Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。

Suno is building a future where anyone can make great music.

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、

「Jan」は、大規模言語モデル(LLM)のダウンロードからローカルで動作させて実際にチャットするまでの流れをすべてGUIで実行できるアプリです。便利そうだったので、実際にPCにJanをインストールしてLLMとチャットするまでの手順を確かめてみました。 Jan | Rethink the Computer https://jan.ai/ JanはLLMをダウンロードしてローカルで実行するアプリです。LLMとサクサク会話するには、NVIDIA製GPUを搭載マシンかAppleシリコン搭載Macの使用が推奨されています。今回はGeForce RTX 3090を搭載したWindowsマシンで動作させてみます。 まずは以下のリンクをクリックしてJanのダウンロードページにアクセスします。 Download | Jan | Rethink the Computer https://jan.ai/down

今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AI software engineer. Devin i

Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。Read less

AIは入力されたプロンプトに従ってさまざまな問題を解決したり、自然な応答を生成したりすることができますが、その精度はプロンプトの書き方に影響されることがわかっています。新たに、「AIに『深呼吸をして』といった人間に送るようなアドバイスを与えると問題の正答率が上昇する」ということが、Google DeepMindの研究チームによって報告されました。 [2309.03409] Large Language Models as Optimizers https://arxiv.org/abs/2309.03409 Uh oh, now AI is better than you at prompt engineering | ZDNET https://www.zdnet.com/article/uh-oh-now-ai-is-better-than-you-at-prompt-engineer

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

生成AIの自社ルールの作り方　米AP通信の例　「“何をさせないか”を明らかに」：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 生成AIの普及により、自らのビジネスにおいても、この新しい技術を活用しようとする企業が増えている。それに伴い、社内のユーザーに向け、自社独自のガイドラインやルールを制定する動きも見られるようになってきた。ではそうしたルールがどのような内容になっているのか。大手通信社の米AP通信の例を見てみよう。 OpenAIと最初に提携した報道機関 1846年創設と長い歴史を持つAP通信だが、一方でテクノロジー活用にも積極的なことで知られ、AIを利用した記事の自動作成にも取り組んでいる。AP通信は7月、話題の生成AI「ChatGPT」の開発会社・米OpenAIとの提携を発表した。これによりAP通信は、主要な報道機関の中でOpenAIと提携した初の存在となった。 AP通信のプレスリリー

こんにちは！横須賀市デジタル・ガバメント推進室生成AI推進チームです！ 横須賀市では、2023年4月20日にChatGPTの全庁的な実証を開始して以降、80を超える自治体からお問い合わせを頂いています。 このnoteを作っていることからもわかる通り、生成AIの利活用をする自治体…つまり仲間が増えてくれるのはうれしいので、問い合わせにはもちろん喜んでお答えしています。 ただ、我々とて生身の人間ですので、多くの問い合わせを少ない人数で受けきるのには、やはり限界があります。 そこで2023年8月16日、他の地方自治体向けの「横須賀市のChatGPTの取り組みの問い合わせ」に回答するチャットボットを作って、運用を開始しました。 ここでは、横須賀市が「言語AIを使ったチャットボット」を作ってみて、感じた利点や課題について紹介します！ 問い合わせ対応ボットの利点と課題私たちは、問い合わせ対応チャットボ