LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ

How SRE teams are organized, and how to get started At Google, Site Reliability Engineering (SRE) is our practice of continually defining reliability goals, measuring those goals, and working to improve our services as needed. We recently walked you through a guided tour of the SRE workbook. You can think of that guidance as what SRE teams generally do, paired with when the teams tend to perform t

先日の 6社合同 SRE勉強会 最後のディスカッションの中で、 Embedded SRE のようなSREの組織類型をどこで知ったのか、という話題が出ていた。これは僕も以前から感じていたことだ。SREの組織類型、特に「Embedded SRE」という単語は最近国内のテックブログでも見かけることが多いが、GoogleのSRE本各種などに直接言及があるわけではない。その場では海外のブログなどで、という程度の話にまとまり、厳密な結論には至らなかったし、僕も原典が何かと言われるとよくはわかっていない。 Embedded SREとは何か SREがプロダクトチーム内の職能横断の1つとして配置される体制をEmbedded SREと呼ぶ。これはプロダクトチーム、開発チームの外で中央集権的に組織され、各プロダクトを横断的に見るようなSREの組織体制と対置されている。プロダクトサイドとしては、チーム外にいるSR

はじめにOpenAIの元社員がリークした文書が話題になっています。「Situational Awareness: The Decade Ahead」と題されたこの文書は、AGI（汎用人工知能）や超知能の開発と、それがもたらす影響について詳細に分析している内容です。 この元社員はOpenAIのスーパーアラインメントチームに所属ということで、まさにこの文書の内容を専門として扱っていた方です。 AGIやその先の超知能への道筋、そして超知能時代に何が起こるのかとその対策に関して、ここまでまとまった文書をみたのは初めてでした。 そこで、この文書の内容を解説するスライドを作成してみました。元の文書は英語で165ページ程あるため、元々は私自身が素早く概要を掴むために、AI（Gemini 1.5 Pro）で要約したものがベースになっています。 AIの要約は間違う可能性があるので、全ての内容に引用元を記載し

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。 本記事では、「xRAG」という手法について、ざっくり理解します。xRAGとは、RAGシステムでLLMに投げるドキュメント（通常、数千文字ほどですよね。）を、1トークンに圧縮できるのでは？という手法です。 この記事は何 この記事は、RAGをする際にLLMに渡すドキュメントを1トークンまで圧縮できる手法「xRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー xRAGは、RAGで渡すコンテキストを極限まで圧縮する手法です。北京大学/Microsoftの研究者らによって2024年5月に提案されました。xRAGを使うメリットは、コンテ

はじめに当日の様子先日、LayerXさんに新卒でご入社された方向けにビジネスパーソンとしての基本マインドセットをお伝えする研修を1日かけて実施しました。 EVeMはマネジメントトレーニングの会社ですのでサービスとして「新卒研修」を提供しているわけではないのですが、大変お世話になっている業界の友人である石黒さん(@takaya_i)からのご依頼ということもあり、LayerXさん限定ということで提供させていただきました。 サービスとして提供してはいないので他の会社さんではやれないのですが、本記事ではLayerXさんの許可をいただき、実施した内容の一部を公開させていただきます。今回は新卒の方向けにということで提供しましたが、内容としては新卒の方に限らず、全てのビジネスパーソンの方にお役に立てる内容になっていると思います。 スタートアップに新卒でご入社された方に、またそれに限らずで働く全ての方に、

いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な

New Generate visual roadmaps with AIAI Roadmap Generator! Developer Roadmaps roadmap.sh is a community effort to create roadmaps, guides and other educational content to help guide developers in picking up a path and guide their learnings. Community created roadmaps, guides and articles to help developers grow in their career.

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5

対話型人工知能（ＡＩ）「ChatGPT」を開発した米オープンＡＩは、ＧＰＴ－４モデルをアップデートした「ＧＰＴ－４ｏ（オー、omniの略）」を発表した。スピードアップと低価格を実現したという。 13日のライブ配信イベントで披露された新しい大規模言語モデル（ＬＬＭ）、ＧＴＰー４ｏは膨大な量のデータをインターネットから取り入れて学習し、リアルタイムでの文字情報や音声、画像の扱いが優れている。数週間内にリリースされる見通し。

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？　AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ

『OpenAI GPT-4V／ChatGPT／GPTs 人工知能プログラミング実践入門』著者の布留川氏は、登壇時点までのOpenAIの最新情報と、最新技術情報のキャッチアップ術について話しました。全4回。 布留川氏の自己紹介 布留川英一氏：それでは始めます。OpenAI本出版記念として、今日は「OpenAI最新技術情報と技術情報キャッチアップ術」について話そうと思います。 最初に簡単に自己紹介をします。名前は布留川英一と申します。ハンドルネームはnpakaでやっています。株式会社ゼルペムに所属していますが、基本は個人でやっているようなものです。 プログラム歴は40年と言っていますが、1984年の「ファミリーベーシック」みたいなものから始めたので、ちょうど40年ということでキリがいい数字でした。インターネット歴は大学に入った1994年からなので、ちょうど30年です。 技術書歴は、最初に書いた

Appleがをに搭載するためのOpenAIとの提携を協議しており、条件を調整する最終局面に到達しているとBloombergが報道しました。 Apple Closes in on Deal With OpenAI to Put on - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-05-11/apple-closes-in-on-deal-with-openai-to-put-chatgpt-on-iphone 18: Apple finalizing deal to bring to - 9to5Mac OpenAI confirms May 13 event for updates https://9to5google.com/2024/05/10/openai-may-13-event-chatgpt/ Bloomber

ビジネスシーンや日常において、今や当たり前の存在になった人工知能（AI）ですが、思わぬ影響が可視化され始めているようです。「Windows95の父」として知られる日本人エンジニア・中島聡さんのメルマガ『週刊 Life is beautiful』では、著者の中島さんが、OpenAIの開発した「ChatGPT」が発表されて以来、世界中の研究論文において「ある変化」が起きていると指摘した海外の記事を紹介しています。どうも論文の中に使われている「単語」に影響が出ているようです。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：人工知能が人間の言葉に変化をもたらし始めた話 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソ

生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年4月（1日～30日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 「GPT2」に再び脚光？スケーリング則の論文 最初に取り上げるのが、大規模言語モデル（LLM）のスケーリング則に関する論文「Phys

「検索エンジンでもない」としているのは、米Reutersが11日、OpenAIが13日に検索エンジンを発表するという予測を報じたことを受けたものだろう。 ライブ配信のタイミングが米Googleの年次カンファレンス「Google I/O 2024」の基調講演配信の24時間前に設定されていることも、Googleと競合する発表になるのではないかと予測させる。 Googleはこの基調講演で、GeminiなどのAI関連の多数の発表をするとみられる。 関連記事 OpenAI、コンテンツのスクレイピングを遮断するツール「Media Manager」を2025年までに提供へ OpenAIは、クリエイターが自分のコンテンツが生成AIのトレーニングにどう使われるかを制御できるツール「Media Manager」を開発中と発表した。2025年までに提供する計画だ。 OpenAI、ディープフェイク対策ツール「DA

ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B

文中の図は理がない限り、原論文あるいはドキュメントからの引用です。 KANってなに？ KAN（Kolmogorov-Arnold Network） は2024年4月30日にプレプリント公開サイトarXivに投稿された論文 にて提案された従来のMLPとは異なる新たなニューラルネットワーク構造です。1 コルモゴロフ・アーノルド表現定理（Kolmogorov-Arnold representation theorem）に基づいて設計されており、非線形な活性化関数そのものを直接学習することから、パラメータ効率が良く、学習結果の解釈可能性が高いことが特徴です。 上の画像は$x, y$を入力として$\exp(\sin(\pi x)+y^2)$を正解として学習させるケースを示した図ですが、元の関数の関係性がそのまま活性化関数の形状として学習され現れていることが読み取れます。 コルモゴロフ・アーノルド表現