タイトルの通りですが、このブログでは長年 Google AdSense を使った広告掲載を行っていましたが、今日から全て止めることにしました。止めるに至った理由はいくつかあるのですが、最近の無茶苦茶な広告の出し方に嫌気が差したのが一番大きいです。 正直これまで自分がブログに AdSense で広告を載せているのだから、広告ブロッカーは使わないようにしていたのですが、最近遭遇したページで以下のような広告を食らったので使用を決意しました。いったい何のサイトを開いたのかもわからないぐらいなので酷いですね。 広告ブロッカーのインストールを決意した瞬間であった… pic.twitter.com/tE39ZMxEd2— Tatsuro Shibamura (@shibayan) 2024年5月1日 元々、このブログでお金を稼ぐことは全く考えておらず「はてなブログ Pro 代が出ればいいなー」ぐらいの考
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
マイクロソフトは4月23日、生成AI向けの小規模言語モデル（SLM）「Phi-3-mini」を発表した。 Phi-3-miniは、パラメーター数が38億の比較的小型軽量な言語モデル。単純なタスクに適しており、特定のニーズに合わせて容易に微調整できる点を特徴とする。スマートフォンや自動車のコンピューター、リモートカメラといったリソースの少ないデバイスでも利用できるほか、オフライン動作にも対応し、ネット接続が困難な地域でも生成AIの恩恵を受けられるという。 同社が実施したベンチマークテストでは、パラメーター数で勝るメタの「Llama 3-8B-in」（80億）や、グーグルの「Gemma 7B」（70億）に対して、より優れた性能を発揮。特にLlama 3に関しては、4月18日のリリースからわずか5日でPhi-3-miniに追い越される形となった。 ただしPhi-3-miniも万能ではなく、広範な
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
2023年11月にあった那覇市長定例記者会見。沖縄の言葉で「はいさい ぐすーよー。ちゅーうがなびら（こんにちは皆さん。ご機嫌いかがでしょうか）」から始まった会見は、市の業務での生成AI本格導入に向けて「那覇市生成AI活用方針」を策定したというコメントを読み上げていた。「いっぺー にふぇーでーびる（ありがとうございました）」と締めたところで、知念覚市長がこう付け加えた。 「なお、このコメントもですね、生成AIによって下書きを作成し、職員が校正を行って作っております」 沖縄県内ではいち早く生成AI活用を導入した那覇市。同市DX推進室の長嶺伶生さんは「たたき台を手直しするだけで作れるので負担は少なくなっています」とそのメリットを挙げる。 住民の個人情報などデリケートな情報も多く扱う行政の現場。その利用にあたっては慎重に活用方針とガイドラインを作成し、日々の業務活用につなげている。行政が生成AIな
GPT-4o と GPT-4 について数学的能力を Azure OpenAI Playground 上で検証してみた - Qiita
回答の詳細は以下です。 GPT-4o 1回目 ハッピー数とは、各桁の数を2乗してその和を求めることを繰り返し、その結果が最終的に1になるような数のことを指します。それ以外はアンハッピー数と呼ばれます。 3904から3912までの数を順に調べていきましょう。 3904 3² + 9² + 0² + 4² = 9 + 81 + 0 + 16 = 106 1² + 0² + 6² = 1 + 0 + 36 = 37 3² + 7² = 9 + 49 = 58 5² + 8² = 25 + 64 = 89 8² + 9² = 64 + 81 = 145 1² + 4² + 5² = 1 + 16 + 25 = 42 4² + 2² = 16 + 4 = 20 2² + 0² = 4 + 0 = 4 4² = 16 1² + 6² = 1 + 36 = 37 （以下ループ） 3904はハッピー数では
Azure OpenAI Service の Assistants API でデータ分析 - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API（以降、Assistantsと表記します）により、Azure OpenAI
Microsoftは、Microsoft Azureの本番環境で起きるメモリリークの問題にどう対処しているのか
Microsoftは2024年4月8日（米国時間）、Microsoft Azureの本番環境で起きるメモリリークの問題にどう取り組んでいるのか、公式ブログで解説した。 Microsoftは、Azureの本番環境で起きるメモリリークに総合的に対処するメモリリーク検出サービス「RESIN」を開発し、活用している。メモリリークがクラウドインフラに与える影響と、従来の検出手法における課題やRESINを活用して得られた成果を次のように解説している。 メモリリークは何が問題なのか 従来の検出アプローチや大規模環境ならではの課題とは インフラにおけるメモリリークはパフォーマンス、安定性、最終的にはユーザー体験に影響を与える問題だ。メモリリークが起きると、コンポーネントのパフォーマンスが低下し、OSのクラッシュや同じマシンで実行されている他のプロセスの遅延、停止につながることもある。 関連記事 「AIOp
Introducing GPT-4o: OpenAI’s new flagship multimodal model now in preview on Azure | Microsoft Azure Blog
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Google AdSense の広告掲載を全て止めることにしました - しばやん雑記
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
マイクロソフト最新SLM「Phi-3」 メタ「Llama 3」あっさり抜く
生成AI、那覇市はどう活用？ 職員も思いつかなかった、AIが提案したアイデアとは