LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ⑦Utils
7. Utils LLMを単体で使うだけでなく、他の情報ソースや処理と組み合わせることでよりいろいろな活用ができる。Chainsなどで組み合わせて使う。 以下のようなUtilsがある。 Bash Python REPL Requests Google Search SerpAPI SearxNG Search API Bing Search Wolfram Alpha IFTTT Webhook Google Server API Bash Bashコマンドを実行して結果を取る。 from langchain.utilities import BashProcess bash = BashProcess() print(bash.run("ls -la")) total 20 drwxr-xr-x 1 root root 4096 Mar 1 07:31 . drwxr-xr-x 1 ro
【入門】Sentence BERT
はじめに 自然言語処理の勉強も始めました。すぐに忘れてしまうのでアウトプットを兼ねてBERTの改良モデルである「Sentence BERT」についてまとめました。 対象読者 自然言語処理初心者 Sentence BERTとは？ 自然言語処理モデルであるBERTの一種です。 事前学習されたBERTモデルに加えて、「Siamese Network」という手法を使い、BERTよりも精度の高い文章ベクトルの生成ができます。 BERTを改良したモデルとして2019年に発表されました。 Sentence BERTの何がすごいの？ BERTと何が違うの？ BERTと違って、複数の文章のクラスタリングに有効です。 BERTでも、ラベル付きデータを用意してファインチューニングを行い、２つの文章を高精度で比較することは可能です。ただ、複数の文章をクラスタリングするには精度が悪かったり精度がいまいちだったり課題
LangChain の ChatGPTの新しい抽象化｜npaka
「LangChain Blog」の記事「Chat Models」が面白かったので、簡単にまとめました。 1. はじめに先週、OpenAI は「ChatGPT」をリリースしました。いくつかの大きな改善が加えられており、最も顕著なのは、10 倍安く、はるかに高速であることした。しかし、まったく新しい APIも付属しています。このAPIのラッパーをすばやく作成して、「LangChain」の通常の LLM のように使用できるようにしましたが、これは新しいメッセージベースのAPIを十分に活用できていませんでした。 この記事では、新しいAPIとChatGPTだけでなく、将来のすべてのチャットモデルに対応するため、「LangChain」をどのように適応させるかについて説明します。 ・Python版のドキュメント ・JS/TS版のドキュメント 2. なぜ新しい抽象化が必要か「ChatGPT」のAPIは内部
Notion AIを用いて機能仕様書からテストケースを自動で作成した話 - Commune Engineer Blog
はじめに コミューンでQAをしています金丸です。 最近QA界隈でAIを用いたソフトウェア開発が注目を集めています。 www.kzsuzuki.com 多くはChatGPTを用いたものですがちょうど先月にNotion AIがリリースされたので今回Notion AIがソフトウェア開発のテスト部分に対して有用に使うことができるかについて記事を書いていきたいと思います。 結論から言うと、実用としての運用は未だ難しいがQAの補佐的な位置付けとしては十分な働きをしてくれることがわかりました。 はじめに NotionAIとは 機能仕様から同値分割・境界値分析・フローチャートを自動で作成 機能仕様の修正もNotionAIにやっていただいた 終わりに NotionAIとは NotionAIは、Notion Labs, Inc.によって開発された人工知能モデルです。個人や仕事に関するタスクの作成、整理、管理を
チャットAI「ChatGPT」を使って開発された実際にプレイ可能なオリジナルパズル「Sumplete」とは？
AI開発団体・OpenAIが開発した対話型AI「ChatGPT」は入力した文章に対してまるで人間のような精度でテキストを返してくれます。これまでにChatGPTを使用してTRPGをプレイする方法が紹介されるなど、テキストの出力にとどまらない使用方法が提案されています。そんなChatGPTで独自のパズル「Sumplete」を作成したユーザーが、開発の経緯について説明しています。 Sumplete https://sumplete.com/ ChatGPT invented its own puzzle game. - by Puzzled Penguin https://puzzledpenguin.substack.com/p/chatgpt-invented-its-own-puzzle-game これがソフトウェア開発者のダニエル・テイト氏がChatGPTを用いて作成したオリジナルパズ
NFTアート「TwelveFold」のオークションに22億円分のビットコインが集まる、落札前に入札額を振り込ませる手法に批判も
猿のアイコンのNFTアート「Bored Ape Yacht Club(BAYC)」などを手がけたことで知られているYuga Labsが、ビットコインのブロックチェーンを用いたジェネレーティブアート作品のコレクションである「TwelveFold」のオークションを実施しました。288点のNFTコレクションを扱った今回のオークションでは、わずか24時間で約735BTC(約22億4500万円)ものビットコインが集められました。 TwelveFold https://twelvefold.io/ Yuga Twelvefold Bitcoin NFT Auction Raises $16.5 Million - Decrypt https://decrypt.co/122836/yuga-twelvefold-bitcoin-nft-auction-raises-16-million The Blo
KDDI、“au”ならぬ“αU”開始 メタバースや仮想通貨ウォレットを展開
関連記事 なぜ大企業はWeb3に取り組むべきなのか？ MUFG、ソニー、伊藤穰一が語った理由 「なぜ大企業がWeb3？」と訝（いぶか）しむ声も多い。Web3の最も普及した利用例である仮想通貨をみれば、世界的に活躍しているのは専業のスタートアップであり、決して伝統的な大企業ではないからだ。 歩いて稼げるSTEPN、なぜ日本企業からは登場しなかったのか？ 立ちはだかる法の壁 Web3ブームの日本だが、STEPNの登場から1年が経っても、同様のゲームは国内で登場しない。その理由の1つには国内の法規制があるようだ。 「ジャパン・メタバース経済圏」誕生へ メガバンや三菱商事など10社が合意 “異世界RPG風”で メガバン3社や三菱商事、凸版印刷、富士通など10社が、「ジャパン・メタバース経済圏」創出に向けた基本合意書を締結した。オンライン異世界RPG風のメタバース基盤「リュウグウコク（仮）」でさまざ
画像生成AI「Stable Diffusion」開発元がAI画像編集アプリ「ClipDrop」の開発元を買収しAIアプリ開発体制を強化
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元である「Stability AI」が、ARアプリ「ClipDrop」などを開発する「Init ML」の買収を発表しました。この買収によって、画像生成AIを組み込んだアプリの開発が進むとのことです。 Stability AI、ClipdropアプリケーションのメーカーであるInit MLを買収 - Stability AI https://stability.ai/blog/stability-ai-acquires-init-ml-makers-of-clipdrop-application BREAKING: I'm thrilled to announce that @clipdropapp has been acquired by @StabilityAI ???? It's been a *wild* journey so f
Node.js と ECMAScript の Import Specifier は意味が違うらしい
Node.js の import specifier と ECMAScript の ImportSpecifier 先日 Firefox の JavaScript エンジンである SpiderMonkey の公式ブログに Import Maps についての記事が投稿された。 https://spidermonkey.dev/blog/2023/02/23/javascript-import-maps-part-1-introduction.html この記事は、そもそも ECMAScript Modules とは何かというところから入り、Node.js のモジュールシステムの歴史やブラウザの ECMAScript Modules との関係などを説明した後、本題である Import Maps について解説している。短い時間で読める面白い記事なので、まだ読んでいない人はぜひ読んでほしい。 この
300以上の言語で訓練されたGoogleの翻訳AI「Universal Speech Model(USM)」の最新情報が公開、将来的に1000以上の言語を翻訳可能にする計画
機械学習によって翻訳ソフトウェアの性能は飛躍的に進歩していますが、地球上に存在する言語の中には話者が少なく、学習に必要なデータが不十分なものもあります。新たにGoogleが、YouTubeの字幕生成に利用される大規模言語モデル「Universal Speech Model(USM)」を300以上の言語でトレーニングし、比較的マイナーな言語を含む翻訳タスクで非常に優れた性能を発揮したことを報告しました。 Universal Speech Model https://sites.research.google/usm/ Universal Speech Model (USM): State-of-the-art speech AI for 100+ languages – Google AI Blog https://ai.googleblog.com/2023/03/universal-sp
[前編] AWS CDKで API Gateway + Lambda 構成のREST APIを構築して Auth0 + Lambda Authorizerの認可機能を導入してみた | DevelopersIO
CX事業本部Delivery部のアベシです。 こちらの記事では、API Gateway + Lambda のREST APIに Auth0 + Lambda Authorizerの認可を導入する方法について紹介します。 前編、更編に分けて紹介します。 今回の前編ではLambda Authorizer と Auth0を使ったAPI Gatewayの保護の仕組みと、土台となるAPIのCDKコードについて紹介しようと思います。 Lambda Authorizer と Auth0を使った認可の仕組み 以下のフローで認可が行われます。 ① クライアントがAuth0に認可をリクエストする。 ② 認可されたらAuth0がアクセストークンを返す。 ③ クライアントがAPIコールする。その際にアクセストークンをヘッダーとしてAPI Gatewayに渡す。 ④ API GatewayがLambda Autho
![[前編] AWS CDKで API Gateway + Lambda 構成のREST APIを構築して Auth0 + Lambda Authorizerの認可機能を導入してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43f916d5196c95657ed7fdc9da3617ebc49ca9af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F12%2Feyecatch_auth0_1200x630.png)
iPhoneを家に忘れて外出 Apple Watch Ultraだけで乗り切ったこと、詰みかけたこと
Apple WatchはiPhone以上に進化を続けており、Apple Watch Ultraに至っては、初代Macintoshの画面解像度がほぼ同じくらいにまでなり、バッテリーも2日くらいは持つようになった。ならばApple WatchがあればiPhoneがなくても何とかなるか？ この問題に意図せず直面してしまった筆者の例を報告したい。 Apple Watchだけでも電車に乗ったり音楽を聴いたりできる 筆者の職場はフルリモートなのだが、秋葉原の隣駅である浅草橋のシェアスペース「技研ベース」を都心部に行くときの拠点として使わせてもらっている。この日は朝から午後4時くらいまでそこでやる仕事があり、M2 MacBook AirとDTM用の機材を持ってこもろうと、ACアダプターやAirPods Pro（先代）も用意周到に準備して出かけた。 家を出るときにはスマートロックSesameをApple
潜在的な課題を明確化して「最終的に解くべく課題」に導く “ノーコードAIツール”販売でPdMが感じた難しさ、おもしろさ
プロダクトマネージャーの切通氏が、開発ではなく「プロダクトマネジメント」の切り口で「Node-AI」開発の舞台裏を伝える「ノーコードAI開発ツールのプロダクトマネジメントの面白さと難しさ - Open TechLunch」。ここで切通氏と及川氏が登壇。まずは「Node-AI」についてと、販売の難しさについて話します。 切通氏の自己紹介 切通恵介氏（以下、切通）：では、「ノーコードAI開発ツールのプロダクトマネジメントの面白さと難しさ」というタイトルで、切通から発表できればと思っています。 まず自己紹介というところで、私はイノベーションセンターテクノロジー部門の切通と申します。一応プロダクトマネージャーという役職に就いています。やっている業務としては大きく3つあって、今日はおおむね1個目、そしてちょっと2個目も入っていますが、そのあたりのお話をします。 我々は「Node-AI」というノーコー
[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO
ChatGPT面白いですね！ あんなことやこんなことできるんじゃないかと夢想して楽しんでいます。 そんなわけで、OpenAIのAPIキーを発行できたんだけれども、そのあとどうすればいいの？ という過去の自分のために、Pythonでの超基本的な使い方をまとめておきたいと思います。 結論から言うと、 Pythonのコード15行程度でChatGPTを使ったアプリが出来上がりました！ （APIキーを発行するやり方は他の記事をご参照ください） 準備 Python3でOpenAIのライブラリを使うので、pipでインストールしておきます。 pip install openai また、最小限のコードとはいえ、環境変数はハードコードしたくないので、 コマンドラインの環境変数に設定します。 export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" コード Pythonのコードを書いていきます。 ここに書
![[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c0e373391bd52827f22134f0b09da3118d7f40a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2Fopenai_chatgpt.png)
アプリケーションアーキテクチャ理解に必要な“3層構造” プレゼンテーション層・ビジネスロジック層・データアクセス層それぞれの役割
今回はアプリケーションアーキテクチャを学ぶ最初の一歩として、「MVC」や「3 層アーキテクチャ」などの基本的な用語の意味や関係性を整理する「改めて整理するアプリケーション設計の基本」。ここで大嶋氏が登壇。続いて、3層アーキテクチャそれぞれの役割について紹介します。前回はこちらから。 本セッションにおける「3層アーキテクチャ」の定義 大嶋勇樹氏：ということで、ここまでで「そもそもアプリケーションアーキテクチャとは何でしょう」という話をしました。ここからが本題的なところで、まず最も基本、最も基本というのは僕の意見ですが、3層アーキテクチャについて話していこうと思います。なにか気になる点があれば、Q&Aに気軽に（質問して）もらえればそちらも回答します。 では、3層アーキテクチャについてに入っていこうと思います。3層アーキテクチャと言われた時に想像するものは、少なくとも私の場合は2つあります。 （
マネーフォワード CTO が考えていること（2023 年 3 月） - Money Forward Developers Blog
こんにちは、マネーフォワード CTO の中出（なかで）です。 CTO の私が、普段「なにを感じて、どんなことを考えているか」について、四半期に一回社内へ共有している内容を一部編集し、エンジニアブログに公開したいと思います。 前回はこちら：マネーフォワード CTO が考えていること（2022 年 12 月） グローバル多拠点開発、グローバルでのツール・プロセスの統一 私たちは、これまで一つのプロダクトを一つの拠点で開発することにこだわってきました。これは、最速でプロダクトを開発するための最適解だと信じていたからです。しかし、エンジニアが限られた状況下では、このやり方が最も良いとは限りません。そこで、複数の拠点にまたがるチームを作り、コラボレーションして開発することにチャレンジしたいと思います。 複数の拠点といっても、日本の各拠点にはチームの余裕がないため、基本的には国をまたいだ拠点とのコラボ
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
画像生成AI「Stable Diffusion」でfMRIによる脳活動のデータから画像を生成する研究を阪大の研究者が発表
磁気共鳴機能画像法(fMRI)は、脳内の活動部位を非侵襲的に測定するための方法です。このfMRIで測定した脳の機能活動から画像生成AIのStable Diffusionを使い、被験者が見た画像を再構築することに成功したという論文を、大阪大学大学院生命機能研究科の高木優助教らが発表しました。 High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity | bioRxiv https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004 Stable Diffusion with Brain Activity https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ High-resolution
「この波に乗らないと沈んでいくだけだと思っています」AIが使えない人材を待ち受けている“末路”とは | 文春オンライン
◆◆◆ ChatGPTとしのぎを削るライバルたち ――ChatGPTのほかにも似たようなサービスはあるんですか？ 深津貴之氏（以下、深津） ありますよ。ChatGPTはいわゆる「大規模言語モデル（LLM）」というジャンルのAIで、このジャンルに限ると、開発中のGoogleの「Apprentice Bard」やMetaの「LLaMA」、すでに運用されているMicrosoftの「Bing Chat」などが有名どころですかね。 Microsoftの「Bing Chat」使用画面 AmazonもHugging Face（編集部注：機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業）と連携してこれから開発したい、みたいなノリです。Appleだけは沈黙を守っているという状況ですね。 ――それぞれのサービスで得意なことは変わってくるのでしょうか。 深津 LLMはネット中の文章を全
大阪大学の研究者ら、頭で思い描いたイメージをStable Diffusionで描き出すことに成功 | TEXAL
「自分が心の中で思い描いた物をコンピュータが絵にしてくれる」、そんな今までSFの中にしか登場しなかった魔法のような事が実現した。研究者らは、脳の活動をスキャンし、被験者がイメージした内容に忠実な画像を生成することに成功したのだ。 近年、脳活動の計測や深層神経ネットワークモデルの設計が進歩し、研究者は生物学的な脳内の表現と人工的なネットワーク内の表現を直接比較できるようになった。 このような取り組みには、脳活動から視覚体験を再構成することや、生物および人工システムの計算過程を調べることが含まれる。しかし、脳活動から視覚イメージを再構築することは、基礎となる表現の未知の性質と脳データのサンプルサイズが小さいために困難だ。 この課題を解決するために、研究者は、生成的敵対ネットワークや自己教師付き学習などの深層学習モデルやアルゴリズムに着目している。拡散モデル（DM）は、いくつかの画像関連タスクに
VPSや自宅サーバーにインストールしたいSaaS代替Webアプリ38選
シェアウェア（という表現はおいておいてのやつ。https://anond.hatelabo.jp/20230124045812）の記事が面白かったので、自分の得意分野の領域でいろいろ紹介します。 基本的に、SaaSのサービスは便利だけど、あれもこれもと契約していったらサブスク破産するので、 ものによってはセルフホストした方がいいと思ってる派。 Dropbox/GoogleDrive/box代替 NextCloudもともとownCloudっていうDropbox代替があったんだけど、そこから分派して今も機能開発が続いている。 興味深いのはLAMP構成なので、VPSや自宅サーバーじゃなくても、レンサバで動くのがいいよね。 データ保存領域はオブジェクトストレージ（S3互換）も利用できるので、例えばWasabiなんかと契約してお安く済ませてしまうのも全然アリかと。 Trello代替 Wekan最近は
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
IT技術者の“二つ名”を提案するAIサービス 「エンジニアリングの頂点に君臨するカリスマ的存在」など
Webアクセシビリティ学習リソースまとめ （2023年3月版）
How to deploy your own ML model to GCP in 5 simple steps.