東洋経済新報社「四季報AI」、開発元ロゼッタがAPI外部提供を開始。対話型生成AIを活用した企業分析サービスの構築が可能に
東洋経済新報社「四季報AI」、開発元ロゼッタがAPI外部提供を開始。対話型生成AIを活用した企業分析サービスの構築が可能に 株式会社メタリアル（本社：東京都千代田区、代表取締役：五石 順一）子会社の株式会社ロゼッタ（代表取締役：渡邊 麻呂）は、株式会社東洋経済新報社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：田北 浩章）の「四季報AI」について同AIエンジンの商用利用を可能とするAPIの提供を開始しました。 これにより、東洋経済新報社の「会社四季報オンライン」等を出典とする様々な洞察をスピーディーにユーザーへ提供するサービスの構築を実現いたします。 【「四季報AI」について 】 東洋経済新報社の「四季報AI」は、ChatGPTを活用し、「会社四季報オンライン」をはじめとする最新の記事・データを学習した対話型AIです。企業の事業進捗や業績などを元にした高精細な分析ができ、汎用的な生成AIと比べると
【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
Dynamic Window Approachによるローカルパスプランニングの基礎と強化学習との融合による移動障害物回避
この記事では、移動ロボットのナビゲーションに広く採用されているDynamic Window Approach（DWA）について、わかりやすくご紹介します。DWAは、そのシンプルな仕組みにも関わらず、自然な障害物回避を実現します。この記事の後半ではDWAを強化学習と組み合わせた研究事例にも触れます。これにより、例えば人間のような移動障害物を避けることが可能になります。完璧なソリューションではないにせよ、現実の応用において非常に興味深いアプローチであるため、この記事を通じてDWAの基本とその可能性について理解を深めていただければと思います。 3つの要点 では、まず最初に、DWAの３つの要点を記載します。これだけはまず覚えておいてください。 DWAは移動ロボットの実現可能な速度と角速度、物理的制約を考慮して経路を複数計画 生成した複数の経路から評価関数を用いて最適な経路を選択 強化学習と融合する
ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
【Stable Diffusion】BRAV6によるAIグラビア・AI美女生成
「AIグラビア・AI美女を簡単に生成したい」 「量産型であるAI顔の画像は作りたくない」 「BRAV5をよく使っている」 このような場合には、BRAV6がオススメです。 この記事ではBRAV6について解説しています。 本記事の内容 BRAV6とは？BRAV6の利用方法BRAV6の動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 BRAV6とは？ BRAV6が、2023年7月7日にリリースされました。 BRAV6とは、BRAのバージョン6（V6）です。 BRAは、Beautiful Realistic Asiansの略称になります。 BRAV6を使うと、次のような美女（AI美女）の画像を簡単に生成できます。 サンプルは、モデル開発者のTwitterから確認できます。 https://twitter.com/PleaseBanKai このBRAシリーズは、今ではかなり有名なモデルになっていま
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
やさしい！動画の異常検知 CHLAC入門 - アダコテック技術ブログ
はじめに 弊社アダコテックでは、異常検知AIを開発・提供しています。 弊社で取り扱った実績のある異常検知の対象には、いろいろな形式のデータがあります。 静止画 電子部品（半導体部品、受動部品）や、自動車部品など 動画 監視カメラ映像や、製造装置の監視など 時系列信号（センサー） さまざまな機械の劣化検知など 音 さまざまな機械の異音検知など 今回は、弊社でも長年にわたって研究開発してきた、動画の異常検知について説明します。 はじめに 動画ってなんだっけ？ そもそも異常検知って？ HLACによる異常検知 CHLACは動画版HLAC CHLACのマスクパターン CHLACによる異常検知の流れ おわりに 動画ってなんだっけ？ 動画？ 動く画像ですよね。 動画像とか映像とかアニメーションとかとも言います。 少しずつ変化する画像を連続的に見ると残像効果で動いているように見えます。 ノートの端などに描
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
Stable-Diffusionの学習設定まとめ｜gcem156
なんか学習設定について、よく分からんけどデフォルト！とかよく分からんけどこうしてみたらうまくいった！みたいな感覚で議論されていることが多い気がするので、学習設定についてまとめてみようと思います。機械学習のこと知らん人にも分かるようにするはずの記事でしたが多分そうなってないです。間違いもあると思いますが、私の記事が間違っていたとしても、悪いのは私よりも頭がいい人が分かりやすい説明をしないせいであって私のせいではありません。 機械学習の簡単な説明機械学習が分からない人にも！と思って難しい用語を避けようとしてみましたが、誤差逆伝搬のことをフィードバックって言いかえたところで分かりやすくなっているのでしょうか？ 機械学習はモデルの数値を学習データに合うように少しずつ調整していく作業です。なぜ少しずつかというと、機械学習では改善する方向はなんとなくわかるけど、最適な数値の位置は分からないからです。位
大規模言語モデルを自社でトレーニング＆活用する方法｜mah_lab / 西見 公宏
オンラインIDEを提供しているReplitでは自社で大規模言語モデルをトレーニングしているらしく、そのノウハウがブログ記事にまとめられていたので要約してみました。 なぜ自社で大規模言語モデルをトレーニングするのか？企業が独自に大規模言語モデル（以下、LLMs）をトレーニングすることを決める理由は、データのプライバシーやセキュリティから、アップデートや改良のコントロールの強化まで様々なものがあるが、Replit社ではカスタマイズ性、依存度の低減、コスト効率に重点を置いている。 カスタマイズ性 カスタムモデルをトレーニングすることで、GPT-4のような汎用モデルやCodexのようなコードに特化したモデルではカバーしきれないプラットフォーム固有の機能、用語、コンテキストなどといった特定のニーズや要件に合わせてモデルを調整することができる。例えば、Replitで人気の高いJavascript Re
GPT, Langchain, Faiss, FastAPIを組み合わせた Chat検索システム開発
『LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!』登壇資料。 https://mlops.connpass.com/event/279156/
ChatGPTの法人利用方法6選！業務が鬼捗る生成AIサービス10選や料金、セキュリティについても紹介 | WEEL
ChatGPTの法人向けプランとして、EnterpriseプランやTeamプランがリリースされていることはご存知でしょうか？ とくに、「ChatGPT Enterprise」は安全性が高く、応答も速いので、さまざまな業務を効率化できます。しかし、「ChatGPT Enterprise」はOpenAIから承認を受けなければならないので、全員がすぐに利用できるわけではありません。よって、現状は「ChatGPT Team」を利用するか、別の方法でChatGPTの機能を法人利用するのが得策です。 この記事では、ChatGPTの機能を法人利用する方法やChatGPT内臓のおすすめサービスをご紹介します。最後まで目を通していただくと、ChatGPTを安全かつ効率的に法人利用できるようになるので、業務の生産性が上がること間違いありません。 ぜひ最後までご覧ください。 なお弊社では、生成AIツール開発につ
AIマップ
AI Map English Download AI Map Beta 2.0 English (Sep. 1, 2021) Read more » AIマップβ2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図 AI（Artificial Intelligence）研究は拡大し、全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている。また、AI研究の成果を用いた多数のシステム（AIシステム）が実社会で活用され始めており、AIシステムとAI技術との対応も把握が難しくなっている。そこで、これから活躍するAI研究の初学者、およびAI活用を狙う異分野の研究者・実務者をターゲットとしたガイドとして、AIマップβ2.0を作成した。本AIマップβ2.0は、2019年に発刊したAIマップβの発展版であり、AI課題マップと、AI技術マップの2種から構成される。概要を以下に示す。 【AI課題マップ】
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