Warp: Your terminal, reimaginedWarp is the terminal reimagined with AI and collaborative tools for better productivity.
イオン、AIが値引き率を決める「AIカカク」を拡充 新たに生鮮部門でも活用へ
AIカカクは、販売実績や天候・客数などの環境条件を学習したAIが“その日その時”の需要を予測。バーコードで読み取った商品情報と陳列数をもとに、適切な割引率を提示する仕組みだ。同社によると、AIカカク導入前と比較してロス率が1割以上低減しているほか、値引きや売り切り業務に関わる教育時間も低減しているという。 畜産部門と水産部門での実装により、適用品目数はこれまでの約1.5倍に増加する。同社は「生鮮部門への拡大に当たり、部門ごとの販売特性や値引きによる売れ方の変化などを細かく分析。店舗特性も考慮しさまざまなチューニングを施すことで実現に至った」とコメントしている。 加えて、イオンリテールが2023年に導入した需要予測・発注システム「AIオーダー」についても、6月から適用範囲を拡大する。新しく対象となるのは、日配品の漬物やチルド飲料、チーズ、ハム、デリカの冷総菜やサラダで、品目数としてはこれまで
ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
こんにちは。iOSの日本語入力アプリである「azooKey」を開発しているMiwaです。 azooKeyは最近macOS版の開発が進んでいます。このazooKey on macOSに、完全にローカルで動作するニューラルかな漢字変換エンジンである「Zenzai」を開発し、搭載します。この記事ではZenzaiの技術を解説します。 Zenzaiを搭載したazooKey on macOSは現在アルファ版としてリリースしています。macOSをご利用の方はぜひ入れて試してみてください！ Zenzaiの概要 日本語入力に欠かせないかな漢字変換ですが、その歴史は長く、50年にも及びます。この間様々なアルゴリズムが提案され利用されてきましたが、近年の技術開発はやや落ち着きつつあります。オープンソースのかな漢字変換ソフトウェアで今でも広く利用されているものは数えるほどしかありません。 クローズドソースのシステ
The agentic era of UX
Serving AI features to users like little peas — instead of a substantial meal.TLDR: The thing missing from AI user experience is, well, the experience. It’s been 17 months since the tech gods bestowed generative artificial intelligence on us. Here’s a state of the union for AI UX: A bunch of companies shipped either an AI summary feature or a RAG-based search featureThey all declared their product
How to Build the Ultimate AI Automation with Multi-Agent Collaboration
Editor's Note: The following post is authored by Assaf Elovic, Head of R&D at Wix. In this blog, he walks through how to build an autonomous research assistant using LangGraph with a team of specialized agents. It has only been a year since the initial release of GPT Researcher, but methods for building, testing, and deploying AI agents have already evolved significantly. That’s just the nature an
複数の関連度から検索可能な BGE M3-Embedding の紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic の宮脇（@catshun_）です。 本記事では文書検索において一部注目された BGE M3-Embedding について簡単に紹介します。 Chen+'24 - BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation おことわり 本記事では精読レベルの 詳細な解説は含みません。 詳細については 参照元の論文をご確認ください。 不十分また不適切な言及内容がございましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事で紹介する 論文 は Work in progress とコメントされており今後内容が更新される可能
AI engineers report burnout and rushed rollouts as 'rat race' to stay competitive hits tech industry
AI engineers report burnout and rushed rollouts as 'rat race' to stay competitive hits tech industry Published Fri, May 3 20247:00 AM EDTUpdated Fri, May 3 202410:42 AM EDT Artificial intelligence engineers at top tech companies told CNBC that the pressure to roll out AI tools at breakneck speed has come to define their jobs.They say that much of their work is assigned to appease investors rather
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、
2023年最新／全国 銭湯・スーパー銭湯・日帰り温泉・サウナ マップ＆全軒一覧 銭湯・奥の細道 （東北と全国の銭湯巡り）
２０２３年現在営業中の 全国の銭湯（公衆浴場・お風呂屋さん）、スーパー銭湯、日帰り温泉、サウナ、健康ランド、共同浴場など の住所と電話番号を独自で１軒ずつ調べた「全軒一覧」「マップ」です。 県によってはまだ作成中や情報が古い県もあります。 地図・マップ上で各県の銭湯の場所を確認出来ます！（スマホ・タブレットの場合、現在地も表示されるはずです） ※現在、燃料費や物価高騰の為、入浴料の改定を行っている所が多くあります。こちらのページでも順次更新をおこなっていますが、それぞれの施設のホームページ等でもあわせてご確認ください。 ※営業時間、定休日等が変更になっている場合もあるので、行かれる際は電話確認する事をお勧めします。 間違えや疑問点があったらコメント欄・メールで教えてください。 このページはリンクフリーです。どんどん活用し広めてください！！！ 【この記事をSNSでシェアする】 ただ、内容を転
Command R+はどこまで量子化するとアホになってしまうのか？
今回は、ローカルで動かせるCommand R+の量子化モデルを色々使ってそれぞれにElyzaTasksベンチマークを解かせるという事をやる。 何故そんな事をする必要があるんですか？ まず、LLMのパラメータは本来1パラあたり16bitの精度で保存されている。しかし、LLMを動かすとメチャクチャメモリやVRAM食う。だから、精度を下げちゃえば省メモリになっていんじゃね？という話で、8bitやら4bitやら2bitに精度を下げちゃう事が、特にLlama.cpp界隈では常識的に行われている。これが量子化だ。というか、コンシューマレベルのPCでLLMを実用的に動かしたいと思えば、量子化はもはや必須テクである。 量子化でbit数を下げれば下げるほど、当たり前だがLLMの回答の精度、クオリティは下がっていく。要するにアホになってく。8bitはまったく問題なし。6bit、5bitも全然問題なし。4bit
Weave と Elyza-tasks-100 で ローカルLLMを評価する｜npaka
「Weave」と「Elyza-tasks-100」で ローカルLLMの評価を試したので、まとめました。 1. Weave と Elyza-tasks-100「Weave」は、LLMアプリケーションの記録、実験、評価のためのツールです。「Weights & Biases」が提供する機能の1つになります。「評価関数」と「評価データセット」を用意するだけで、LLMの評価に必要な面倒な処理 (記録・集計など) をすべて肩代わりしてくれます。 「Elyza-tasks-100」はElyzaが提供する指示チューニングモデル用の評価用データセットです。問題固有の採点基準の情報も含まれています。 2. 評価データセットの準備評価データセットの準備手順は、次のとおりです。 (1) 「Elyza-tasks-100」から「test.csv」をダウンロード。 (2) 以下のプロンプトテンプレートを作成。 ・pr
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
実例で紹介するRAG導入時の知見と精度向上の勘所
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/
ICLR2024 LLMエージェントの研究動向
LLMエージェントの研究動向を調査しました。 国内のエージェント開発の取り組みが増え、議論が活性化すると嬉しいです。 連絡はota.m@dentsusoken.com まで
『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
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
Kaggle LLM Prompt Recoveryコンペまとめ
はじめに こんにちは、@s_shoheyです。 2024年2月28日から4月17日にかけて開催された、Kaggle LLM Prompt Recoveryコンペについてまとめます。我々のチームは72位でしたが、特に我々の解法には言及しません。 コンペ概要 2つの文字列original_textとrewritten_textが与えられます。rewritten_textはGemmaによりoriginal_textから生成されたものです。この生成時に使われたrewrite_promptを予測することが目的です。 図は https://www.kaggle.com/competitions/llm-prompt-recovery/discussion/480683 より Gemmaは2024年2月にGoogleが公開したオープンなLLMモデルであり、このコンペはGemmaの宣伝も兼ねているのでは、
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Vector similarity techniques and scoring — Elastic Search Labs
Unstructured | The Unstructured Data ETL for Your LLM
LMSYS - Chatbot Arena Human Preference Predictions | Kaggle
GitHub - microsoft/sammo: A library for prompt engineering and optimization (SAMMO = Structure-aware Multi-Objective Metaprompt Optimization)
