Metaの大規模言語モデル「Llama 2」を無料で誰でもブラウザからお試しできる「LLaMA2 Chatbot」
Metaが発表した商用利用も可能な大規模言語モデル(LLM)「Llama 2」を、誰でも無料でブラウザ上からお試しできる「LLaMA2 Chatbot」が公開されました。 LLaMA2 Chatbot by a16z-infra https://llama2.ai/ 画面左にあるメニュー部分では、モデルやパラメーターを変更したり、チャット履歴を削除したりすることができます。 選択できるモデルはパラメーター数が700億の「LLaMA2-70B」、パラメーター数が130億の「LLaMA2-13B」、パラメーター数が70億の「LLaMA2-7B」の3つ。パラメーター数が多い方がパフォーマンスが高くなります。 モデル選択エリアの下では「Temprature」(数値が高いと出力のランダム性が増す)、「Top P」(数値が高いと単語選択の多様性が高まる)、「Max Sequence Length」(文
構想半日、実装一日、全社活用される ChatGPTのSlackbotを作りました！ - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは、新卒2年目の佐藤です。 MonotaROでは先日、ChatGPTを簡単に利用できるSlackbot「MonoChat (β)」を全社員を対象にリリースし、大勢の方に利用されるようになりました。 私は、ChatGPTが社内全体で活用されることで一人一人の身の回りの業務がもっと楽になったり、生産性を上げられる良い機会に必ずなると思いMonoChat (β) を開発しました。 本記事では社内の大勢の方に利用してもらうために考えたこと、設計/開発/運用してみて得た結果や知見、またMonotaROでのChatGPT利用についても紹介します。 特に、開発部分だけでなく設計部分や結果も紹介しているのでChatGPTを社内に普及させたい方にとって何か気づきになれば幸いです！ はじめに MonotaROでは全社員がChatGPTを利用可能です 社内でのChatGPT利用 MonoCha
無料で商用可、ChatGPT（3.5）に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット
休日出勤を拒否する28歳エンジニア、他のメンバーがクレーム
Q．28歳エンジニアです。プロジェクトの進捗遅延で先月は3回、休日出勤しました。休日に休むのは当然なので、上司に対し、今月の休日出勤を拒否すると発言しました。それ以降私に出勤要請はなかったのですが、休日出勤する他のメンバーが不公平だとしてクレームを申し立てたようです。後日、上司から「協調性を重んじてほしい」と言われました。意味が分かりません。休日出勤が必要なプロジェクト管理しかできない上司の責任です。 厳しい上司批判ですね。質問者は、この4月に社内システムの運用部門から顧客対応部門に異動したとのことです。異動前に休日出勤はほぼ無く、休日出勤した場合は、振り替え休日があったと言います。 IT企業に勤める筆者の友人（部門長）は、20代の若手エンジニアにはなるべく長時間残業にならない配慮をしていると話します。長時間働いて元気がなくなる様子が見て取れて、メンタル面を心配してしまうということでした。
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
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総務省が「次世代地デジ放送」仕様策定。4K/HDR/22.2ch対応へ
