Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。
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5年後、生成AIでエンジニアの仕事はどう変わるのか？ メルカリ、LayerX、Algomaticの3社が語るAIへの取り組み
生成AIの技術革新が相次いだ2023年、生成AIを本格的に業務やサービスに導入する企業が増える中、生成AIの最前線に取り組むエンジニアは、現状をどう観察していて、今後どうなっていくと考えているのだろうか。本セッションでは、メルカリ、LayerX、そして2023年に創業したばかりのスタートアップAlgomaticの3社が集い、事業フェーズの異なるそれぞれの視点から、生成AIへの現状の取り組みや、今後期待する変化について語った。 生成AIへの3社の取り組み 「生成AIを本気で推進するトップランナーが語る！AIの展望2024年とその先」と題したパネルディスカッションでは、PIVOT 蜂須賀大貴氏がモデレーターを、メルカリ 石川佑樹氏、LayerX 松本勇気氏、Algomatic 南里勇気氏がパネリストを務めた。 冒頭で蜂須賀氏は「他の2社に負けない生成AIへの取り組み」というテーマを提示し、各社
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
Vercel AI SDK で Ollama を使う方法
はじめに Vercel AI SDK (React 等から LLM の API をいい感じに stream で呼び出せるようにするやつ) から Ollama （OSS の LLM をローカルで動かすやつ） を呼び出す方法を調べました。 参考 課題 Vercel AI SDK の サンプルコードを、OpenAI から Ollama の langchain のモデルを使って、置き換えて動かそうとしたけど、なぜかうまくいかなかった。 解決方法 ここのディスカッションにいろんな解決方法が記載されている。その中からいくつか試した。 解決方法 1 OpenAI Compatibility API を使う OpenAI API と同じ API で呼び出す方法。呼び出せるモデルに制約がある。マルチモーダルの llava は呼び出せない。 URL 変えるくらい。シンプル。すんなり動いた。 解決方法 2 la
日本リスキリングコンソーシアム
認定証の取得により子育てとキャリアアップ、 柔軟な働き方を実現 神奈川県 デジタルサイネージ業 小松 恵美さん 育児とキャリアの両立に悩んでいた時に日本リスキリングコンソーシアムの存在を知り、Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証を取得しました。転職活動を始めた当初は小さな子どもがいることもあり、不安を感じていたものの、新しいスキルを身につけたことで未経験分野での転職を実現できました。 データ分析の仕事に就いた今では年収が大幅に上がっただけでなく、リモートワークやフレックスなど、これまで以上に柔軟な働き方ができるようになりました。子育てをしながら新たな分野でのキャリアをスタートできたことで、将来の可能性が一気に広がったと実感しています。 育児とキャリアに悩んでいた時にコンソーシアムを知り、Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証を取得。転職活動当初
Microsoft、生成AIのプロンプト解釈を最適化するフレームワーク「SAMMO」を発表 | gihyo.jp
Microsoft、生成AIのプロンプト解釈を最適化するフレームワーク「SAMMO」を発表 Microsoftは2024年4月18日、生成AI/大規模言語モデル（LLM）で長文のプロンプトを効率的に処理できるオープンソースのフレームワーク「SAMMO」を発表した。 SAMMO: A general-purpose framework for prompt optimization -Microsoft Research Blog GPT-4などの新世代の言語モデルでは、長い入力テキストを処理する機能が向上している。このため、より長文でリッチな文脈と詳細な指示を言語モデルに入力することが可能となった。しかし、この文脈を新しいタスクに適応させるための迅速なエンジニアリングが必要とされている。 長文のプロンプトを処理する一般的な手法としてRAG（検索拡張生成）がある。RAGは特定の入力例に基
ローカルやOpenAIのモデルを使ってAIの力を借りながらメモを作成できるアプリ「Reor」を使ってみた
「Reor」はメモを書いている時に過去のメモの関連する部分が表示されたり、AIにメモの内容について質問したりできるメモ作成アプリです。AIモデルとしてOpenAIのモデルのほか、ローカルのモデルも利用可能とのことだったので、実際に使ってみました。 Reor https://www.reorproject.org/ Reorの公式サイトにアクセスし、「Downloads」をクリック。 「Download for Windows」をクリックします。 ダウンロードした実行ファイルをダブルクリック。 「詳細情報」をクリックします。 「実行」をクリック。 インストーラーが起動するので「次へ」をクリックします。 今回は特にインストール先を変更せず、そのまま「インストール」をクリックしました。 「Reorを実行」にチェックマークが入っているのを確認し、「完了」をクリック。 無事Reorが起動しました。初
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
Software 2.0とその社会的課題 - Preferred Networks Research & Development
本稿は、自動車技術会誌「自動車技術」Vol.75 No.4（2021年4月1日発行）への著者の寄稿を、自動車技術会の許諾を得て転載したものです。 1. Software 2.0 深層学習が目覚ましい発展を遂げて、画像認識や音声認識などの人工知能の分野で新しい応用分野を切り開いている。一方で、人工知能というよりも、新しいプログラミングパラダイムとして深層学習に注目している人たちがいる。テスラ社の人工知能およびオートパイロット部門のディレクタであるAndrej Karpathy は、2017 年11 月に書いたブログの中で、「ニューラルネットワークは新しい識別器というだけではない。われわれがソフトウェアを開発するためのまったく新しい方法なのだ」と述べている(1)。これを彼はSoftware 2.0と呼んでいる。 1940 年代にストアードプログラム方式の電子計算機が発明されて以来、ソフトウェア
AI startups: Sell work, not software
For the past 25 years, application software startups have had a singular focus: increasing company and employee (including developer) productivity. This looked like building software that increased productivity at the employee level, increased collaboration across employees and teams, and/or enabled better oversight and management at the leadership level. More often than not, this software has bee
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
GitHub Copilot Enterprise のススメ
GitHub が GitHub Copilot Enterprise というサービスをはじめました。かなり革命的なのですが、とにかく高い。利用するには一人 60 ドル/月 (GitHub Enterprise Cloud 21 ドル/月 + GitHub Copilot Enterprise 39 ドル/月)かかります。なので、気になってる人向けに実際に使ってみて何が嬉しいのかを雑に書いてみます。 Pull-Request サマリーの自動生成GitHub の Pull-Request を出すとき、レビューして貰うためにこの Pull-Request の変更点を整理して書くと思うのですが、これを自動生成してくれます。 https://github.com/sile/pixcil/pull/2これは弊社の社員が個人のリポジトリで GitHub Copilot Enterprise の機能を利用
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
Stack Overflow Developer Survey 2023
In May 2023 over 90,000 developers responded to our annual survey about how they learn and level up, which tools they're using, and which ones they want. Read the overview → Methodology → Welcome to the 2023 Developer Survey! For 13 years, we've delivered industry-leading insights regarding the developer community. This is the voice of the developer. Analysts, IT leaders, reporters, and other deve
生成AI離れを防ぐ、組織定着化のヒント
生成AI技術が持つ高いポテンシャルは、多くの組織で注目されていますが、実際に日常業務に定着させるのは容易ではありません。 生成AIを導入したものの利用率が低下してしまう"生成AI離れ"が起きている現場もあるのが事実です。 この講演では生成AIを組織に効果的に組み込むための具体的な方法を提案します。 まだまだ進化を遂げる生成AIの継続的な利用を促し、業績向上のための実用的なテクニックをお届けします。 鈴木 祥太 ソフトバンク株式会社 SoftBank Tech Night #13 SoftBank World Special https://sbtechnight.connpass.com/event/295591/ 2023/10/04(水) 18:10 〜 20:10 ザ・プリンスパークタワー東京 SoftBank World 2023の会場内 で講演した資料です
ChatGPTplusを解約してClaude3Proへ乗り換えをする際に検討した事｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.3.19追記）Opusとりあえず試してみたい！という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench（OpenAIのplaygroundに相当）から試せます！ 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau
AIで商品名をクレンジングする、Llama2や、Google Cloud Gemini-proとVertex AIを活用した商品名の最適化
ECサイト上の商品名は、「送料無料」や「ポイント5倍」、「母の日」といった宣伝文句が付加され、本来の商品名が分かりづらくなっています。 これらの不要なキーワードは、自然言語モデルを作成する際の妨げとなり、精度を上がりづらくしている一つの要因となっています。 そこで、本記事では、これら不要なキーワードを効率的に除去する方法について、具体的な手法と事例を紹介します。 データクレンジングの例、LLMオープンモデルを活用したアプローチ、さらにはGoogle Cloud PlatformのVertex AIやGemini-proを用いた解決策について触れます。 3行まとめ ・商品名から頻出単語のリストを作成し、商品名から不要なキーワードを検索して除去する ・オープンモデルでプロンプトを実行し除去する ・Google Cloud Platform のVertex AI、Gemini-proで除去する
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
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生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16
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