PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
論文まとめ：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large
タイトル：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models 著者：Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, Steven Hoi（Saleforce Research） 論文URL：https://arxiv.org/abs/2301.12597 コード：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 HuggingFace：https://huggingface.co/spaces/taesiri/BLIP-2 ざっくりいうと 視覚言語（V&L）モデルにおいて、事前学習コストを減らしつつ精度を出すための研究 事前訓練済みの画像
LangChainとは？各モジュールの機能と活用事例まとめ | Hakky Handbook
LangChainとは何か LangChainとは、GPT-3 のような大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を用いたサービス開発時に役立つライブラリです。 LangChainを用いると、他のシステムと統合することで、最新情報の取得や複雑な計算処理にも対応したLLMサービスを容易に開発できるようになります。 例えば、OpenAIのAPIを用いて「最新の検索結果の内容も踏まえて AI に返答させるチャットアプリ」を開発するケースなどでLangchainは有効です。 このケースでは、LLMsとSerpApi （検索エンジンでの検索結果を API で返してくれるサービス）を組み合わせるLangchainの機能を使うことで実現できます。 このように、Langchainを使うことで様々なニーズに対応したサービスを柔軟に展開できるようになります。 Langchainが
ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
NovelAI - The AI Storyteller
Driven by AI, painlessly construct unique stories, thrilling tales, seductive romances, or just fool around. Anything goes! What even is NovelAI?NovelAI is a monthly subscription service for AI-assisted authorship, storytelling, virtual companionship, or simply a LLM powered sandbox for your imagination. Our Artificial Intelligence algorithms create human-like writing based on your own, enabling a
AI素人エンジニアが一週間で自動運転ラジコンカーを作ってみた - TECH PLAY Magazine
マイクロソフトとアクセンチュアのジョイントベンチャー、アバナードの開発部隊が開発事例を紹介する「Avanade tech talk」第三弾。今回はAI素人のエンジニアメンバーが、業務の合間の1週間という短期間で開発した「AI自動運転ラジコンカー」について紹介する。 AI自動運転ラジコンカー「Bonsai Car」開発プロジェクト立ち上げの舞台裏 AI自動運転ラジコンカー「Bonsai Car」は、アバナードで年1回開催されている社内メイカソン「!nnovate （イノベート）」で作成されたもの。Bonsai Carという名称の由来は、マイクロソフトのAI「Project Bonsai」からきている。 Bonsai Carチームは7人のメンバーで構成されており、今回登壇したのはチームリードの小林直樹氏、AI部分の開発を担当した寺岡優氏、IoTエッジ側、Raspberry Piの搭載側を担当し
「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき
ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
スクウェア・エニックスの技術者が活用した「感情を揺さぶるメタAI」。二次元感情マップを使った実装例を解説【CEDEC2019】 - AUTOMATON
ホーム 取材・リポート スクウェア・エニックスの技術者が活用した「感情を揺さぶるメタAI」。二次元感情マップを使った実装例を解説【CEDEC2019】 今月9月4日から6日にかけてパシフィコ横浜にて「CEDEC 2019」が開催された。CEDECはCESAが主催するゲームデベロッパー向けのメジャーカンファレンスで、3日間の開催期間中にはゲーム開発者や関連技術に関わる方向けにさまざまなセッションが開かれた。今回の記事では、株式会社スクウェア・エニックスのAIリサーチャーである里井大輝氏による「感情を揺さぶるメタAI～ゲームへの実装方法とバランス調整への応用事例～」セッションの内容と様子をお届けする。 そもそもメタAIとは何か？ ゲームにはさまざまなAIが組み込まれている。NPCの挙動を制御するキャラクターAIなどがその代表例だ。では「メタAI」とはどのようなAIかというと、先程例に上げたキャ
機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - Qiita
機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで
GoogleのAIとNTTのAIを融合したら最強の業務カイゼンツールが爆誕した - Qiita
作ったもの 紙の書類などスキャンして管理してると ↓こんな感じでファイル名がカオスになりがち… そこで、今回のツールを一発たたくとこうなります。 何となく中身が推測できるようになりました。 このツールは何？ 請求書・名刺・Webページなどのpdf・画像ファイルの中身を読み取り、重要(っぽい)ワードで自動リネームするツールです。 内部では以下を行ってます。 ファイルをGoogle Driveにアップロード (G Suiteが理想) OCRされたテキストを抽出 重要部分をNTTコミュニケーションズの固有表現抽出APIで抽出 (企業名とかの専門用語辞書使うと精度上がるっぽいけど無料版だと使えない…) 日付、会社名、人名を結合したファイル名を作りリネーム 動作確認環境 Mac 10.14.3 Python 3.7.2 動かし方手順 1.ファイルをGoogle Drive APIでアップロードできる
ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
｢グーグル翻訳｣が急激によくなっている理由
大手ネット企業が「予測力」の改善に力を入れている。かつては「まったく使えない」と揶揄されていた「グーグル翻訳」はどんどん精度を上げているほか、アマゾンは顧客の購入に基づいて、将来的には顧客が注文する前に「欲しがっていることが予測される」商品を配送するサービスを思案している。 アマゾンの予測的中率は現在5％程度 企業の幹部から私たちが最も頻繁に受ける質問をひとつ挙げるなら、「AIはわれわれのビジネス戦略にどのような影響を与えるのだろうか」という質問だろう。それに答えるため、ここで思考実験を行ってみよう。 ほとんどの人たちは、アマゾンでの買い物に慣れている。そしてたいていのオンライン小売業者を相手にする場合と同じく、あなたはアマゾンのウェブサイトを訪れ、目指す商品を買い求め、カートに入れる。支払い手続きを済ますと、アマゾンから商品が送られてくる。現在、アマゾンはこの「ショッピング・ゼン・シッピ
パナソニックAWS活用の衝撃。勝ち残る日本メーカーはもう｢モノ売り｣には頼らない | BUSINESS INSIDER JAPAN
パナソニック・ビジネスイノベーション本部 PaN/Vieureka プロジェクト CEOの宮崎秋弘氏。手にしているのはVieurekaで利用しているエッジAI搭載カメラ。 パナソニックは、急速に｢家電メーカー｣からソリューションカンパニーへのシフトを進めている。それを象徴するような説明会が、米ラスベガスで開催中のAmazon Web Services（AWS）年次開発者会議｢re:invent 2018｣の会場で開かれた。 ｢もはやモノを売るのではない。管理を売る｣ そんな発想の元に、パナソニックはAWSと提携し、AIを使った新しい企業向けサービスを展開しようとしている。｢Vieureka（ビューレカ）｣と名づけられたこのサービスで、パナソニックは何をしようとしているのだろうか？ パナソニック・ビジネスイノベーション本部 PaN/Vieureka プロジェクト CEOの宮崎秋弘氏に話を聞い
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GitHub - joonspk-research/generative_agents: Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
https://twitter.com/ichishiogao/status/1713756591827353662?s=46&t=oBX0k81reegVGyOx9s-RJQ
Generative AI exists because of the transformer
LlamaIndex - LlamaIndex
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