AWS Bedrock Prompt FlowsとDifyを触った所感
初めまして。 BtoBマーケの領域でプロダクト開発をしているエンジニアです。 仕事ではGo、React、Google Cloudあたりを使っています。 つい先日、AWSのBedrockからAIのノーコードサービスであるPrompt Flowsがプレビューリリースされました。 弊社でもAI導入の機運が高まっており、最近話題となっているDifyについて調査を進めていたのですが、ほぼ同様のサービスがAWSからリリースされたということで比較対象に上がっています。 (恐らくクラウドベンダーもノーコードサービスを出してくるだろうと予想はしていましたが...) 早速Prompt Flowsを使用してみたので、その感想をメモがてら記載していこうと思います。 Difyについて DifyはAIアプリ作成のノーコードツールとして今最も注目を集めているサービスです。 GitHubのスター数はlangchainに次
RAGに関する主要な論文を時系列順にまとめていく(2024年度版)｜R
RAGに関する主要な論文まとめていきます。(過去の分含めて随時更新予定) 見つけたものからまとめているので、最新の2024年以降の論文多めです。 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(22/05/2022) 一言紹介❓ LLMって、事前学習された知識に関しては答えてくれるけど、最新のニュースだったり、専門的な情報や組織固有の情報には対応できないよなぁ 💡 外部知識をLLMに検索させよう!→RAGの誕生 Abstract日本語訳大規模な事前学習済み言語モデルは、そのパラメータに事実知識を蓄積し、下流の自然言語処理（NLP）タスクに微調整されたときに最先端の成果を達成することが示されています。しかし、知識をアクセスして正確に操作する能力は依然として限られており、知識集約型タスクでは、タスク固有のアーキ
「計算機アプリ作って」→AI「あいよ」 20万個以上のアプリが開発される
メタが提供しているAIモデル「Llama 3.1」を活用したアプリ開発ツール「LlamaCoder」が人気を集めている。 LlamaCoderは、AI企業のTogether AIが開発したオープンソースのウェブアプリケーション。「計算機アプリを作って」といった指示を与えるだけで、フルスタックのアプリケーションを生成する。メタのLlama 3.1 405Bモデルを基盤に、Together AIのLLM推論技術を活用している。 メタによれば、LlamaCoderはリリースからわずか1ヵ月余りで、GitHubで2000以上のスターを獲得し、数百人の開発者がリポジトリをクローンした。さらに、20万以上のアプリがLlamaCoderを使用して生成されたという。 Together AIの開発者関係責任者であるHassan El Mghari氏は、「開発者たちはこれを気に入っています。クイズアプリ、ポモ
Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
僕の好きな「LLMは知識の索引」という考え方 Preferred Networks岡野原氏が考えるLLMの進化
Preferred Networksの岡野原氏が、「LLMの最前線と今後の展望」というテーマで、LLMの現状と今後について話をしました。全2回。前半はこちら。 実験のシミュレーションをLLMが生成する 岡野原大輔氏：（スライドを示して）ここでは、LLMの弊社の中での利用事例をいくつか紹介していきたいと思います。1つ目が材料探索のデモで、弊社は「Matlantis」と呼ばれる計算科学向けのシミュレーターを製品として出していて、これは非常に高精度に、いろいろな材料の性質、例えば電池や半導体や触媒を作る時の材料の性質を、高精度でシミュレーションできる製品ですが、これを使うためには計算科学のプログラムの知識が必要です。 なので、なかなかその実験で科学者が使うことが難しいです。そこで人間の言葉で、こういう実験のシミュレーションをしたいと指示すると、それに合わせたプログラムを、ファインチューニングされ
【開発プロセス/検証編】LLMプロダクト開発にLangSmithを使って評価と実験を効率化した話 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy のエンジニアの Namiki ( @ruwatana ) です。 ここ1〜2年くらいで、生成AI / LLM界隈の盛り上がりは非常に加速してきており、それをいかに活用して新たな価値を提供するかということに集中している方も少なくないことかと思います。 弊社Gaudiyも比較的早期からこの分野に可能性を見出し、積極的に挑戦してきました。そんなLLMプロダクト開発を行なっていく中で、発生した課題に対して蓄積されたナレッジを活かして日々改善できるよう昇華しています。 今回はこの分野の開発に切っても切れないプロンプトチューニングの業務プロセスにフォーカスし、よく起こりうるであろう課題に対してどのように効率化・解消していっているのか、その一端をユースケースとともにご紹介できればと思います。 ※なお、本稿は「技術選定/OSS編」
サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
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