【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！｜Jun Ito
安野たかひろ事務所 技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。 AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電
Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM
また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini
第2回 LLM 勉強会
2023年6月19日（月）に国立情報学研究所にて第2回 LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の運営に関する議論（黒橋） NII からの話題提供（相澤） [資料] NICT の活動報告（鳥澤） [資料] ABCI トライアルの報告（坂口） [資料] レトリバからの話題提供（西鳥羽） [資料] サイバーエージェントからの話題提供（石上・佐々木） mdx プロジェクトに関する議論（ポリシー、各WGの進捗報告、mdx 利用方法）（河原・空閑） [資料1] [資料2] 参加者 現地15名・オンライン50名程度
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
GitHub - ianarawjo/ChainForge: An open-source visual programming environment for battle-testing prompts to LLMs.
An open-source visual programming environment for battle-testing prompts to LLMs. ChainForge is a data flow prompt engineering environment for analyzing and evaluating LLM responses. It is geared towards early-stage, quick-and-dirty exploration of prompts, chat responses, and response quality that goes beyond ad-hoc chatting with individual LLMs. With ChainForge, you can: Query multiple LLMs at on
統計数理シンポジウム 生成モデル 岡野原
株式会社 Preferred Networks 岡野原 大輔 @hillbig 生成モデルは世界を どのように理解しているのか 「統計的機械学習」の中核としての 統計数理シンポジウム 2023/05/25 アジェンダ • 現在の代表的な生成モデル 大規模言語モデル/ 拡散モデル • 自己教師あり学習 / メタ学習 • 未解決問題 岩波書店 2023 一般向け 関連書籍 岩波書店 2023 専門家向け 技術評論社 2021 2022 ディープラーニングの基礎知識 日経BP 2022 個別の深い話題 生成モデル x ~ p(X | C) X: 生成対象 C: 条件 • 生成モデル：対象ドメインのデータを生成できるようなモデル – テキスト、画像、動画、化合物、行動列 等 – 条件を通じて、制約、指示、対象ドメインなどを指定する （条件付き生成モデルの方が学習の面でも使いやすさの面 でも有利であ
LLM連携アプリの開発を支援するライブラリ LangChain の使い方 (1) - LLMとプロンプト・チェーン｜npaka
「LangChain」の「LLMとプロンプト」「チェーン」の使い方をまとめました。 1. LangChain「LangChain」は、「LLM」 (Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。本当の力は、それを他の計算や知識と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 2. LangChainの支援領域「LangChain」の支援領域は、次の5つがあります。 (1) LLM とプロンプト (2) チェーン (3) データ拡張生成 (4) エージェント (5) メモリ (6) 評価 (BE
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GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models.
GitHub - axflow/axflow: The TypeScript framework for AI development
GitHub - modal-labs/devlooper: A program synthesis agent that autonomously fixes its output by running tests!
GitHub - nickm980/smallville: Generative Agents for video games. Based on Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot
GitHub - bigscience-workshop/petals: 🌸 Run LLMs at home, BitTorrent-style. Fine-tuning and inference up to 10x faster than offloading
GitHub - LAION-AI/Open-Assistant: OpenAssistant is a chat-based assistant that understands tasks, can interact with third-party systems, and retrieve information dynamically to do so.
GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications