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acro-engineer.hatenablog.com
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 先日Amazon Bedrock(以下、 Bedrock)の新機能が複数発表されましたが、今回は「Agents for Amazon Bedrock」(以下、エージェント)作成に追加されたアップデートを確認します。 以前、当社のブログでエージェントを扱った記事があったので、同じことをやってみて、どれくらい変わったのか確認してみます。 acro-engineer.hatenablog.com 概要 Bedrock エージェントでEC2インスタンスを作成する エージェント名入力 エージェントの詳細入力 アクショングループの追加 Lambda 作成 作成したエージェントを試
こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API(以降、Assistantsと表記します)により、Azure OpenAI
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
今度、寝台列車で旅行に行きたいな、と思って先日予約に挑んでみたのですが、残念ながら予約競争に敗北してしまった、菅野です。 寝台列車は、今も人気が高いんですね。 ChatGPTでもDALL·E 3を用いることが出来るようになるなど、生成AIでも画像生成や読み込みなど一般的に用いられるようになってきました。 Amazonで利用できる生成AIプラットフォーム、Amazon Bedrokでも、以前から画像生成モデルとして世界的にも最も有名なStability AIが提供するStable DiffusionSDXLモデルを用いた画像生成が可能でしたが、 AmazonオリジナルのモデルTitanからも画像生成を行えるモデル、Titan Image Generatorも利用できるようになっています。 今回は、Titan Image Generatorを用いて実際にどのような画像生成ができるのかを見ていき
こんにちは、igaです。 突然ですが、皆さんはどれくらい旅行に行くことがあるでしょうか? 私は昨年、あるアニメの舞台になった場所に、10回旅行しました。 このように、目的をもって旅行する場合もありますが、「どこかに旅行に行きたいな」と考えることがあると思います。 ただ、旅行の目的として景色やグルメ、などは思いついてもどこに行けばそれが楽しめるのか分からない人もいるのではないでしょうか。 そのような方にお勧めの『Travel Buddy』を今回は紹介します。 『Travel Buddy』とは? 概要 『Travel Buddy』は旅行ガイドのようなGPTになります。 こちらは、うちの社員随一の乗り鉄である、Sawaさんが作ったGPTです。 旅行の目的を入力すると、『Travel Buddy』が必要な情報を聞いてくるので、それに対して回答していきます。 すると、これまで入力した条件に合った目的
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 1月26日(金)に最終報告会が開催されたAI王の問題作成部門でYAMALEXチームが準優勝しました。 今回のブログでは、そのAI王について執筆します。先に一言感想ですが、最高に面白かったです。 問題作成部門準優勝賞状 AI王とは 私たちの取り組み 最終報告会 出場してよかったこと プロンプトを使う上での学び 作成したクイズをプロに解いてもらえる貴重な体験 最後に AI王とは 「AI王」は、日本国内の質問応答研究を促進させることを目的とした、日本語のクイズ問題を題材とした質問応答システムのコンペティションです。 今年で4回目の開催となり、「早押し解答部
こんにちは、安部です。 まだまだ寒い日が続きますが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 以前このブログで、作成したGPTのご紹介をしましたが、今回はその第二弾として新たに作成したGPTの紹介をしたいと思います。 第一弾で紹介したGPTについては、以下のブログ記事を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 『ニャンでも常識テスト』とは? 概要 今回作成したのは、『ニャンでも常識テスト』。 こちらからテーマを与えれば、どんなテーマでも基本的知識を問う問題を10問出題してくれます。 また、採点もしてくれて、不明点があれば当然質問して補足説明・解説をしてもらうことができます。 自分の常識を試してみてもよし、ちょっとした集まりでお遊びに使ってもよし、学習中の分野に関して 腕試しに使ってみてもよしと、様々な使い方ができると思います。 chat.openai.com 使
最近肌寒い日々が続きますね、暖冬はどこへ行ったのやら。。菅野です。 ChatGPTを利用してGPTを誰でも簡単に作成できるサービス、GPTsが公開されてから早くも二か月が経過しようとしています。 私自身も様々なGPTの作成を試してきましたが、今回、ついにそれらのGPTを公開できるGPT Storeが公開されました。 openai.com さっそく私もアプリを公開してみたので、GPT Storeの紹介をしつつ、どのようなGPTを作ったかを紹介していこうと思います。 GPTsでどのようにアプリを作成するのかは以下のブログ記事を参照して下さい。 acro-engineer.hatenablog.com GPT Storeとは ユーザが作成した様々なGPTを公開するためのプラットフォームです。 アクセスするにはChatGPTの有償サブスクリプションChatGPT Plusに加入している必要がありま
ポトフがおいしい季節ですね、菅野です。 Amazon BedrockのKnowledge baseがGAとなり、Amazon BedrockでもRAGが作成できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 今回はKnowledgeベースを実際に作成して統計データを検索するRAGを構築してみます。 RAGとは RAGアーキテクチャ(Retrieval-Augmented Generation)は、自然言語処理において、Google検索のような検索技術と、ChatGPTのような文章生成技術を組み合わせた技術です。 このアーキテクチャを利用すると、生成AIが学習していないデータ、例えば自社の内部レポートのようなデータを用いて、ChatGPTライクな応答システムを構築できます。 具体的には、何か質問を受けると、質問に関連した文章を検索し、その検索結果を元に自然となるような回答を生成
この記事は Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 さて、最近はLLMの発展に伴ってRAG(Retrieval-Augumented Generation)が盛んに活用されています。 その中で、キーワードベースの検索だけでなくベクトル検索を併用するケースが多く見られ、実際にElasticsearchが利用されているケースも多く目にします。そのため、Elasticsearchのベクトル検索に興味を持っている方も多いと思います。今回の記事では、Elasticsearchのベクトル検索の速度な
こんにちは、安部です。 気温の上下に翻弄されて最近風邪をひいてしまいましたが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 今回は、GPT-4Vのモデルを利用して、OCRができるか試していきます。 GPT-4Vによって、「ChatGPTに目ができた」などと騒がれましたが、文字認識はどれくらいできるのでしょうか? 得意分野ではなさそうですが、GPTも進化が目覚ましいので分かりませんね。 検証では、日本語(漢字/ひらがな/カタカナ)・英語の2言語で精度など比較していきます。 また、手書き・活字での違いも見ていきましょう。 一番簡単に試せるChatGPT(Web版)でOCRをさせようとするとエラーになることが多かったので、 ここではAPIを使っていくこととします。 APIを呼び出すプログラム 以下のコードを使い、gpt-4-vision-previewというモデルを呼び出しています。 画像は個人のgithu
Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 13日、 および Anthropic Claude Advent Calendar 2023 18日の記事です。 こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 先日、 Bedrock 上で Claude 2.1 が使えるようになりました。 aws.amazon.com このモデルは精度が高いことはもちろんですが、 20 万( 200K )トークンを一度に扱うことができる という特徴があります。 200K のトークンがあれば、約 15 万単語もしくは 500 ページの本を一度に扱える、と言われています。 とは言いますが、これは実際どれくらいイン
肌寒い日が続き、ついに我が家でも毛布を引っ張り出してきました、菅野です。 AWS re:Inventが開催され、AWSでは、150件以上の新サービスやアップデートの発表がありました。 Amazon Bedrockにも新機能が発表され、実際のシステムにも導入していきたいというかたも増えているのではないでしょうか? 今回のブログではGAになったAgents for Amazon Bedrockを実際に利用し EC2インスタンスを作成するエージェントを作ってみます。 aws.amazon.com Agents for Amazon Bedrockとは 生成AIのアプリケーション作成を助けるシステムです。 ユーザーは、自然言語を用いてAIアプリで実施したいタスクを入力します。 Agents for Amazon Bedrockは上記のタスクを推論モデルを用いて細分化、複数ステップのタスクに自動で分
こんにちは、先日千葉に遊びにいったらアクアライン通行止めで東京湾迂回する羽目になった菅野です。 ChatGPTにて手軽にアプリケーションを自動で生成できるGPTsが世の中では大きな反響を呼んでいます。 プログラミングレスでChatGPTを利用するアプリを生成できるので、プログラマー以外の人がどんどん生成AIを利用するような流れが出来つつありますね。 さて、そのような流れにのってAmazonBedrockを利用してアプリを生成、共有するサービス、PartyRockがAWSからリリースされました。 早速利用してみましょう。 https://partyrock.aws/partyrock.aws PartyRockの始め方 アカウントの作成 PartyRockはAWSが提供するサービスではありますが、AWSアカウントとは別のアカウントを作成する必要があります。 PartyRockのサイトにアクセ
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、3の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね? GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
こんにちは、最近ハンドブレンダーを購入し自家製バジルでジェノベーゼを作るようになった菅野です。 2023/11/6にOpenAIDevDayが開催され、ChatGPT関連の様々なアナウンスがありました。 openai.com その中でもChatGPTの新しいモデル、GPT-4 Turboについての情報をまとめていきます。 モデルについての詳細解説は以下の公式サイトをご覧ください。 platform.openai.com GPT-4 Turboのモデルは現在プレビュー版でgpt-4-1106-previewというモデルが試しに使える状態です。 数週間後に安定板のリリースがなされる予定だそうです。 コンテキスト長の増加(8,192 → 128,000トークン) ChatGPTのモデルが一度に考慮できるテキスト量を示すコンテキスト長が12万8千トークンに増加しました。 従来のモデルのコンテキスト
こんにちは、肌寒い日が続くと南の島の暖かい海に行きたくなる菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 Bedrockでは今までのブログで紹介してきた、テキスト生成以外にも、画像生成に利用できるモデルStable Diffusionも利用可能になっています。 Stable Diffusion自体はOSSとなっているので無料で利用できますが、自身のマシンにインストールして動かす必要があり、動かすマシンにはある程度の性能のGPUも必須になってきます。 手軽にStable Diffusionをオンデマンドで利用できるのは今までにないメリットなのではないでしょうか? 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いて作成したプロンプトを使って、Stable Diffusionで画像生成をしていこうと思います。 Be
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 今回はBedrockで、LambdaのPythonコードを生成してもらいます。 利用するモデルは、ChatGPTと同レベルの性能を有しているClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Bedrockについて執筆した別記事もあわせてご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com S3に保存したCSVファイルの平均を求めるLambda関数を作成する 以下のようなcsvをS3からダウンロードし、一分毎、name毎の平均を返却するLambdaを作成してもらいます。 id,name,value,timestamp 1,da
igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン(画像の赤で囲
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね? 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます(配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます)。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
こんにちは、最近はめっぽう冷えてきましたそろそろおでんが恋しくなりますね、菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 そこで今回はChatGPTとテキスト生成の結果を比較してみようと思います。 ChatGPTはGPT-4モデルを、Amazon BedrockではChatGPTより大きいトークンを受け取れ、安価で利用できるといわれているモデル、ClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Amazon Bedrockでのチャット生成方法は以下のブログで紹介しているので こちらのブログも参照ください。 acro-engineer.hatenablog.com 「RestAPIについての説明」の結果を比較する 生成AIではわからないものの質問をする機会が多いです。 それぞれのAIにRestAP
こんにちは。アキバです。 この記事は、Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2020 - Qiita の12日目です。 qiita.com 当社ではリモートワークに移行し始めて9~10か月になろうかというこの頃ですが、リモートワークをされている皆さんはどのような工夫をされているでしょうか? 私はiPad Proを日常的に使って、社内のホワイトボードでやっているような手書き体験の共有をしています。 最近、新しいペーパーライクフィルムを使用することになったのですが、これまでのペーパーライクと触感がガラリと変わり、慣れるまでちょっとぎこちない感じです。 今日は、そんな手書き体験の話とは全く関係ない、ログ収集に関する話です。 何の話か? 定期的に起きる質問 今の時代、アプリケーションをDocker/Kubernetesなどのコンテナ上で動作させ
こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAI のAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル(LLM)である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番
月がきれいな季節になってきましたが、花より団子なので月見団子や月見バーガーに目移りしてしまう菅野です。 前回ブログでは、diagramsを用いてAWSの構成図を描いてもらうPythonスクリプトを作成してもらいました。 acro-engineer.hatenablog.com そこでも記載した通り、Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)環境ではdiagramsのライブラリがインストールされていないため、Advanced Data Analysis上で構成図の生成はできませんでした。 しかし、ライブラリを自前でアップロードすることで、そのライブラリをAdvanced Data Analysisでも利用可能にできるようになるようです。 そこで今回は、やり方を変えて、Advanced Data Analysisを利用してAWS構成図の作成まで実行しても
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 今回は2023年9月28日に GA となった Amazon Bedrock の紹介と使ってみた感触をお伝えします。 1. Amazon Bedrock とは 2. 利用可能なモデル 3. Anthropic Claude V2 を使ってみた 3.1. Claude とは 3.2. Playground 3.3. 追加設定 4. まとめ 1. Amazon Bedrock とは Amazon Bedrock (以下、 Bedrock )は AWS 上で使える、大規模言語モデル( LLM )の基盤モデルを提供する完全マネージド型サービスです。 2023年9月28日に GA
夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。
こんにちは、最近ピアノを習い始めた安部です。 今回は、ChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧Code Interpreter)にBNF式を与えてパーサーを作成してもらおうと思います。 BNF式のように機械的に解釈可能なものであれば、正確にコードを生成してくれるのではないでしょうか? BNFでうまくいけば、その他の様々な形式のデータやフォーマットからパーサーを自動生成してくれることが期待できそうです。 1. BNFとは BNF(バッカス・ナウア記法)とは、プログラムの構文規則(文脈自由文法)を記述するための記法です。 正確な定義よりも具体例を見た方が早く理解できると思うので、例を示します。 『プログラム意味論』(横内寛文 著)の冒頭に登場する、非常に単純なプログラムを許容する言語の定義です。 <変数> ::= A | B | C | ... | Z <定数> ::
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