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こんにちは!AIソリューショングループの太田です。 このコラムでは、Azure Log Analyticsを使ったLLMOpsの実現方法について紹介します。 昨年から大規模言語モデル(LLM)を製品やサービスに組み込む企業が増えています。 しかし、LLMサービスの品質を維持するには、その運用にも注意を払う必要があります。 具体的には、LLMの出力の品質管理や、ユーザーからのフィードバックを元にしたプロンプトの最適化など、継続的な監視と改善が求められています。 これらの運用上の活動にAzure Log Analyticsが役立ちます。 LLMOps(LLM(Large Language Model)+ Ops(Operations))とは LLMOpsは製品に組み込まれたLLMの運用に必要なベストプラクティスの概念を指します。 例えば、LLMの運用ではLLMの出力の監視と評価とプロンプト管理
こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service(AOAI) Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記
こんにちは、AI製品開発グループの太田です。 この記事では巨大言語モデルに基づくマルチエージェント技術についてご紹介します。 近年、人工知能(AI)の進化は目覚ましいものであり、その中でも巨大言語モデル(Large Language Models、LLM)は注目を浴びています。 その中でもChatGPTは、その優れた自然言語処理能力により、様々な応用分野で高い評価を受けています。 本記事では、ChatGPTを基にした新たな応用技術である「LLMマルチエージェント」に焦点を当て、その可能性や機能についてご紹介いたします。 LLMエージェントとは? まず初めに、「LLMエージェント」について簡単に説明します。 LLMエージェントは、巨大言語モデルをベースに構築されたAIエージェントです。 このエージェントは、自然言語でのコミュニケーションを通じてユーザーと対話し、自ら自身がすべきタスクを考える
Kaggle Masterによるこれまでに参加したデータ分析コンペの振り返り こんにちは、AITC 製品開発グループ 阿田木です。 私は現在、業務でAI製品の開発に携わっております。さらに、趣味としてもKaggle等のデータサイエンスのコンペに参加して日々技術を磨いております。 今年の6月でKaggleに出会ってから約1年が経過し、目標であったKaggle Masterになることができました。この節目に、Kaggle Masterになるまでの道のりを振り返っておこうと思います。 本記事では技術的な内容にはあまりふれておりません。ポエムみたいな感じの自分語りとなっている点ご留意お願いいたします。 以下のような構成となっておりますので、気になったところだけでも、ご覧いただければ幸いです。 Kaggleとは? Kaggleとの出会い 参加コンペ①: メラノーマコンペ SIIM-ISIC Mela
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