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米Metaは8月24日(現地時間)、7月に発表したLLM(大規模言語モデル)の「Llama 2」上に構築したコーディングツール「Code Llama」をリリースしたと発表した。 Llama 2と同じコミュニティライセンスで、無料で研究および商用利用できる。 コーディング用生成AIモデルとしては、米Microsoft傘下のGitHubが6月にテクニカルプレビュー版を発表した「GitHub Copilot」がある。 Code Llamaは、プロンプトからコードを作成したり、特定の文字列を指定するとコードを完成させ、デバッグもできるとMetaは説明する。Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C#、Bashなどをサポートする。 パラメータ数が70億、130億、340億の3つのサイズでリリースする。各モデルは5000億トークンのコードとコード関連デー
Learn the fundamentals of finetuning a large language model (LLM).Understand how finetuning differs from prompt engineering, and when to use both.Get practical experience with real data sets, and how to use techniques for your own projects. Join our new short course, Finetuning Large Language Models! Learn from Sharon Zhou, Co-Founder and CEO of Lamini, and instructor for the GANs Specialization a
本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう! シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大(Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead) 中井悦司(Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect) 木村拓仁(Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer) RyuSA レビュアー 牧 允皓(Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist) 鈴木かの子(Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer) 吉田望(Nozomu Y
1.メタ認知プロンプトとは?メタ認知プロンプトとは、以下の論文「メタ認知プロンプティングは大規模言語モデルの理解を向上させる」で提案された、人間の内省的推論プロセスに着想を得たプロンプトであり、標準的なプロンプトや思考連鎖(Chain of Thought)プロンプトなどの手法を常に凌駕する結果が得られたとのことです。 メタ認知とは、自分が認知していることを認知すること、つまり、自分が行っている行動や思考を客観的に把握し、制御することを指します。このメタ認知能力によって、冷静な判断を可能にしたり、問題解決能力を向上させたりすることができると言われています。 この論文では、メタ認知プロンプトについて、次のように説明しています。 メタ認知プロンプトは、人間のメタ認知能力の一部をまねたもので、以下の5つの段階から構成されています。 1.入力テキストを理解 2.予備的な判断を実施 3.この予備的な
Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a
組織向け Google Cloud Skills Boost は、700 以上の学習アクティビティにオンデマンドでアクセスできるトレーニング サービスです。データ、AI、インフラストラクチャ、セキュリティなどのトピックに関するコース、クエスト、ハンズオンラボに参加して、スキルバッジを獲得できます。 この度、Skills Boost で大人気の 生成 AI 関連のコースとハンズオンラボをいち早く日本語化しました。 生成 AI コース大規模言語モデルの基本から Google Cloud 上で 生成 AI ソリューションを作成・デプロイする方法まで、生成 AI 関連製品と技術について無償で学ぶことができます。 Introduction to Generative AI - 日本語版: この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについ
チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか?質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」(GPTベストプラクティス)に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices(英文) 1.明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 米Cornell Techに所属する研究者らが発表した論文「(Ab)using Images and Sounds for Indirect Instruction Injection in Multi-Modal LLMs」は、画像や音声に悪意あるプロンプトを含ませたプロンプト・インジェクション(生成AIに対しての攻撃)を提案した研究報告である。 ユーザーが知らずにその画像や音声を大規模言語モデル(LLM)のチャットbotAIに入力すると、画像や音声と無関係な偽の情報や、フィッシングサイトに誘導するテキスト回答を出力する。また、ギャル風に
🚀 Mar. 29, 2024: v0.8.0 released. Now you can use Data Interpreter via pypi package import. Meanwhile, we integrated RAG module and supported multiple new LLMs. 🚀 Mar. 14, 2024: Our Data Interpreter paper is on arxiv. Check the example and code! 🚀 Feb. 08, 2024: v0.7.0 released, supporting assigning different LLMs to different Roles. We also introduced Data Interpreter, a powerful agent capable
rinna株式会社(本社:東京都渋谷区/代表取締役:ジャン"クリフ"チェン、以下rinna)は、日本語と英語のバイリンガル大規模言語モデルを開発し、商用利用可能なライセンス*1でオープンソースとして公開したことを発表します。さらに、対話形式のテキストを生成する対話言語モデル*1、テキストと画像のマルチモーダル入力を実現する画像対話モデル、長いテキストの入力を可能とする長期コンテキスト言語モデルも開発し、公開しました。 ■ rinnaのオープンソース活動 OpenAI社から提案された大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) であるGPT (Generative Pre-trained Transformer) シリーズは、大量のデータから高速かつ高精度に大規模モデルが学習できるTransformerとテキストデータから自己教師あり学習を可能とする枠組みを採用し
March 18, 2024 We are releasing SV3D, an image-to-video model for novel multi-view synthesis, for research purposes: SV3D was trained to generate 21 frames at resolution 576x576, given 1 context frame of the same size, ideally a white-background image with one object. SV3D_u: This variant generates orbital videos based on single image inputs without camera conditioning.. SV3D_p: Extending the capa
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