一般公開しました。また、ChatGPT Plusの会員向けにコード実行プラグイン「Code Interpreter」の一般公開も予告されています。 GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability GPT-4 API is now available to all paying OpenAI API customers. GPT-3.5 Turbo, DALL·E, and Whisper APIs are also now generally available, and we’re announcing a

                        OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース
                      • 自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」発表。課題から情報収集して環境構築・ビルド・デプロイまで | テクノエッジ TechnoEdge

                        ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Cognition AI CEOのScott Wu氏以下はデモ動画からのキャプチャです。 Devinは人間のソフトウェアエンジニアと同様に、自身のコンソール画面(右上)、コードエディタ(右下)、Webブラウザ(左下)を持っています(左上は人間とチャットでやり取りする領域)。 人間がプロンプトで何らかの課題を与えると、まず課題解決のためのプランを生成します。 今回、Dev

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                        • 社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所

                          前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい

                            社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所
                          • 【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較

                              【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較
                            • 米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞

                              【ニューヨーク=清水石珠実】米紙ニューヨーク・タイムズ(NYT)は27日、生成AI(人工知能)を手がける米オープンAIと同社に出資する米マイクロソフトを提訴した。2社がNYTの記事をAIの学習用に許可なく使用し、著作権を侵害していると指摘した。NYTによると、AI学習を巡って大手の報道機関が開発企業を訴えるのは今回が初めての例となる。ほかの報道機関やAI開発企業にも訴訟の動きが広がる可能性があ

                                米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞
                              • 自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか?

                                OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja

                                  自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか?
                                • ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性(野口 悠紀雄) @gendai_biz

                                  ChatGPTの事前学習データの使用料をめぐって、ニューヨーク・タイムズがOpenAIを訴えました。これは、情報の価値がどのようにして生じるかという問題の基本に関わるものであり、生成AIの将来に大きな影響を与えます。しかし、簡単に答えが出るものではありません。 裁判の結果次第ではChatGPTが成り立たない 米紙ニューヨーク・タイムズは、ChatGPTの開発者であるOpenAIに対して、事前学習のデータの利用に関して支払いを求める訴訟を起こしました。 この問題は、「情報や知識に関する社会的制度をどう構築するか?」という問題の本質に関わっており、大変重要です。 最初にこれまでの経緯を見ると、ニューヨーク・タイムズはその記事を無断でAIの訓練に用いることを禁止しています。したがって、OpenAIが事前学習でニューヨーク・タイムスの記事を使っていないと証明できない限り、罰金を言い渡されることにな

                                    ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性(野口 悠紀雄) @gendai_biz
                                  • AI時代に起業するということ|shi3z

                                    生成AI以前と以後で、会社のあり方は決定的に変化していくのだと思う。 たとえば、昨日はとある会議で、「この(AI)サービスの原価はいくらか」という議論が沸き起こった。 AIサービスなのだから、AIの利用料くらいしかかからないかというとそうでもない。実際、AIを動かすためにはAIそのものにかかるお金以外の人件費がかかる。誰かに売る人の人件費や、システム開発のための人件費や、サポートのための人件費だ。ただ、AIサービスの場合、人件費を極限まで最小化することができる、という点が決定的に違う。 また「AIの利用料」も、「APIの利用料」なのか、ベアメタルサーバーの月額利用料なのか、それとも自社に持っているGPUマシンの電気代なのか、という議論のポイントがある。 あまり多くの人は語らないことだが、実は起業には再現性がある。 つまり、一度でも事業をうまく立ち上げたことがある経験を持つ人は、次も事業をう

                                      AI時代に起業するということ|shi3z
                                    • NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM

                                        NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM
                                      • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                                        ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                                          「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                                        • 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]

                                          「面倒なことはChatGPTにやらせよう」はどんな本か? 「ChatGPTに面倒なことをやらせてしまおう」というタイトル通りの内容の本です。AIの小難しい理論的な話は最低限にして、実用・エンジニアリングに最大限に振っています。 特にChatGPT Plusの有料版に特化しています。GPT-4と様々な拡張機能と呼ばれる機能、具体的にはBrowsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4V等の機能をフル活用します。 2023年11月のOpenAIの大規模アップデートにも完全対応しています。実は、その関係で全体の半分近くをかなりの急ピッチで書き直したのですが、そのかいもあり、商業誌でアップデートに対応したChatGPTの実用本としては、最速のタイミングでの販売になるのではないかと思います。 書籍の詳細は以下です。 面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS

                                            「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]
                                          • ChatGPTなど生成AIのガイドラインとサービス規約を超要約、何がOKで何がNGか確認する【イニシャルB】

                                              ChatGPTなど生成AIのガイドラインとサービス規約を超要約、何がOKで何がNGか確認する【イニシャルB】
                                            • ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea

                                              はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは?使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個~16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==

                                                ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事|Clirea
                                              • Azure OpenAIをもちいたLLMアプリの企画から本番構築までの道のり/Microsoft Build Japan

                                                2023.6.27 Microsoft Build Japan で話した資料です。

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                                                • 数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常

                                                  微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための3つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。(多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる) もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ

                                                    数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常
                                                  • ついに日本で利用可能になったChatGPTの強力ライバル「Claude」使用レビュー、テキストファイルやPDFファイルの認識も可能でランチの相談からコーディング補助までサクサク応答

                                                    チャットAI「Claude」は人間の学者に匹敵する能力を持つとされるほどの性能を備えており、ChatGPTのライバルとみなされています。そんなClaudeが日本でも利用可能になったので、実際にClaudeを使う方法や性能をまとめてみました。 Now users in all supported countries can access both our free experience and Claude Pro to boost their productivity and get more done.— Anthropic (@AnthropicAI) ◆Claudeのアカウント作成手順 Claudeを使うには無料のアカウントを作成する必要があるので、まずは以下のリンクをクリックしてアカウント作成画面にアクセスします。 Claude https://claude.ai/login アカ

                                                      ついに日本で利用可能になったChatGPTの強力ライバル「Claude」使用レビュー、テキストファイルやPDFファイルの認識も可能でランチの相談からコーディング補助までサクサク応答
                                                    • グーグル「Bard」ついに日本公開 「ChatGPT」対抗のAIチャット

                                                      グーグルが開発するAIチャット「Bard」。2月6日に発表され、3月21日より米国と英国のみで公開されていたが、4月18日午後(日本時間)あたりから、日本でもベータテストに参加できるようになった。 さっそく使ってみる 「Bard」は大規模言語モデル(LLM)「GPT-4」を使用したOpenAIの「ChatGPT」同様、Googleが開発するLLM「LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)」の「軽量で最適化されたバージョン」を利用している。 ベータテストに参加するには、サイトの右下に表示されている「Join Waitlist」ボタンをクリックし、ニュースメールの購読にチェックを入れるだけでよい。

                                                        グーグル「Bard」ついに日本公開 「ChatGPT」対抗のAIチャット
                                                      • 構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました! - MonotaRO Tech Blog

                                                        はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです! はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha

                                                          構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました! - MonotaRO Tech Blog
                                                        • Microsoft発のオープンソース版「UFO」登場! Windowsを自動操縦するAIエージェントを試す【イニシャルB】

                                                            Microsoft発のオープンソース版「UFO」登場! Windowsを自動操縦するAIエージェントを試す【イニシャルB】
                                                          • Anond AI開発日記 - Hatena Developer Blog

                                                            こんにちは。Anond AIを研究している id:cockscomb です。 私たちはこの度、このAI時代を制するプロダクト、Anond AIを開発しました。本エントリではその詳細について説明します。 Anond AIとは Anond AIはいわゆるGenerative AIで、人類が匿名で日記を書くことをアシストしてくれるものです。私たちは日記に芸術性を感じる文化を持っていて、「日記文学」という言葉もあります。Generative AIによって、名前を隠して楽しく日記を書くことをサポートし、匿名日記文化のさらなる発展に寄与できないか、と考えました。 Anond AIは、rinna/japanese-gpt2-mediumをはてな匿名ダイアリーのデータを用いてファインチューニングし、ドメイン適応させたものです。 Anond AIの開発 Anond AIは実験的なプロダクトのため、Hatel

                                                              Anond AI開発日記 - Hatena Developer Blog
                                                            • 人類には早過ぎるLLMの話 - laiso

                                                              Sam Altman解任騒動は個人間の対立ではなく、組織構造の問題に注目すると感想が変わるなと思った。 www.nytimes.com この騒動についてはAIの安全性を重視する思想とOpenAIのビジネスの拡大を目指す戦略の衝突があるので、AIの安全性というトピックが重要になる。 僕は結構テクノロジー原理主義者みたいなところがあるので、自動車で人命が失なわれているとして人類が獲得した利益と比較できないし、SNSによって情報操作から暴動が起きたり、誹謗中傷で精神を病む人々が出現してもそれは—— まぁ困るよね・・(身内が事故やSNSで不幸にあったら絶対反転アンチになるだろうし) ぐらいの曖昧な態度だったんだけど、これをきっかけにAIの安全性についての研究等に関心を持つようになった。 安全性と言っても暴走ロボットが人類滅亡に向ってstep by stepで考えてください、みたいな昔のSF小説的な

                                                                人類には早過ぎるLLMの話 - laiso
                                                              • LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門

                                                                書籍はこちら:https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ:https://forkwell.connpass.com/event

                                                                  LLMを使ったアプリケーション開発の基本とLangChain超入門
                                                                • GitHub Copilotは開発者の生産性をどれだけ上げるのか?ZOZOでの全社導入とその効果 / How Much Does GitHub Copilot Improve Developer Productivity? The Company-wide Implementation and Its Effects at ZOZO

                                                                  2024/2/16 Developers Summit 2024 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240215 ■ ZOZOエンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/zozodevelopers/company-deck ■ GitHub Universe 2023 https://githubuniverse.com/ ■ Universe 2023: CopilotがGitHubをAIを駆使した開発者プラットフォームへと変貌させる https://github.blog/jp/2023-11-09-universe-2023-copilot-transforms-github-into-the-ai-powered-developer-platform/ ■ GitHub Universe 2023 o

                                                                    GitHub Copilotは開発者の生産性をどれだけ上げるのか?ZOZOでの全社導入とその効果 / How Much Does GitHub Copilot Improve Developer Productivity? The Company-wide Implementation and Its Effects at ZOZO
                                                                  • 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

                                                                      LLM時代のX情報収集術|べいえりあ
                                                                    • AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO

                                                                      AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター(以降、担当者)にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別

                                                                        AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
                                                                      • もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら? - MNTSQ Techブログ

                                                                        こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです!契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約

                                                                          もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら? - MNTSQ Techブログ
                                                                        • GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」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) - Yahoo!ニュース

                                                                          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。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」この研究は、大規模言語モデル(LLM)に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま

                                                                            GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」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) - Yahoo!ニュース
                                                                          • オープンソースの定義にこだわるのはもう無意味なのか? - YAMDAS現更新履歴

                                                                            [2023年8月22日追記]:松尾研究室の投稿にあるように、問題のプレスリリースは修正がなされ、「オープンソース」の記述は削除されている。 weblab.t.u-tokyo.ac.jp 東京大学松尾研究室が大規模言語モデル(LLM)を公開というニュースが先週話題となったが、「商用利用不可のオープンソース」という記述に「商業利用できない」のであれば、オープンソースではないという突っ込みがすかさずあがり、佐渡秀治さんも「座視することが難しい」と意見表明している。 ワタシもこれらの意見に賛成である(事実そうした声を受けて、ITmedia などは記事の記述を改めている)。ただ、この話題にすっぽり重なる文章を少し前に見て、居心地が悪い思いをしていたので、それを紹介しておきたい。 www.infoworld.com 「オープンソースのライセンス戦争は終わった」というタイトルだが、どういう文章なのか?

                                                                              オープンソースの定義にこだわるのはもう無意味なのか? - YAMDAS現更新履歴
                                                                            • 【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境

                                                                              はじめに WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU:NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール

                                                                                【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境
                                                                              • 百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】

                                                                                昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル(LLM)だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA(ラマ)がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca(アルパカ)、AlpacaをShareGPT(GPTとの会話を有志がオープンにしたもの)のデータで微調整したVicuna(ビクーニャ)といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna

                                                                                  百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
                                                                                • デザインプロセスに生成 AI を取り入れる実験 ~プロンプト全公開~ - Techtouch Developers Blog

                                                                                  デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ

                                                                                    デザインプロセスに生成 AI を取り入れる実験 ~プロンプト全公開~ - Techtouch Developers Blog