Galileo AI: The Generative AI Evaluation Company
Eliminate 80% of evaluation time by replacing manual reviews with high-accuracy, adaptive metrics. Test your AI features, offline and online, and bring CI/CD rigor to your AI workflows. Ship iterations 20% faster by automating testing numerous prompts and models. Find the best performance for any given test set. When something breaks, Galileo helps identify failure modes and root cause.
Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理
DuolingoのAI英会話「MAX」がついに日本語対応。GPT-4o対応で英語力が伸びる理由を聞いた | Business Insider Japan
2012年に正式リリースされ、現在までに全世界のMAU（月間アクティブユーザー）が1億360万人を超える語学学習アプリ「Duolingo（デュオリンゴ）」。42種類の異なる言語を扱い、合計100以上のコースを提供している。 9月25日には、ChatGPTの「GPT-4」および最新モデル「GPT-4o」を搭載した新プラン「Duolingo Max」（月額4490円、年額2万2800円）を、日本語話者ユーザー向けに提供開始した。 同プランは、文法などの誤りのフィードバックやロールプレイ、キャラクターとの会話によって、「英会話」に特化した学習ができる。 DuolingoでGlobal Principal Product Managerを務めるZan Gilani氏に、新プランの狙いと反響を聞くと共に、英語学習歴が約7年の筆者が新プランを体験してみた。 勤勉で語学学習の意欲が高い日本Duoling
What is AI Applications? | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. AI Applications lets developers, even those with limited machine learning skills, tap into the power of Google's foundation models, search expertise, and conversational AI technologies to create enterprise-grade generative AI applications for search, recommendations, and conversation agents. The product AI Appli
GenOps: マイクロサービスと従来の DevOps の世界から学ぶ | Google Cloud 公式ブログ
Sam WeeksAI/ML Customer Engineer, UKI, Google Cloud ※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI アプリケーションは誰が管理すべきでしょうか。AI 関連の所有権はデータチームが持つことが多いものの、生成 AI アプリケーションに固有の要件はデータチームや AI チームの要件とは明らかに異なり、DevOps チームとの類似点が多いこともあります。このブログ投稿では、これらの類似点と相違点を探り、生成 AI アプリケーション独自の特性を扱う新たな「GenOps」チームの必要性について検討します。 「データからモデルを作成する」ことを目的とするデータ サイエンスとは対照的に、生成 AI は「モデルから AI 対応サービスを作成する」ことに関連しており、既存の
Update: Expanding access to Meta Segment Anything 2.1 on Amazon SageMaker JumpStart
Update: Expanding access to Meta Segment Anything 2.1 on Amazon SageMaker JumpStart Updated February 12, 2025: Last July, we released Meta Segment Anything 2, a follow-up to our popular open source segmentation model, offering developers a unified model for real-time promptable object segmentation and tracking in images and videos. We’ve been blown away by the impact SAM 2 has made across the comm
Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation
Segment Anything’s promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user’s gaze from an AR/VR headset, like Project Aria. SAM: A generalized approach to segmentation Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object
Duolingoなども利用するAIエージェント「Decagon」が累計150億円を調達 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
ジェシー・チャンは、2度目の起業にあたり、企業が真にその価値を実感できる迅速に利用できるソフトウェアを作りたいと考えていた。2023年8月、彼は起業家イベントで出会ったアシュウィン・スリニバスとチームを組み、数十のスタートアップに調査を行った結果、人工知能（AI）を活用したカスタマーサービスのシステムを思いついた。そして、Decagon（デカゴン）を共同創業した。 それから1年以上が経った今、サンフランシスコを拠点とする同社はNotion（ノーション）やDuolingo（デュオリンゴ）、Rippling（リップリング）、Bilt（ビルト）、Substack（サブスタック）といった企業に顧客サービスの仕組みを提供している。デカゴンのシステムは、アプリの操作方法に関する質問に答えたり、払い戻し処理やサブスクリプションのキャンセル、クレジットカードの再発行などを行っている。 デカゴンの企業顧客の
LLMを用いた分類タスクのためのデータセット拡張 - Preferred Networks Research & Development
はじめに PFN2024夏季インターンに参加させていただいた、東京大学情報理工学系研究科修士1年の阿部 陽樹です。今回のインターンでは、大規模言語モデル（LLM）を用いた事後学習用のデータセットの拡張に取り組みました。本ブログでは、今回のインターンでの成果物についてご紹介させていただきます。 背景 近年、大規模言語モデル（LLM）の性能向上に伴い、各種自然言語処理タスクにおける応用が急速に拡大しています。しかし、これらのモデルのトレーニングには膨大な量の高品質データが必要であり、データ収集とアノテーションには時間とコストがかかるため、データセットの限界がモデルの性能向上を制約する主要な要因の一つとなっています。本インターンでは、LLMを活用して既存のデータセットを効率的に拡張する方法を検討しました。具体的には、LLMによるデータ生成を駆使して、データセットの多様性と規模を拡大し、“LLM
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Reddit - The heart of the internet
https://kushajveersingh.github.io/blog/general/2021/03/13/post-0014.html
What we learned at Pendomonium and #mtpcon: Day 2
Accelerating generative AI with Vertex AI Studio: Put your prompts on the fast track
Define your evaluation metrics | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud
Segment Anything
Segment Anything
GitHub - yizhongw/self-instruct: Aligning pretrained language models with instruction data generated by themselves.
https://www.researchgate.net/publication/267991259_Probase_a_Universal_Knowledge_Base_for_Semantic_Search