Redisがライセンスを変更、BSDライセンスからRSAL/SSPLデュアルライセンスに Redisは2024年3月20日、次のバージョン(Redis v7.4)以降、これまで採用してきたBSD 3条項ライセンスから、RSALv2(Redis Source Available License)もしくはSSPLv1(Server Side Public License)のいずれかを選択するデュアルライセンスに移行することを発表した。 Redis Adopts Dual Source-Available Licensing | Redis Today, we announced that all future versions of Redis will be released with source-available licenses. Starting with the releas
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル(生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと)を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”(アーキテクチャ)の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ(重み)
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ(メトリクス、ログ、トレースなど)が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM(LLM for SRE, LLM4SRE)に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
第96回アカデミー賞受賞式において、アジア人に対する差別的な行動があったと多くの批判が集まっている。 1人目は、助演男優賞を受賞したロバート・ダウニーJr.。 前年の受賞者である中国系ベトナム人の米俳優、キー・ホイ・クァン氏が彼にオスカー像を渡す際、目も合わさずに受け取り、ほかの俳優とのみ握手をして受賞スピーチを開始した。 2人目は、主演女優賞を受賞したエマ・ストーン。 前年の受賞者である中国系マレーシア人のミシェル・ヨーがオスカー像を手渡そうとしたとき、なぜかとなりのジェニファー・ローレンスに近づき、ジェニファーからエマに像を渡したかのようなかたちになった。 その後ヨー自身が、「エマとジェニファーが親友だから、ジェニファーと一緒に像をわたしたかった」という意図を説明している。 ……なんてことがあった。 この出来事をきかっけに「アジア人透明人間現象」、つまりその場にいるのに空気として扱われ
ITSPへようこそ 社会全体におけるIT利用の拡大、また産業が提供する製品やサービスの中核をなすソフトウエアの巨大化、複雑化にともない、信頼性のあるソフトウェアを開発し、新しい価値を創造する高度ITスペシャリストの必要性が増大しています。 東京工業大学 情報理工学院 情報工学コースでは、将来の価値を創造する手段としてのソフトウェア構築に必要な基礎概念や、それを基にした実用的問題に適用可能な理論、そしてソフトウェア開発の実践的な側面までの高度な専門性を持ち、近未来ソフトウェアの発想力を持つスペシャリストの育成を目的とした実践的教育プログラム 【IT特別教育プログラム(ITSP)】 を実施しています。 ※旧教育制度では「ITコース」と呼ばれていましたが、2016年度以降、名称が「IT特別教育プログラム(ITSP)」に変更されました。 ITSPは修士向けのプログラムですが、学部生向けにも一部の授
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (モデルマージの進化的最適化)」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合(マージ)して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
光の地球連邦ニュース @HRenpou アフリカ・タンザニアで、人々が一斉に半月状の穴を掘ることで砂漠を草原に変えた! 掘った穴にわずかな雨水が流れ込むことで種子が発芽したのだ。やればできる! pic.twitter.com/Zs89SoNoXx リンク Wikipedia Semicircular bund A semi-circular bund (also known as a demi-lune or half-moon) is a rainwater harvesting technique consisting in digging semilunar holes in the ground with the opening perpendicular to the flow of water.These holes are oriented against the slope
【ニューヨーク発:2024年1月16日】 アクセンチュア(NYSE:ACN)の最新調査によると、企業の経営幹部は、生成AIは企業の業務や役割に大きな影響を与える可能性があると考えており、企業全体で業務プロセスの再設計や従業員体験の向上に向けた生成AIの活用拡大が急務と捉えていることが明らかになりました。 今日、企業の経営幹部には、経済的価値の創出、ビジネス成長の加速、従業員体験の向上に向けた、新たな手法による企業変革が求められています。しかし、経営幹部の3分の2は、生成AIを活用した全社改革を主導するために必要な、テクノロジーに関する知識や変革リーダーシップを有していないと回答しています。 アクセンチュアの最新調査レポート「Work, workforce, workers: Reinvented in the age of generative AI(邦題:生成AIがもたらす企業全体の再創
活用事例①: カスタマーサポートの自動応答 zapierとChatGPTを組み合わせることで、顧客からの問い合わせなど「カスタマーサポート」を自動化することができます。 ここでは、サポートチケットを例に具体的な手順を解説していきます。 1.トリガーを設定する(自動応答を生成する) 顧客サポートシステム(ZendeskやFreshdeskなど)で新しいサポートチケットが作成されたときに、zapierがトリガーを起動します。 ChatGPTを使用して、サポートチケットの情報をもとに自動的な応答を生成します。 この応答は、顧客の問い合わせに対する初期の回答や、問題解決のための基本的なトラブルシューティング手順などを含むことができます。 2.応答を顧客に送信する 顧客サポートシステムを通じて、生成された応答を顧客に送信します。 このプロセスを自動化することで、24時間対応の実現など顧客サポートの効
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな?」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
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