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1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
Editor's Note: This post was written in collaboration with the DemoGPT team. We're excited about what they're doing to make it easier to not only build LLM applications, but also get them in the hands of users and build community in the process. We also thought way they built the platform on top of LangChain and Streamlit is really neat–their under-the-hood walkthrough offers some cool ideas for a
こんにちは!競馬愛が止まらず、昨年テックブログで競争馬に関する記事を公開してしまった、データサイエンティストの安倍(あんばい)と申します。社内では馬ニキと呼ばれています。 tech-blog.abeja.asia 世はまさに大LLM時代。このウェーブに少し乗り遅れたなと思いつつ、専門であるレコメンドシステムと、LLMで何かできないだろうかと思い、執筆したのが本記事になります。本記事では主に以下の2点についてご紹介します。 既存のパーソナライズレコメンドモデルとLLMの統合についての設計、実装及び評価 LLMを用いたレコメンドシステムのメリット、デメリット、実運用面での課題点 オープンデータを用いた、アニメレコメンドシステムを実装し、LLMに統合する過程で感じた、LLMならではの素晴らしさや、難しさや、課題感をお伝えすることができたらと思います。 目次 目次 概要 事前知識 協調フィルタリン
「Promptflow」(画像は開発中のもので、予告なく変更されることがあります) Image credit: Carnot ジェネレーティブ AI スタートアップの Carnot(カルノー)は12日、プレシードラウンドで8,500万円を調達したと発表した。このラウンドは、HERO Impact Capital がリードし、ANRI、DEEPCORE、エンジェル投資家の池田俊氏(Google US シニアマネージャー)、高岡淳二氏(UsideU 代表取締役)、露木雅氏(Macbee Planet CTO)、濱邉将太氏(ハッカーズバー運営)、彦坂雄一郎氏(Airbus Ventures ストラテジックアドバイザー)、馬渕邦美氏(PwC、元 Facebook Japan 執行役員)らが参加した。 熱機関の理論的基礎を明らかにしたフランスの物理学者 Sadi Carnot(サディ・カルノー)氏の
Image credit: Google DeepMind Google のDeepMindは、ロボットが特別な訓練無しに新しいタスクを実行できるようにする、世界初の視覚・言語・行動(VLA)モデル「Robotics Transformer 2(RT-2)」を発表した。 言語モデルがウェブスケールのデータから一般的なアイデアや概念を学習するのと同じように、RT-2 もウェブ上のテキストや画像を使って現実世界のさまざまな概念を理解し、その知識をロボットの動作のための一般化された命令に変換する。 この技術が改善されれば、文脈を認識し、適応可能なロボットが実現し、異なる状況や環境で異なるタスクをこなすことができるようになる。 RT-2の特徴 2022年、DeepMind は「RT-1」を発表した。RT-1 は、130,000のデモンストレーションで学習し、エブリデイロボットが700以上のタスクを
Front-end application development, Symfony-style(s)
こんにちは、igaです。 先日は台風の影響が出る前に出かけられて、リフレッシュできました。 今回は、Azure OpenAIとチャットする際に、独自データを使用してみます。 独自データの使用(原文の表記はon your data)は、2023年8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。 techcommunity.microsoft.com 独自データの使用(以降、on your dataと表記します)により、例えば企業内ドキュメントやFAQをAzure OpenAIに検索させることで、ユーザーからのチャットでの問い合わせに対して企業内ドキュメントやFAQを検索した結果をAzure OpenAIがチャットの応答として返すことができるようになります。 今回は、on your dataを利用するまでの流れを試したいと思います。 on your dataのポイント on your d
Alder Lake以降のIntel CPUでは、P-coreとE-coreの2種類のコアが搭載されている。 P-coreは性能重視、E-coreは省電力重視という位置づけで、OSがうまくこれらのコアを使い分けることで、消費電力と性能の両立が図られている。 ここまでの話は広く知られているが、実際にどのようにしてOSに対してコアの使い分けをさせているのかの実装レベルでの解説は (少なくとも日本語では) ほぼ存在しないようなので調べてみた。 OSから見たP-coreとE-core OSの役割の一つとしてプロセススケジューリングがあり、どのプロセスをいつどれぐらいの期間どのCPUコアで実行するかを決める。OSができるだけ効率よくプロセスをスケジューリングするためには、CPUコアの性能や消費電力の違いを考慮したスケジューリングが必要になる。そこで、Intel CPUではOSに対して次の2つの情報を
CircleCIは、8月17日にDevOps言語のトレンド2023に関する報告書を発表しました。 この報告書では、数百万のデータポイントを分析し、エリートソフトウェアデリバリーチームが使用するトップツールを特定しています。 開発者の幸福度や組織のソフトウェアデリバリーメトリクスのパフォーマンスに影響を与える言語の選択に注目した内容です。 8月16日、CircleCIは、最新の記事で「DevOps language trends 2023: Top tools used by elite software delivery teams(DevOps言語トレンド2023:優れたソフトウェアデリバリーチームが使用するトップツール)」という題名で、その詳細を報告した。 この記事では、組織が短期間かつ信頼性の高いデリバリーサイクルを追求する中で、プログラミング言語の選択がいかに重要であるかに焦点が当
2023年7月に公開された「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」は既存のStability AI製モデルと比べて高品質な画像を生成できるだけでなく、LoRAによる生成画像の調整にも対応しています。データサイエンティストのマックス・ウルフ氏は「悪い例」を集めて作成したLoRAを用いてSDXL 1.0による生成画像の品質をさらに向上させる手法を考案し、LoRAファイルおよび誰でも試せるデモを公開しています。 I Made Stable Diffusion XL Smarter by Finetuning it on Bad AI-Generated Images | Max Woolf's Blog https://minimaxir.com/2023/08/stable-diffusion-xl-wrong/ LoRAは参考となる画像を集めて絵柄や服装などを追
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社ABEJAの村主壮悟氏。サーバー管理にChatGPTを活用した時の取り組みについて発表しました。 ABEJA社・CTO室 室長の村主氏 村主壮悟氏:「ノーコードとChatBotで遊んでいたら、ReActを実装しそうだった話」をしたいと思います。 ABEJAの村主と申します。ABEJAで6年ぐらい働いています。CTO室室長をしたり、Insight for Retailのマネージャーとしてでリテールの領域の話をしたり、プラットフォームの「ABEJA Platform」というMLOpsの基盤の責任者とか。セキュリティマネジメントをやっています。AWSの本を書
企業向けLinuxとして幅広く採用されている「CentOS Linux」(CentOS)。現在サポートされている「CentOS Linux 7」のサポートが2024年6月30日に終了(EOL)するため、CentOSを使い続けるか移行先はどうするかと頭を悩ませている担当者も多いだろう。そんな中、Red Hat Enterprise Linux(RHEL)互換のOSである「AlmaLinux」と「MIRACLE LINUX」の合流が注目を集めている。 コミュニティーベースで開発されているAlmaLinuxとサイバートラストが提供するMIRACLE LINUXの合流はユーザーにどんなメリットをもたらすのか。 日本ユーザーにより安心になった AlmaLinux サイバートラストの合流でAlmaLinuxがどう変わるのか。ポイントは3つある。 1つ目は、MIRACLE LINUXを20年以上提供して
こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか? この記事では、数あるプログラミング(主にPython)の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門編では、プログラミングの基礎を学べます。まずはプログラミングを一から学びたい方は、ここで紹介する10個の教材の中から選ぶのがおすすめです。 ハーバード大学「CS50 for Japanese」 ハーバード大学が実施している「CS50 for Japanese
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
Microsoftが表計算ソフト「Excel」上でPythonを動作させることを可能にすると発表しました。Microsoft 365 Insider Programを通して使用できるベータ版のExcelで既にPythonが利用可能になっています。 Announcing Python in Excel https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439 新たに導入される「PY」関数を使用すると、セルに直接Pythonのスクリプトを書き込むことができ、書き込まれたスクリプトがMicrosoft Cloud上で実行されてシートに結果が表示されます。サーバーで実行されるPythonにはデータ分析用
研修でDDDを使ったサービスを作ってみることになったが、DDDを使うのが初めてなので同じような状況の人向けに悩んだところをメモしておこうと思う。 DDDとは DDD(Domain-Driven Design)とはドメイン駆動設計と呼ばれる設計方法の一種で、複雑なビジネスの要件をソフトウェアで上手く扱うためのアプローチとなっている。(DDDの詳しい説明などは以下を参照) DDDはドメイン(業界領域)の複雑さにフォーカスを当て、ドメインに精通しているドメインエキスパートと呼ぶ人の協力を得てシステム開発を行ってい行く。また、DDDではクリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャなどのアーキテクチャと共に用いられることが多い。(今回作っているサービスではクリーンアーキテクチャを採用しているつもりだが、他のアーキテクチャとの違いが正直良く分かっていない) サービスの概要 ざっくりと説明すると、
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