Barakan Beat 2022年10月2日（ブルース・スプリングスティーン、濱口祐自、マンドリル & マイケル・マッサー、バディ・ガイ） & 週間プレイリスト - ラジオと音楽
バラカンさんの声の響きが違うなぁと思ったら、コロナに感染してしまったそうで、リモートでの放送でした（いいマイクを使っていたそうで、音は良かったです）。2020年コロナ禍となってからもバラカンさんはずっとスタジオ収録されていたと思います。ご無理なさらず、お大事になさってください。 Bruce Springsteen「Do I Love You (Indeed I Do)」 ブルース・スプリングスティーンが11月11日にソウルの古い曲ばかりのカバーアルバム『Only the Strong Survive』を出すそうです。この曲は先行配信曲でフランク・ウィルソンというモータウン系のソングライター、シンガー、レコードプロデューサーの1965年の曲だそうです。 Only the Strong Survive Columbia Amazon 濱口祐自「Dr.O's Rag」 バラカンさん監修の『Liv
RAGは非常に有用なツールですが、PDFの論文などを扱う際には、表データを正しく読み取れない場合があります。 表の構造を適切に処理することは難しく、いくつかの改善策が提案されています。 例えば、RAGを構築するのに使われるライブラリであるLlamaIndexのドキュメントに以下のような情報があります。 このドキュメントでは表を含むデータを扱う方法として、PDFを一旦すべて画像データに変換し、画像として表の形式を保持したままGPT-4Vでデータを解析することを提案しています。 ただ、PDF1ページ分の画像をそのままGPT-4Vに解析させても精度はあまり良くないようで、後述するTable Transformerを使って表部分の画像のみ抽出してから解析を行うことで、より良い結果が得られたのことでした。 本記事では、この方法を用いてPDF内の表の解析を試してみます。 手順としては 1. PDFの全
Bedrockに新たな仲間が登場！ AWSは先日、生成AIサービスAmazon BedrockにMistal AIのLLMを追加する予定があることを発表しました。 そもそもMistral AIとは？ 2023年4月にフランスで立ち上げられたAIベンチャーです。元DeepMind（Google系）や元Metaのメンバーらが共同創業しています。 GPT-4に迫る賢さ？ 最新のLargeモデルとは そんな話題の中、日本時間2/27（火）未明ごろに同社の最新モデル「Mistral Large」が発表されたようです。MMLUというベンチマークによると、なんとClaude 2を押さえてGPT-4に迫る第2位のスコアを叩き出しています。 （出典：上記ブログ記事より） 公言されていないが日本語も普通に使えそう！ このMistral Largeモデル、すでに同社の提供するWebチャット「Le Chat」で無
LangChainプロジェクトは2024年1月8日（米国時間）、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AI（人工知能）アプリケーションを開発するためのオープンソースフレームワーク「LangChain」の安定版（v0.1.0）を公開した。 LangChainは、LLMを活用した生成アプリケーション開発を支援するオープンソースのフレームワークだ。LLMとコンテキスト（データソース）の統合を支援する複数の機能を提供している。開発者はLangChainを利用することで、LLMを利用した生成AIアプリを構築できる。 LangChai社は「完全な下位互換性があり、PythonとJavaScriptの両方で利用可能だ」と述べている。 LangChain v0.1.0の主な変更点 関連記事 生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】 生成系AIの導入が急
normcore-llm.md Anti-hype LLM reading list Goals: Add links that are reasonable and good explanations of how stuff works. No hype and no vendor content if possible. Practical first-hand accounts of models in prod eagerly sought. Foundational Concepts Pre-Transformer Models The Illustrated Word2vec - A Gentle Intro to Word Embeddings in Machine Learning (YouTube) Transformers as Support Vector Mach
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース | DevelopersIO
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース はじめに Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexの利用すべきケースと利用すべきでないケースを考えてみました。 私はこれまでに、以下のようなConnectを利用したコールセンター向けAIチャットボットの構築経験があります。 [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた AIチャットボットで問い合わせに対
あと他人事みたいに言ってるけど、ぶっちゃけrag_enさんとかhanyanさん辺りはzyzyさんや私と性別が逆なだけで同じカテゴリだと思ってる。
GitHub - confident-ai/deepeval: The LLM Evaluation Framework
DeepEval is a simple-to-use, open-source LLM evaluation framework. It is similar to Pytest but specialized for unit testing LLM outputs. DeepEval incorporates the latest research to evaluate LLM outputs based on metrics such as G-Eval, hallucination, answer relevancy, RAGAS, etc., which uses LLMs and various other NLP models that runs locally on your machine for evaluation. Whether your applicatio
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
GPTsの登場も相まり盛り上がる「GPTベースのBot開発」。 生成AIを活用した様々な会話型AIが作成される中、AIを実用的に活かしきれずに悩んでいる声も実は少なくありません。 よくあるのが、「生成AIブームでGPTのボットを作ってみたは良いが、その後なかなか使われなくなった・・・」という話。生成AIにより超強力なBotが生み出せるのは間違いないので、実用されなくなるのはもったいないです。 今回は、GPTベースのBotをチューニングし、一気に実用レベルに引き上げる技を１０個お届けします。 長く活躍する実用的なAI Botを作る参考にぜひしてみてください。 ※ 本記事は、株式会社miiboの提供でお送り致します。 紹介するアプローチ今回紹介するアプローチの多くは、弊社で開発する「会話型AI構築プラットフォーム miibo」で実際にチューニング可能な方法です。 miiboで実際に試して有効だ
世界一わかりみの深いAPM 〜Application Insightsでアプリケーションパフォーマンス管理に全集中！！〜 | SIOS Tech. Lab
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【5/21開催】Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました 生成AIを活用したユースケースで最も一番熱いと言われているRAGの実装ガイドを公開しました。そのガイドの紹介をおこなうイベントです!! https://tech-lab.connpass.com/event/315703/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回はApplication Insightsを使って本格的なアプリケーションのパフォーマンス管理をやりたいと思います。 あ、またAzureの話って思って他のサイトに行かない
立民・川内氏が繰り上げ当選へ：時事ドットコム
立民・川内氏が繰り上げ当選へ 時事通信 政治部2024年04月16日09時33分配信 川内博史氏 立憲民主党の山田勝彦衆院議員（比例代表九州ブロック）は１６日、衆院長崎３区補欠選挙に立候補を届け出て自動失職した。２０２１年衆院選の同党比例名簿に従い、元職の川内博史氏が繰り上げ当選する。近く開かれる中央選挙管理会で正式決定する。 衆院３補選が告示 裏金事件後初、政権運営左右 無所属の須藤元気参院議員（比例）も１６日、衆院東京１５区補選に立候補して自動失職した。同氏は１９年参院選に旧立民で当選した。旧立民名簿の次点はアイドルグループ「モーニング娘。」の元メンバー市井紗耶香氏だが、同氏は当選を辞退する意向。次々点はアカペラグループ「ＲＡＧ ＦＡＩＲ」元メンバーの奥村政佳氏。 山田勝彦 須藤元気 政治 選挙 コメントをする 最終更新:2024年04月16日09時49分
大規模言語モデル（LLM）の弱点であるハルシネーション（幻覚）への対策として、最も期待されているのはRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）だ。RAGに強みを持つカナダのスタートアップ、Cohere（コーヒア）のNick Frosst（ニック・フロスト）共同創業者は、RAGの高度化に「Rerank（再順位付け）」という技術が欠かせないと指摘する。 RAGはLLMに対して、事前学習した知識だけでなく外部の知識情報も参照させてテキストを生成させる手法だ。RAGを活用すれば、企業の内部情報に基づいた回答をLLMに生成させることも可能であるため、LLMがデタラメな回答を出力するハルシネーションへの対策として有望視されている。 LLMと検索を組み合わせるのが「RAG」 RAGは「検索拡張生成」というネーミングが示すとおり、LLMに参照させる知識情報の選択に
Say What? Chat With RTX Brings Custom Chatbot to NVIDIA RTX AI PCs Chatbots are used by millions of people around the world every day, powered by NVIDIA GPU-based cloud servers. Now, these groundbreaking tools are coming to Windows PCs powered by NVIDIA RTX for local, fast, custom generative AI. Chat with RTX, now free to download, is a tech demo that lets users personalize a chatbot with their ow
Photo by Mariia Shalabaieva on UnsplashBackgroundAllowing non-technical users to ask questions from a database has been a problem of interest in academia and industry for years. The recent advances in Large Language Model (LLM) technology, such as GPT-4, have improved the accuracy of proposed solutions. However, since the most advanced LLMs have not been open for fine-tuning, recent work in the sp
Amazon OpenSearch Service のベクトルデータベース機能の説明 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon OpenSearch Service のベクトルデータベース機能の説明 この記事は、Amazon OpenSearch Service’s vector database capabilities explained を翻訳したものです。 OpenSearch は、Apache 2.0 ライセンスのもとで提供される、検索、分析、セキュリティ監視、可観測性アプリケーションのためのスケーラブルで柔軟かつ拡張性のあるオープンソースソフトウェアスイートです。OpenSearch には、低レイテンシーの検索と集計を実現する検索エンジン OpenSearch、可視化とダッシュボードツールの OpenSearch Dashboards、アラート、きめ細かいアクセスコントロール、可観測性、セキュリティ監視、ベクトルの処理・格納などの高度な機能を
【連載】WSL2、Visual Studio Code、DockerでグッとよくなるWindows開発環境 〜 その2：WSL1＆2のしくみ 〜 | SIOS Tech. Lab
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Amazon BedrockのClaudeとAmazon Kendra、AWS Lambdaを利用し、RAGを実装してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon BedrockとAmazon Kendra、AWS Lambdaで、Retrieval Augmented Generation（RAG）を実装してみました。 最近、社内の業務効率化などの目的で、AIの言語モデル（以降、LLM）を用いて社内情報を活用するための手法として、RAGがよく話題になっています。 RAGとは具体的には、ユーザーからの問い合わせ（プロンプト）に基づいて外部データから関連するドキュメントを検索し、その結果をもとにLLMが質問への回答を生成するという手法です。 以前の記事で、検索（Retrieval）のフェーズのみをKendraを使い、試してみました。 構成 構成としては、下記の通りです。 Kendraのインデックスには、Network Load Balancer（NLB）のAWSドキュメントをウェブクローラーでインポートします。 Kendraのデ
RAGを作っていると、論文に出てくる表データを読み取って回答してもらう等、表データを扱いたくなってくる場面が出てきます。そんな欲求を頭の片隅に置いておいたところ、Chain-of-Tableと呼ばれるプロンプトの手法を見かけたので試してみました。 本記事の構成は以下のとおりです。 Chain-of-Tableとは Chain-of-Tableの実装 参考資料 Chain-of-Tableとは Chain-of-Tableとは、列の追加、行の選択、グループ化、ソート等の操作を段階的にしていくことで、表データを少しずつ理解しクエリに回答する手法です。以下の例では、表データに対して「最も多くのサイクリストがトップ3に入った国は？」という質問をする例です。一般的な推論やProgram-aided Reasoningでは回答に失敗している一方、Chain-of-Tableでは、「列の作成」「行の選択
Visual Studio Code + Docker + Remote DevelopmentでTomcat上のWebアプリを超簡単にデバッグ | SIOS Tech. Lab
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米Oracleは1月23日（現地時間）、生成AIサービス「Oracle Cloud Infrastructure Generative AI」（OCI Generative AI）をリリースした。カナダCohereの「Cohere」や米Metaの「Llama 2」といった大規模言語モデル（LLM）をクラウド上のAPI経由で利用でき、テキストの生成や要約などが可能という。 2023年9月にβ版としてリリースしたが、使えるLLMの追加や、UXの改善を行い正式版に。使えるLLMは「Llama-2 70B」「Cohere Command」「Cohere Embed」「Cohere Summarize」。6カ月後までに「Llama-2 7B」の追加も予定しているという。 クラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure」に加え、同クラウドの機能をオンプレミス環境で使える「OC
はじめに ChatGPTを初めとした大規模言語モデル (LLM) が話題になっており、ちょっとした質問でも非常に優れたアウトプットが得られるようになりました。一方、ChatGPTを企業で使用する場合、社内情報をChatGPTは保持していないため、社内情報について答えられないという課題があり、社内特化LLMシステムを構築する必要があります。 特化システムを作るためには、こちらの記事でも紹介している通りLLMそのものをfine tuningする方法と、LangChainを使ってVector MatchingするRetrieval Augmented Generation (RAG) の2つがあります。ただ、LLMのfine tuningは非常に大きな計算コストとデータセット構築作業が必要になります。 本記事では、RAGによる特化LLMシステムの構築方法を紹介します。本記事内で使用するLLMはG
6 important AI near-future breakthroughs, or why the AI hype peak is likely to be ahead of us | CodiumAI
6 important AI near-future breakthroughs, or why the AI hype peak is likely to be ahead of us TL;DR: 6 technologies are in the works and will very likely mature within the next 3 years, further increasing the (justifiable?) hype around Generative AI and large-language-models (LLMs) specifically. Once any of these technologies are integrated into a product, it will be perceived as a breakthrough. S
【連載】WSL2、Visual Studio Code、DockerでグッとよくなるWindows開発環境 〜 その3：WSL2、Windows Terminalで改善！！ 〜 | SIOS Tech. Lab
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以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates 1. はじめに「GPT-3.5 Turbo」のファインチューニングが利用可能になりました。「GPT-4」のファインチューニングもこの秋に提供される予定です。 初期のテストでは、ファインチューニングした「GPT-3.5 Turbo」が、特定の狭いタスクに関して「GPT-4」と同等、またはそれ以上のパフォーマンスを発揮できることが示されています。 他のAPIと同様、ファインチューニングAPIで送受信されるデータは、OpenAIやその他の組織が、他のモデルを学習するために使用することはありません。 2. ファインチューニングのユースケース今回のリリースにより、開発者は教師ありファインチューニングで、ユースケースに合わせてこのモデルのパフォーマンスを向上できるよう
これは何？ OpenAI DevDay ではサム・アルトマンの基調講演のほかにも、多数のセッションが行われていました。 セッションの動画が公開されていましたが、全部見てる時間ないのでGPT4-Turboに要約を書いてもらいました。 自分だけで要約読んで捨てるのももったいないので、皆さまにお裾分けします。 まだ動画見れてなく、内容の妥当性は自分で確認してないので、間違ってる点などあればご指摘ください。 New Products: A Deep Dive tl;dr OpenAIのKrithikaがマーケティングリーダーとして登壇し、GPTとChatGPTについて話しました。開発者向けのAssistant APIの力強さと、カスタム機能を追加することでの可能性について説明しました。ThomasとNickがデモを行い、GPTの指示、アクション、追加知識の3つの要素を紹介しました。 次に、Assi
コンペURL どんなコンペ？ LLM（ChatGPT）が作った科学・技術・工学・数学分野の問題をKaggle notebookという限られた環境下（主にメモリ13GBと9時間以内に完了）でどのくらいの精度で解けますか？という自然言語処理系のコンペ。 以下に入出力例を示しています。 ・入力 （質問）バタフライエフェクトとは何ですか？ （A）バタフライ効果とは、巨大な球体が不安定な平衡点から... （B）バタフライ効果は、古典物理学における必要条件... （C）バタフライ効果は、古典物理学における物理現象の... （D）バタフライ効果とは、巨大な球体が不安定な平衡点から.... （E）バタフライ効果は、物理学における因果関係の概念の適用と.... ・出力 E A B （解答を可能性の高い順番に出力） 評価指標はMAP@3（Mean Average Precision）でした。 ベースライン解法
危険な医療現場の方を外部から「応援」するということ〜「我ら皆、トリューニヒトか レベロなり」 - INVISIBLE Dojo. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
togetter.com ひうら先生のこういった励ましの言葉と絵を書いていただくことはうれしいです。 が、この企画自体はすみませんが看護師としての私は良い印象を受けません。 東日本大震災の時もmixiで「手を繋ごうタグ」が流行りましたが、当事者としては、参加者がバズりネタに利用している風にしか見えないからです。 https://t.co/yBXiyUGRKd— みゆき (@Pkn2zVN6iC1DHmX) April 15, 2020 ヒーローなんて言わないで！！！！感謝してますなんて言わないで！！！！頑張って下さいなんて言わないで！！！！もっともらしい励まししないで！！！！黙って！！！！黙れ黙れ黙れ黙れ黙れれ黙れ黙れ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！#GratefulForTheHeroes絵— みゆき (@Pkn2zVN6iC1DHmX) April 16, 2020 これ
Amazon Web Services ブログ 生成系 AI アプリケーションでベクトルデータストアが果たす役割とは この記事は、The role of vector datastores in generative AI applications を翻訳したものです。 生成系 AI は今、質問に答えたり、ストーリーを書いたり、アート作品を制作するだけでなく、コードも生成することができるその力で、人々の想像力をかき立て、業界に変革を起こしています。AWS のお客様からも、生成系 AI をビジネスで最も効果的に活用するにはどうすれば良いのかというご質問が多く寄せられるようになっています。ほとんどのお客様は、特定分野のデータ (財務記録、健康記録、ゲノムデータ、サプライチェーン、その他) を豊富に蓄積しており、それらのデータから自社のビジネスや業界全体について、貴重な独自の視点を得ています。こ
. @dify_ai を複合AIシステム（Compound AI System）と呼んでるのはチャットボットやRAGに加え、複数のツールを自由自在に組み合わせることができるからです。ツールの中にはWolfram Alphaも↓。APIキーを取得し認証を済ませば、月2000回まで無料で使えます。他にも、arXivやBing検索との連携も可👏。 https://t.co/2cP8wZDYnI pic.twitter.com/w2WQMYf5VV — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) March 21, 2024
Secrets to Optimizing RAG LLM Apps for Better Accuracy, Performance and Lower Cost!
It has been a few months since Retrieval Augmented Generation (RAG) was introduced as a pattern to build Large Language Model (LLM) apps. If you are unfamiliar with this pattern, I suggest you read this article first which lists out the pattern as one of the steps in building an enterprise LLM app. In short, RAG, also known as in-context or real-time learning, allows querying a corpus of data (for
こんにちは、ふなさんです。 最近は大学の実習で忙しい毎日を送っているのですが、先日ピアノの発表会に参加してきました。 その時の動画を上げたので良かったら見てください。 www.youtube.com 2年ぶりの発表会で楽しかったです。
https://b.hatena.ne.jp/entry/4740555098778625231 - rag_en のブックマーク / はてなブックマーク
<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4750413716620172320/comment/rag_en" data-user-id="rag_en" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/b.hatena.ne.jp/entry/4750378486597579968/comment/esbee" data-original-href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4750378486597579968/comment/esbee" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-haten
RAGs powered by Google Search technology, Part 2 | Google Cloud Blog
In the first post of this series, we explored the concept of retrieval augmented generation (RAG) and how the same technologies that power Google Search can greatly enhance the effectiveness of the information retrieval capabilities of a RAG system. In this follow-up post, we will now take a deeper look at the other critical technologies that are essential for building a successful RAG system to h
映画「エクソシスト」とくれば「オーメン」音楽はジェリー・ゴールドスミスです - あい青子「大好きだった曲」と「手離し服」で幸せを感じる「認知症の予防と介護」
エクソシストの牧師さんのシルエットのポスターを覚えていらっしゃいますか？ 街灯と外套のポスターでしたよね 怖いけれどオシャレでした そして エクソシストとくれば、オーメンでしたよね ダミアン少年、ご覧になりましたか？ 映画「エクソシスト」とテーマ曲「チューブラー・ベルズ」 映画「エクソシスト」については、コチラの記事をどうぞ こわかったですよね 音楽「チューブラーベルズ」がなんといってもよかったです 【MickTaylor】1973年の 映画「エクソシスト」の怖い曲？はチューブラー・ベルズ（マイク・オールドフィールド）で映画「追憶」もありましたよね - あい青子「大好きだった曲」と「手離し服」で幸せを感じる「認知症の予防と介護」 「オーメン」ほか、ジェリー・ゴールドスミスの映画音楽 映画「オーメン」についての過去記事はこちらです こちらは、さらに怖かった 心理的に怖かったですね 【Movi
生成AIの活用、2024年は「検索」の重要性が高まる グローバルだけでなく、日本においても大規模なECサイトやアプリケーションで広く支持されている「Elasticsearch」は、生成AIを組み込んだ機能強化を加速させている。 多くの人がChatGPTなどで生成AIの利便性を認識している一方、企業利用においてセキュリティを担保することは難しい。従業員からは「安全に使う方法がわからない」と声が挙がる中、「利用を急ぎたい」とする経営陣の要望に頭を悩ませている担当者も少なくないだろう。 そのために実践されているのが「RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる、生成AIによる回答の精度を向上させるための手法だ。とはいえ、社内データを適切に“検索”できなければ意味がなく、情報の種別によっては制限をかける必要もでてくるだろう。だからこそ、Elast
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/1434362 【そんなに叩くことではない】 sotonohitokun ちょっと思慮足りない程度の悪意もそれ程無い奴を態々拡散(無言ブロックかDMでええやん。もう男女別で別アプリにすべきと思う位こんなんばっかのはてぶ。断絶を促すばかりで1ミリもプラスになって無い気が… bunkashiken 確かにデリカシーないとは思うけど、全人類をアップデートできるわけがないんだからデリカシーに欠けた人は絶対にいなくならないよ。それをいちいち集団でバッシングするのはやりすぎだし、手放しで支持はできないね zheyang 公式の注意の仕方も良くない。言葉尻だけ丁寧で威圧感がある。何が悪いのが説明しないのも無言の圧力を与える（「女性が不快に思われますので～」とか書くべき）。このおぢさんはそれで逆上したんだろう。
立憲民主党の山田勝彦衆院議員（比例代表九州ブロック）は16日、衆院長崎3区補欠選挙に立候補を届け出て自動失職した。 【ひと目でわかる】政党支持率の推移 2021年衆院選の同党比例名簿に従い、元職の川内博史氏が繰り上げ当選する。近く開かれる中央選挙管理会で正式決定する。 無所属の須藤元気参院議員（比例）も16日、衆院東京15区補選に立候補して自動失職した。同氏は19年参院選に旧立民で当選した。旧立民名簿の次点はアイドルグループ「モーニング娘。」の元メンバー市井紗耶香氏だが、同氏は当選を辞退する意向。次々点はアカペラグループ「RAG FAIR」元メンバーの奥村政佳氏。
Ubuntu Weekly Topics Ubuntu 24.04 LTS（noble）の開発 / Ubuntu 24.04 Testing Week、CanonicalとUbuntuの20周年 noble（Ubuntu 24.04 LTS）の開発 / Ubuntu 24.04 Testing Week nobleの開発が進められ、Ubuntu 24.04 Testing Weekが開催されました。Testing Weekはその名前の通り、一週間かけたテストのための時間です。今回のTesting Weekでは、次の点が特に「テストしてほしい」ポイントとして挙げられていました（これらはおおむね「24.04で注目されるべき機能」とイコールです）。 新しいデスクトップインストーラーと、そのautoinstallとZFS+LUKSによるディスク暗号化。 既存のバージョンからのアップグレード
多くの企業において生成AIを任意のタスクに特化させ活用したいという機運が高まっている。この文脈で最近注目度が高まっているのが「ファインチューニング（Fine-tuning：微調整）」だ。生成AIのカスタマイズにおいては、これまでRAG（Retrieval-Augmented Generation）によるアプローチが主流だったが、関連ツールやサービスの充実によりファインチューニングを選ぶケースが増えている。ファインチューニングとはどのようなものなのか、RAGとの違いを含め、活用例と注意点をお伝えしたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15
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Table TransformerとGPT-4Vを用いたPDF内の表の解析｜QunaSys
GPT-4の新たなライバル？ Claudeより賢いとウワサのMistral AIとは - Qiita
生成AIアプリ開発フレームワーク「LangChain」、安定版（v0.1.0）を公開
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『『表現の自由という権利と、批判を受け入れる覚悟と、zyzyと』へのコメント』へのコメント
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
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Fine-tuning GPT-3.5-Turbo for Natural Language to SQL
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OpenAI DevDay の各セッションの要約まとめ (by GPT4-Turbo)
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ピアノの発表会＊Maple Leaf Ragを弾いてきました。 - ふなさんブログ
2024年の「生成AI」活用の成否は“検索”にあり キーワードは検索エンジン×生成AI
ニットのレビューの件でおぢさん擁護の人たちの意見をまとめてみた
立民・川内氏が繰り上げ当選へ（時事通信） - Yahoo!ニュース
Ubuntu 24.04 LTS（noble）の開発 / Ubuntu 24.04 Testing Week、CanonicalとUbuntuの20周年 | gihyo.jp
ファインチューニングとは何かをわかりやすく解説、RAGとの違い、生成AIで必須タスクの注意点とは