ELYZA、「GPT-4」を上回る日本語性能のLLMを開発（アスキー） - Yahoo!ニュース
ELYZAは大規模言語モデル「ELYZA LLM for JP」シリーズの最新モデルとして、Metaの「Llama 3」をベースとした700億パラメーターの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメーターの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」を開発し、性能を公開した。 【もっと写真を見る】 ELYZAは6月26日、同社が提供する大規模言語モデル「ELYZA LLM for JP」シリーズの最新モデルとして、Metaの「Llama 3」をベースとした700億パラメーターの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメーターの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」を開発し、性能を公開した。 Llama-3-ELYZA-JP-70Bは、Llama-3-70Bをベースに追加の学習（日本語追加事前学習・指示学習）を実施して開発したモデル。元のLlama-3-70
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第27回：SD3 Mediumリリース！Part2(西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありエンジニアでもある西川和久氏による生成AIグラビア連載の第27回は、前回に続いて最新の画像生成AIモデル Stable Diffusion 3 Medium について。 『生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？連載』記事一覧』 前回に引き続きStable Diffusion 3 Mediumの話連載第26回にSD3 Medium(以降SD3 Medium)の話を書いたが、今回はその続きとなる。 前回の記事ではSD3 Mediumの特徴として Baseモデルなのに高画質。そして日本人含むアジア系もOK 商用利用不可。個人レベルでの商用利用は、クリエイターライセンス($20/月)を契約 結構な頻度で致命的な問題が発生する Promptで左右など、位置関係が指示でき再現可能。文字もOK(英語のみ) 生成環境は現状でComfyUI(系)のみ。基本Work
LLMで学習不要のレコメンドエンジンを実現
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、LLMを使用したレコメンドエンジン作成のフレームワークについて、簡潔に解説していきます。 サマリー LLMを使用したレコメンドエンジン作成のフレームワーク(以降、「提案されたレコメンドエンジン」)は、Amazonの研究チームによって発表された論文で提唱されました。 このレコメンドエンジンの特徴は、ファインチューニングを利用していないLLMとユーザーの行動(商品のクリックなど)情報を元に、レコメンドの性能を継続的に改善できる点です。ユーザーの行動をもとに、LLMにより関連性の高い商品を推測させることでレコメンドの性能を上げています。 より詳細な解説は以下の記事、もしくは論文を参照してください。
cloudflare の tunnel を通して PC で ssh server を立てるときに参考にしたリンク集
この記事の目的 「自分の PC 上で作業することが多いのだが、外出時などは PC にアクセスすることができないため、ssh で iPad 端末などから気軽に作業できるようにしたい！」というモチベーションから、ssh server を立ててて cloudflare 経由で公開しました。その時に参考になったリンクを自分用にメモします。 ちなみに、cloudflare ではなく tailscale を用いてもできる（し、そのほうが楽です）ようですが、cloudflare を使っていきたいので勉強もふくめて cloudflre にしてみました。たぶん、app や blog を公開するとかだと cloudflare のほうがよさそう cloudflare の設定関連 cloudflare の tunnel を通して ssh server を公開したかった。理由は、cloudflare を（遅れたが）
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
ビズリーチが目指す「開発生産性」ダッシュボード 〜 データ収集の壁と乗り越え方 〜 / dev-productivity-con2024
Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。テクノロジー本部 アドバンストテクノロジー部 部長の時田充です。私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。その一環として、Difyの全社活用をテーマに2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。 Dify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの開催 カカクコムでは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを選定したことと並行して、弊社CTOの京和がDifyアンバサダーのサンミンさんと共にDify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの企画を進めました。立ち上げてすぐのコミュニティで開催までの期間が2週間弱しかなかったため、カカクコムが全面的にバックアップし、イベントの
OpenSSHに重大な脅威となる脆弱性「regreSSHion」(CVE-2024-6387)が発覚、ほぼすべてのLinuxシステムに影響
セキュリティ企業・Qualysの脅威調査ユニット(TRU)の研究者たちが、GNU Cライブラリ(glibc)に依存するLinuxにおけるOpenSSHサーバーの重大なセキュリティ脆弱(ぜいじゃく)性を発見しました。この脆弱性は「regreSSHion」と名付けられ、認証なしのリモートからroot権限で任意コード実行が可能となる重大な脅威です。 regreSSHion: Remote Unauthenticated Code Execution Vulnerability in OpenSSH server | Qualys Security Blog https://blog.qualys.com/vulnerabilities-threat-research/2024/07/01/regresshion-remote-unauthenticated-code-execution-vuln
人の顔を認識できない「相貌失認」は意外に多い？ 最大5％にも
親しい人の顔を覚えられなかったり、目の前にいる人の顔を識別できなかったりする「相貌失認」の人は、これまで考えられていたよりも多い可能性が研究で明らかになった。（PHOTOGRAPH BY BALLBURN_PHOTOGRAPHY, GETTY IMAGES） 伝説の霊長類学者ジェーン・グドール氏、俳優のブラッド・ピット氏、そして『妻と帽子をまちがえた男』の著者として知られる神経学者の故オリバー・サックス氏の共通点は何か？ 答えは親しい人や有名人の顔を覚えられなかったり、見分けがつかなかったりする「相貌失認（そうぼうしつにん）」だ。 長年、相貌失認はまれな障害とされてきたが、2023年に学術誌「Cortex」に掲載された論文によれば、相貌失認の人はこれまで考えられていたよりも多い可能性があるという。この研究では、相貌失認の重さや症状は連続的で、その有無を単純に判定できず、使用する基準によって
GitHub - OpenBMB/ChatDev: Create Customized Software using Natural Language Idea (through LLM-powered Multi-Agent Collaboration)
ChatDev stands as a virtual software company that operates through various intelligent agents holding different roles, including Chief Executive Officer , Chief Product Officer , Chief Technology Officer , programmer , reviewer , tester , art designer . These agents form a multi-agent organizational structure and are united by a mission to "revolutionize the digital world through programming." The
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
「GitHub難しい!!」を30分で解決するサイトを共同開発しました🚀｜kazzyfrog
はじめに先日、初心者でも簡単に参加できる GitHub チュートリアル 『First Contributions JA』を共同開発しました！ 振り返りも兼ねて、プロジェクトの背景や使用技術について、紹介していきます。 ▼ GitHub のリンク： なぜ First Contributions JA を構築したのか？さて、First Contributions JA には、次のような特徴があります： - React/ Next.js で構築されたWebサイト - 初心者向けのGitHubチュートリアル - オープンソースのプロジェクト 上記を踏まえて、プロジェクトの経緯は、主に２つあります。 （技術スタックは、後で詳しく説明します） 1. JavaScript/ React 学習コミュニティで、共同開発を提案した！以前、 「JavaScript/ React を学習するコミュニティを、期間限
ローランドとユニバーサル ミュージック グループが提唱する「AIによる音楽創造のための原則」に50以上の企業や団体が賛同 ～生成AI技術が進化する中、音楽業界が団結して音楽クリエイターの権利を保護～ - UNIVERSAL MUSIC JAPAN
ローランドとユニバーサル ミュージック グループが提唱する「AIによる音楽創造のための原則」に50以上の企業や団体が賛同 ～生成AI技術が進化する中、音楽業界が団結して音楽クリエイターの権利を保護～ *本リリースは米・ユニバーサル ミュージック グループが発表したプレスリリースの抄訳です ユニバーサル ミュージック グループ（以下UMG）とローランド株式会社が戦略的パートナーシップを組み、2024年3月20日（米国時間）に特設サイト“AI for Music”にて発表した「AIによる音楽創造のための原則（Principles for Music Creation with AI）」に、世界的に著名な50以上の音楽関連企業、団体や機関からの賛同を得ました。 ローランドとUMGが提唱するこの原則は、音楽の核心である人間の精神を守るためにAIの責任ある活用を求めるものであり、現在までにNAMM（
Metaがコードのコンパイルや最適化を行える商用利用可能な大規模言語モデル「Meta Large Language Model Compiler」をリリース
Metaがコードをコンパイルしつつ最適化するという大規模言語モデル「Meta Large Language Model Compiler」をリリースしました。モデルは商用利用可能で、Hugging Faceにてホストされています。 Meta Large Language Model Compiler: Foundation Models of Compiler Optimization | Research - AI at Meta https://ai.meta.com/research/publications/meta-large-language-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization/ Today we’re announcing Meta LLM Compiler, a family of models
C／C++の脆弱性をLLMで検出 Googleが新研究開発プロジェクト「Naptime」を発表
Googleは2024年6月20日（現地時間）、脆弱（ぜいじゃく）性の検出に大規模言語モデル（LLM）を活用する新しい研究開発プロジェクト「Naptime（お昼寝タイム）」を発表した。 C／C++の脆弱性検出はLLMに任せて“お昼寝しよう” NaptimeはAIエージェントとターゲットコードベース間のインタラクションを中心に構築されたアーキテクチャだ。特にC／C++の高度なメモリ破壊およびバッファーオーバーフローの脆弱性を発見することに焦点を当てている。この2つの対象は従来の方法論では発見することが難しく、GoogleはLLMを利用することで検出効率を最大20倍まで改善できると説明している。 なお、プロジェクト名の由来は開発した成果物がセキュリティ担当者やIT担当者を支援し、定期的に昼寝ができるくらいにはなりたいという願掛けになっているという。 Naptimeのアーキテクチャはセキュリティ
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GitHub - opensource-jp/Open-Source-AI: Japanese translation of Open Source AI Definition
Open-Source-AI/osaid-0-0-8-ja.md at main · opensource-jp/Open-Source-AI
https://shujisado.com/2024/07/01/open-source-ai-definition-008-commentary/?s=09
【西川和久の不定期コラム】 生成AI画像とLLMの熱い関係？LLMを併用するいろいろな生成AI画像環境のご紹介
Merge is All You Need: ローカルLLM小説生成モデル Project Ninja | ドクセル