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postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface
Introducing database.build (formerly postgres.new), the in-browser Postgres sandbox with AI assistance. With database.build, you can instantly spin up an unlimited number of Postgres databases that run directly in your browser (and soon, deploy them to S3). Each database is paired with a large language model (LLM) which opens the door to some interesting use cases: Drag-and-drop CSV import (genera
LLMをWebフレームワークにしたら、未来が見えた #2024
最近、LLMにWeb Backendを書かせて遊ぶ、Hanabiというサービスを作っています。その開発過程で、前に試したLLMをAPIとして振る舞わせるアプローチを再検討したので、記事としてまとめました。 一年ちょっと前、私はChatGPTをWebフレームワークにしようと試みました...が、残念ながら全く実用的ではありませんでした。しかし、あれから一年、LLMは目覚ましい進歩で進化を遂げました。価格は下がり、速度も上がり、記憶容量の増加やRAGの発展など、もはや別物レベルで進化しています。 いまならもうちょっと実用的なヤツが作れるんじゃねってことで、色々な手法を面白がった再検討したまとめです。 余談ですが、一年前はLLM=ChatGPTという状況でしたね...懐かしい。ちょうどvicuna13Bが出た頃ですかね? ↓去年の記事(できれば読んでほしい)↓ 出来たもの 全部プロンプトに入れちゃ
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など GitHubは、AIによってプログラマのコーディングを支援する「GitHub Copilot」の基礎となる「Codex」と呼ばれるAIモデルを更新し、提案するコードの品質の向上と、コードの提案にかかる時間短縮などを実現したと発表しました。 これにより、GitHub Copilotによって提案されたコードをプログラマが受け入れる割合がGitHub Copilotを発表した当初の27％から現在の35％にまで上昇し、特にJavaでは61％にまで到達したとしています。 脆弱性のあるパターンのコードには警告 提案されるコードをより安全にするため、安全でないコードのパターンが生成された場合にはそれをリアルタイムでブロックするAIベースの脆
A3RT
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
Google Cloud、SQL文で機械学習ができる「BigQuery ML」を提供開始
Googleは2018年7月25日（米国時間）、Google Cloud Platform（GCP）で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。 Googleは2018年7月25日（米国時間）、Google Cloud Platform（GCP）で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。 Googleは新機能を、同社がGCPで進める「AIの民主化」の一環だと説明した。「データを活用した機械学習あるいは予測分析が、RやPythonの書ける人たちだけしかできないのでは、人材不足を解消できず、ビジネスの現場における機動的なデータ活用も妨げられる」としている。 GoogleはAIの民主化への取り組みとして、「Cloud AutoML」
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