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こんにちは。LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇(@catshun_)です。 本記事では最近注目を集めている AI ソフトウェアエンジニアに関するプロダクトについてざっくりと紹介します。 社内勉強会に向けたキャッチアップ資料として作成しており、加筆修正する可能性がありますが、本記事を読んだ方の議論のネタ程度になってくれれば幸いです。 おことわり 本記事では AI ソフトウェアエンジニアに関する 詳細な解説は含みません。 Devin を参考に AI ソフトウェアエンジニアと呼称していますが、主語が大きく曖昧性の高い表現を使用しています。詳細については 参照元をご確認ください。 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。 本記事の目次 プログラム生成を伴う推論 Self-Refine (
はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇(@catshun_)です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative Agents, ChatDev, Mind2Web, Voyager, MetaGPT, Self-Recovery Prompting, OpenCodeInterpreter, AutoAgents などなど、大規模言語モデル (LLM) の抱負な知識および高度な推論能力を活用した LLM エージェント (AIエージェント) が発表されています。 直近ではコード生成からデバッグ、デプロイまで自律的に行う
はじめまして!Algomatic LLM STUDIO でインターンをしている なべ(@_h0jicha)です。普段は大学でマルチモーダル大規模言語モデルの応用に関する研究に取り組んでいます。 Algomatic のインターンでは、LLM の評価に関して網羅的な調査や各種ツールの導入に取り組んできました。 本記事では、この知見を皆さんに共有することで、日本語圏における LLM 評価の現状を俯瞰していただき、各ツールを適切に選択するための糸口を提供することを目的とします。 はじめに 大規模言語モデル(LLM)の開発プレイヤーが増加している昨今において、日本語を対象言語とした運用を得意とする LLM が次々と公開されています。 LLM を安全に使用する ために、対象タスクに適した LLM を選択すること、ならびに有害なコンテンツ生成を検知することなど、LLM の性能を多角的に評価する枠組みが重
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