Riffusion
🔥🔥🔥😱 Really? Yup. This is the v1.5 stable diffusion model with no modifications, just fine-tuned on images of spectrograms paired with text. Audio processing happens downstream of the model. It can generate infinite variations of a prompt by varying the seed. All the same web UIs and techniques like img2img, inpainting, negative prompts, and interpolation work out of the box. Code: https://git
OSSベクトルDBのChromaを使ってQ&AボットをLangChainで作成する｜mah_lab / 西見 公宏
新興で勢いのあるベクトルDBにChromaというOSSがあり、オンメモリのベクトルDBとして気軽に試せます。 LangChainやLlamaIndexとのインテグレーションがウリのOSSですが、今回は単純にベクトルDBとして使う感じで試してみました。 データをChromaに登録する今回はLangChainのドキュメントをChromaに登録し、LangChainのQ&Aができるようなボットを作成しようと思います。 しかしLangChainのドキュメントはほとんどがJupyter Notebook形式なので、ベクトルDBへ取り込みやすいようにフラットテキストにしてあげる必要があります。 以下の関数はJupyter Notebook形式（JSON）のファイルを分解してMarkdown形式に変換し、その後Unstructured.ioのMarkdownスプリッタを利用してコンテンツをチャンクに分割
Building LLM applications for production
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and personally going down a rabbit hole building my applications, I realized two things: It’s easy to make something cool with LLMs, but ver
【LangChain】外部の文書を解釈したQAbotを作り、その受け答えが適切かを確かめる
LangChainで文書データを読み込んだQ&Abotの評価を行う LangChainを使うことで、外部の文書を解釈させてその内容に則したQAbotを作るといったことが簡単に実現できます。今回は、そうして出来たQ&Abotが適切に文書を解釈しているのかを確かめる方法を紹介します。 今回の方法を応用すれば、 ①外部の文書を解釈させたAIを作る ②その知識を利用したChatbotを作る ③そのChatbotが適切に動作するか検証する といったことなどが可能です。 ソース：https://langchain.readthedocs.io/en/latest/use_cases/evaluation/data_augmented_question_answering.html 最終的なアウトプット 最終的には以下のようなアウトプットを目指します。 文書の内容に則した質問に対して、「実際の答え」とい
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (言語モデルにおける推論と行動の相乗効果)｜npaka
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (言語モデルにおける推論と行動の相乗効果) 1. はじめに近年、思考の連鎖 (CoT: Chain of Thought) を促した言語モデルは、さまざまな算術、常識推論タスクに優れ、創発的な能力を発揮します。ただし、独自の内部表現を使用するため、リアクティブに探索・推論したり、知識を更新したりする能力が制限されます。 一方、最近の研究では、事前学習済み言語モデルで「テキストコンテキスト」を「テキスト行動」にマッピングすることで、さまざまなインタラクティブ環境 (例: テキストゲーム、Webナビゲーション、ロボティクス) で行動を決定しています。ただし、それらは多段階の目標について抽象的に推論したり、作業記憶を維持したりしません。 「ReAct: Synergizing R
What are Diffusion Models?
Date: July 11, 2021 | Estimated Reading Time: 32 min | Author: Lilian Weng [Updated on 2021-09-19: Highly recommend this blog post on score-based generative modeling by Yang Song (author of several key papers in the references)]. [Updated on 2022-08-27: Added classifier-free guidance, GLIDE, unCLIP and Imagen. [Updated on 2022-08-31: Added latent diffusion model. [Updated on 2024-04-13: Added prog
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