Open Interpreterで開かれた未来像 RPAツールをAIで作る
Open Interpreterで開かれた未来像 RPAツールをAIで作る 2023.09.12 Updated by Ryo Shimizu on September 12, 2023, 11:25 am JST OpenInterpreter(オープンインタープリター)が話題だ。 これはChatGPTの「Code Interpreter」をローカルで動かすというもの。 しかも、GPT-3/GPT-4のAPI以外にも、Llama2やFalconなどのローカル動作のLLMのエンジンにも容易に切り替えることができる。 筆者も早速試してみたが、これが非常に面白い。ChatGPT出現時くらいのインパクトがある。 筆者は最近、平日はほぼ毎日「教養としてのAI講座 / デイリーAIニュース」という有料番組を配信している。 この中で先週とりあげたのがOpen Interpreterだったのだが、この反
LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野・平野です。 今回は「LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと」というテーマで、従来のMLOpsとの違い・ツール・構成例等について調査・整理しました。 LLMとはLarge Launguage Model（大規模言語モデル）の略であり、ここでのLLM開発とは、「LLM自体の開発」および「LLMを活用したシステム開発」の両方を含むものとします。LLM開発のフローについては以前にLLM開発のフローで詳細を説明しているので、ぜひ併せてご覧ください。 まず、MLOpsとは「機械学習モデルの実装から運用までを円滑に推進するための手法や考え方」のことです。AIの社会実装が増えるに伴い、MLOpsチームを設ける企業も増えてきました。また、最近ではLLMやその関連技術が急速に発達してきており、今後LLMを用いたアプリケーション
LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成＆活用〜 | AIDB
Google DeepMindの最新研究によれば、Large Language Models（LLM）が最適化問題を解決する新たな手法として利用できる可能性が示されました。この研究は、自然言語を用いて最適化タスクを説明し、それに基づいてLLMが新しい解を生成するという方法を提案しています。 さらに、LLMがプロンプト自体を最適化する能力も示されています。LLMはプロンプトの形式に敏感であり、意味的に類似したプロンプトでも性能が大きく異なる可能性があります。したがって、プロンプトエンジニアリングはLLMが良好なパフォーマンスを達成するために重要です。 参照論文情報 タイトル：Large Language Models as Optimizers 著者：Chengrun Yang, Xuezhi Wang, Yifeng Lu, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Denny Z
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