GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
鳥羽周作シェフおすすめ人気レシピ「ナポリタンを超えたナポリタン」作ってみた | ヨムーノ
こんにちは、調理師でヨムーノライターのだいきです。 ナポリタンと聞くと、レトロな喫茶店で食べるどこか懐かしい味を想像しませんか？ホッとする味というか。 まあ僕はレトロな喫茶店って行ったことないんですけどね(笑)。僕的には、弁当に入っているハンバーグの下にひいてあるナポリタンの方が馴染みがあります。あれって不思議ですよね。 と、そんなことは置いておいて。今回はとある番組で紹介されていた「ナポリタンを超えたナポリタン」を紹介します。普段のナポリタンが確実に美味しくなりますので、ぜひ最後までご覧ください。 ミシュランシェフの「ナポリタンを超えたナポリタン」 「ナポリタンを超えたナポリタン」は、ミシュラン東京2020で星を獲得した、レストランsioのオーナーだった鳥羽周作さんのレシピです。 日本テレビ系『スッキリ(2020年4月30日放送)』では、水卜アナが「ナポリタンを超えたナポリタン」に挑戦し
【無料】ローカルPCで動く日本語LLM（ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct）｜えんぞう
ELYZAはDeep Learningを軸としたAIカンパニーです。 2020年に独自の大規模言語モデル（LLM）の開発に成功して以来、 主に大手企業に対してLLM活用の支援を行っています。 近年の技術革新により、LLMへの期待は大きく膨らんできているものの、 技術・社会実装の両面において、多くの未解決問題が残っています。 ELYZAは、LLMの真の実用化に向き合い、未踏の問題の解決を目指します。 ELYZA-japanese-Llama-2-7bとは？ この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct」、日本語の語彙追加により高速化を行った「ELYZA-japan
非力なパソコンでもLLMを動かしたい!? llama.cppの紹介 | CyberAgent Developers Blog
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 本日はメディア統括本部 Data Science Center の山本が担当します。 サイバーエージェントではAzure OpenAI ServiceやGoogle CloudのVertex AIなど様々なクラウドサービスのプラットフォームを利用したコンテンツ生成のPoC作成やそれを発展させた形での実サービスへの展開を行なっております。 このようなプラットフォームは気軽にやりたいことを試せる点では非常に便利ではあります。 一方、APIリクエストへの即応性やコスト等々の観点で、画像生成や言語生成のモデルを、用意したマシンインスタンスに展開して推論を行いたい状況も存在します。 このとき問題になるのはマシンインスタンスのスペックです。 高性能なGPUが載っていて、CPU、メモリ
Cloudflareに移行したら99％コスト削減できた話
どういうこと？/TL;DR AWS → Cloudflareに移行したら費用が99%削減できました。 対象読者 今CloudFront + S3で構築しているけど転送量に困っている人 Cloudflare R2を検討している人 (CloudFrontとCloudflareをよく間違える人) はじめに 元々、動画CDNの構築はCloudFront + S3で構築していました。 この構成の場合、課金ポイントは主に三つあります。 CloudFrontのアクセス数に対する課金: そこそこ(多量ではない) S3の保管に対する課金: 200GB程度 CloudFrontの転送量(Egress)に対しての課金: 数TB そのため、毎回イベントごとにかなり費用がかかる状態でした。 動画の数もアクセス数もそこそこではあったのですが、動画特有の転送量が非常に多い… そういった状態でした。 導入前夜 この時はち
広告ブロックを高精度で検出する手法
広告ブロックを検出うする方法として「ニセの広告要素をHTMLに挿入する」ことが挙げられますが、イタチごっこ状態だったりユーザースクリプトで回避される手段が用意されていたりと不十分。 そこで、海外コミュニティ等でより有効とされている手法が以下です。 Adsenseスクリプトをfetch アドブロッカーがadsbygoogle.jsを検知し読み込みを阻止 fetchのエラーハンドリングでnet::ERR_BLOCKED_BY_CLIENTでブロック行為を検知 コードにすると以下の通り。実際はイベントリスナーで読み込み時などに適宜実行します。 function detectAdBlock() { fetch("https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js", { method: "HEAD", mode: "no-c
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