「アイディア出しの技術」を生成AIに学ばせた結果がすごすぎた。 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に
ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング
ITエンジニアがLLMベースの生成AIを使いこなせるようになることを目指した本です。 まずはLLMの仕組みの理解してメンタルモデルを構築し、次に代表的なプロンプトエンジニアリング手法を学ぶことで基礎を固めます。 最後に、ITエンジニアならではのプロンプトテクニックを紹介しますので、応用力を身につけましょう。
生成AIの二大潮流と自動運転
https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
生成AIのハルシネーションは原理的に排除不能。不完全性定理など数学・計算機理論で説明 モデル改良や回避システムでも不可避とする論文（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深い技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）は自身が出力する「幻覚」（ハルシネーション）からは避けられない現象を指摘した論文「LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This」に注目します。幻覚とは、事実と異なる出力をLLMが実行してしまう現象を指します。 この研究では、LLMの幻覚が単なる偶発的なエラーではなく、これらのシステムに内在する避けられない特性であると主張しています。研究者らは、幻覚がLLMの根本的な数学的・論理的
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 RAG の検索部分を "Retriever" と呼びますが、この語源
なぜタヌキなのか? その謎は謎のままだが、とにかく日本語性能がGemini1.5Proに次ぎ、少し前のGPT-4よりも高い上に商用利用可能という太っ腹仕様なので使わない手はない。むしろこれさえあればもう誰もGPTに課金しなくて済む、そんな未来が来るのかもしれない。 しかし、Tanukiは特殊な何かをしてるらしくMLXに簡単にコンバートできずvllmで動かすときもちょっと魔改造したvllmが必要になるという。 最近ローカルづいてる吾輩としてはできればMLXで動かしたいのだがMLXがまだTanukiに対応してない(し、そもそも何をすればTanuki対応にできるのかよくわからない)ので、とりあえず「非推奨」とされてはいるものの、Macでもギリギリ動きそうなGGUF版を動かしてみた。 from llama_cpp import Llama filename = "Tanuki-8B-dpo-v1.
どんな人向けの記事？ 医薬品のような難しい検索ニーズにこたえるためにベクトル検索を利用する知見を見てみたい MySQLの全文検索と、ベクトル検索の精度や速度を比較してみたい ベクトルDBとEmbeddingモデルを利用した簡単なベクトル検索の実装方法を知りたい 医薬品の検索ニーズは多様なので、ベクトル検索で解決できるか試したい 1つの医薬品を指す名称は、複数存在するため医薬品検索は意外と面倒な問題です。 例えば、日本人なら頭痛や生理痛、発熱したときに「ロキソニン」を飲んだことがあるかもしれません。この名称は商品の名称ですが、成分の名称は「ロキソプロフェンナトリウム水和物」です。 さらに、ロキソプロフェンには錠剤以外にもテープやパップといった剤形の違いがあります。 そして最後に、ロキソプロフェンを作っている会社は複数あるので、末尾に「トーワ」や「ファイザー」などの組み合わせが存在します。ロキ
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「HybridRAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「HybridRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー HybridRAGは、通常のRAG（Retrieval Augmented Generation）で用いられる「ベクトル検索」の弱みを補い、回答精度を向上するための手法です。BlackRockとNVIDIAの研究者らによって2024年8月に提案されました。 ベクトル検索の弱みはいくつかあります
さまざまなデータベースをもとに、自然言語の使用頻度を調べるためのPythonライブラリが「wordfreq」です。そんなwordfreqが、「AIで汚染され更新不可能となってしまった」と開発者のRobyn Speer氏が報告しています。 wordfreq/SUNSET.md at master · rspeer/wordfreq · GitHub https://github.com/rspeer/wordfreq/blob/master/SUNSET.md wordfreqがデータベースとして利用しているのは、2021年までにオンライン上で公開されていた自然言語のスナップショットです。しかし、「2021年以降、人間の使用言語に関する信頼できる情報を持っている人がいなくなった」ことを理由にwordfreqを更新することができなくなったとSpeer氏が報告しました。 記事作成時点で、インター
RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ
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RAGは検索エンジンが命！Azure AI Search初心者入門 - Qiita
【これがゲームチェンジャーか!】松尾研のTanuki-8BとTanuki-8x8Bを試す｜shi3z
医薬品検索にベクトル検索を導入したら、デフォで検索ニーズをほぼ満たせそうだった話
RAGの「ベクトル検索」の弱みを、ナレッジグラフで補う
自然言語ライブラリ「wordfreq」がAIで汚染され更新不可能になったと作者が報告