OpenAIのライバル:Cohereが最高にイケている件 - Qiita
はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、
自分を模倣するLLMを作成する方法 - Qiita
はじめに 最近はChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の発展がめざましく、自分で文章を考えなくても勝手にAIが書いてくれる世の中になりました しかし、ChatGPTなどの既存のLLMに意見とかを述べさせると、中立的で一般的な意見しか述べず、明らかにAIが書いたんだろうな～という文章しか作れません。 そんなわけで、今回は自分の意見に近い文章を出力してくれるLLMを作成しようという試みを書きたいと思います！！ 最初に まずはベースとなるLLMを用意するところから始めます ChatGPTやBIng AIは高性能なのですが、実際のモデルはダウンロード出来ないので自分好みにカスタマイズできないという欠点があります。 そこでダウンロード可能なChat型LLMであるLlama2をゲットしましょう！！ Llama2はMeta社が開発したオープンモデルでChatGPT3.5にいくつかの指標で勝つなど
ローカルで気軽にRAGを使って会話することが簡単すぎてビビった。 - Qiita
今日は、ローカルにてRAG(Retrieval-Augmented Generation)を使って、あるPFDについて質問するチャットを作ろうと思う。 OpenAIを使うので、無料ではないので注意されたい。 今回のソースは LangChain 完全入門 という本を参考にしていて、とても勉強になるので購入をお勧めする。 行いたいこと ローカルでPDFを読み込ませて、内容を質問したり、要約させること。 大きな流れ 環境準備 チャットアプリの土台の作成 プロンプトを定義 アップロードされたPDFファイルを分割 内容をベクトル化し保存 入力された質問とPDFから抽出した適した文をOpenAIに送信 回答を得る。 詳細 環境準備 環境構築 Python : 3.11.6 pip ライブラリ chainlit==1.0.101 チャット画面を簡単に作るライブラリ chromadb==0.4.22 ベク
AIがハルシネーション（Hallucination）を起こす最大の理由【AGIの未来】 - Qiita
ハルシネーション（Hallucination）とは？ もっともらしいウソ（＝事実とは異なる内容や、文脈と無関係な内容）の出力が生成されることである。人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているみたいなので、このように呼ばれる。 なぜハルシネーションを起こすのか？ AIに掛け算をさせてみよう 5x5=は正解できたが、438890x819471=は不正解である。なぜならAIは掛け算を理解しておらず、人間が九九を暗記しているにすぎないのである。 ではどうすれば、438890x819471=を正解できるのであろうか？それは、簡単だ。RNNのように時系列の次元をTransformerに追加することで正解に導くことができる。 これは一体何を意味するのだろうか。GPT-4はまさにマルチモーダル(画像)を扱えるが、GPT-5で動画。 つまり、時系列
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