いたばし花火大会に関して
火事が起きて途中中止になったけど花火は最期まで上がっていたといういたばし花火大会だが、実は戸田市との共同開催になっていて、荒川を挟んで板橋側だけが中止になったのだ。荒川を挟んで両岸で打ち上げまくるのね。 でも板橋区の方では「いたばし花火大会」としてしかアナウンスされないし、戸田市側の方は「戸田橋花火大会」としてしか案内されないから、東京都民or板橋区民の中には戸田市の方でも打ち上げてるのを知らない人が結構いるし、反対側の埼玉県民、戸田市民の方も然りで、「中止になったのに最後まで打ちあがってたのは何故？？？」というなぞなぞみたいな事になってしまった。 そして両岸で共同開催という珍しい形になったのは、荒川の改修工事が元になっている。 荒川放水路工事と河道直線化赤羽の岩淵に岩淵水門という隅田川入口を締め切る水門があるんだが、そこから下流の荒川は大正から昭和初めに掛けて開削した放水路だ。それまでは
二子玉川の堤外地問題と小字地図に関して幾つか指摘その1
二子玉川の堤外地に建つマンションが高値を付けてる事に嘆いて小字地図という面白いものを公開してくれた人がいる。 でもその事をまとめたtogetterではそれに対して間違ったり不適当なツイートばかり拾ってるので指摘するよ。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2381841 過去の経緯二子玉川には堤防の切れ目があった。陸閘ともいう。閘はパナマ運河などの閘門の閘で、板で締め切って水をブロックして水位を変化させるものだ。それが陸にあるから陸閘。 https://maps.app.goo.gl/DKKV4c1kefy3BVSE9 余談だがこの道は結構重要な道で、江戸時代の矢倉沢往還（青山通り大山道）だった。真っ直ぐ行って多摩川に出たところに渡船（二子の渡し）があったのだ。川を渡って崖を上ると二子の宿場に着く。 ここは瀬田村の一部で、スレッドで
大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
これは MIERUNE AdventCalendar 2023 24日目の記事です! 昨日は@northprintさんによるSvelteKitでURLクエリパラメーターの操作をするでした。 はじめに この記事では新宿駅の屋内地図データを使用して、Three.jsで3Dによる可視化をします。 DEMOはコチラ 使用するデータ 今回は、G空間情報センターで公開されている「新宿駅屋内地図オープンデータ」の統合版（ShapeFile）を使用します。 データについての詳細は製品仕様書に記載されています。 この記事のように、データの加工利用には以下の出典が必要となります。 コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。（コンテンツを編集・
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
At Buildkite, we've historically stored our data with two keys. We use sequential primary keys for efficient indexing, and UUID secondary keys for external use. The upcoming UUIDv7 standard offers the best of both worlds; its time-ordered UUID primary keys can be utilized for indexing and external use. This blog post will take you on the journey Buildkite took that led to our eventual adoption of
Secrets from the Algorithm: Google Search’s Internal Engineering Documentation Has Leaked
Google, if you’re reading this, it’s too late. Ok. Cracks knuckles. Let’s get right to it. Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google Cloud Platform offers and the internal version of documentation for the deprecated Document AI Warehouse was accidentally published publicly to a code repository for the c
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
はじめに みなさん様々な言語でAPIサーバーを立てて負荷試験を実施したことはありますか。 私自身、業務でPythonのアプリケーションに対して負荷試験を実施した経験があります。 その際にPythonの速度観点の不安定さを目の当たりにしたと同時に、別の言語ではどのような違いが生まれるのだろうか、という疑問を持ちました。 そこで今回は、簡単ではありますがGoとRustとPythonでそれぞれAPIサーバーを立てて負荷試験をしてみます。 負荷試験対象のAPIサーバー 今回は(1) Hello, World!を返すAPI(2) ファイル読み込みAPI(3)1秒待ってから応答するAPIの3つを実装します。 (1)はAPIサーバー自体の応答速度の計測、(2)はメモリを消費する処理が生じた場合のAPIの応答速度の計測、(3)は待ち時間発生している時のAPIの応答速度の計測することが目的です。 (2)につ
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
【Unit4 ブログリレー6日目】 こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループの福林 (@fukubaya) です。 最近まで開発していたm3ラウンジでは、goからRDBを利用していました。 m3ラウンジでは、SQLの組みやすさやテストのしやすさの観点で検討した結果、goquを採用しましたので、 そこで得られた知見とその実装例を紹介します。 これから試してみる方(と将来m3ラウンジの開発に新たに入ることになったメンバー)の参考になるように、サンプルコードも説明も多くなってしまいかなり長いです。 お時間ある時にお読みいただければ。 名古屋城は、日本の城のひとつ。尾張国愛知郡名古屋（現在の愛知県名古屋市中区本丸・北区名城）にある。本文には特に関係ありません。 m3ラウンジ goqu 実例 modelの構造体 mapper mapperの実装 goquのSQLの結果から構造体へのマッピング
3行まとめ テーブルの撤退時にはテーブルの参照回数を見ることが多いと思いますが、テーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分なことが多いです 派生先のテーブルの参照回数まで考慮すると、テーブルが撤退できるか安全に判断することができます リネージ上の親子関係をWITH RECURSIVEで考慮しながら、累積参照回数をSQLで導出できるようにし、安全にテーブル撤退を判断できるようにしました 3行まとめ 背景: テーブルの撤退にはテーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分 アイディア: 累積参照回数を計算する 実装 テーブル間の親子関係を抽出する WITH RECURSIVEでテーブルの親子関係を辿る テーブルの親子関係を考慮しながら、累積参照回数を計算する まとめ 背景: テーブルの撤退にはテーブル単独の参照回数を見るだけだと不十分 データエンジニアやアナリティクスエンジニアの仕事をしていると、
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
日本のアニメなどから収集したデータセット「Sakuga-42M」 国際研究チームが公開 「学術研究でのみ使用可能」【更新済み】
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AI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 【更新履歴：2024年5月24日 午後1時50分更新 同時刻時点で論文は取り下げられ、GitHubのリポジトリ非公開となったことを確認しました。 カナダのアルバータ大学や中国の四川音楽学院に所属する研究者らが発表した論文「Sakuga-42M Dataset: Scaling Up Cartoon Research」は、AIモデルのトレーニング用に作成したアニメ動画データセットを提案した研究報告である。 Sakuga-42Mは、GitHubにおいてリポジトリが公開されており、学術研究の目的でのみ使用可能。また、データセット内の画像やビデオの著
徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？ 2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ
GitHub - japan-opendata/awesome-japan-opendata: Awesome Japan Open Data - 日本のオープンデータ情報一覧・まとめ
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生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第十回：実在モデルからSDXL用顔LoRAを作る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/special/560/recent/%E7%94%9F%E6%88%90AI%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%92%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%93%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%81%8C%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8B%EF%BC%9F続きを読む » Modelに無い顔や彼女の顔を出したい！生成AIでポートレート写真やグラビアを作っていると、同じような雰囲気の顔ばかりが結構出るのに気付く。 もちろん何パターンもあるので、毎回同じでもないのだが、XやInstagramなどの生成AI画像
Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
AutoDev｜AI エンジニア「Devin」に驚いていたら、もう Microsoft が「AI駆動開発」ツールを用意し始めてたって話 - Qiita
AutoDev｜AI エンジニア「Devin」に驚いていたら、もう Microsoft が「AI駆動開発」ツールを用意し始めてたって話ポエムAI 概要 まず、本記事の背景ですが、本記事を書く数日前に、「Devin AI｜話題の世界初 "完全自律型" AIエンジニア「Devin」の公開内容の全訳」 という記事を書きました。 ありがたいことに、フォロワーも少ないのに記事公開後のたった３日間程で 1万超の閲覧（View） をいただけました（YouTube の解説動画も公開3日目で１万回再生を突破しました）。 「AI の進化もすごいし、みんなのアンテナもすごいなぁ」という思いに浸りながら、ふと海外の AI 界隈の記事を漁ってたら、なんと 「Microsoft が自律型 AI ソフトウェア開発ツールを作ってるらしい」 という記事を発見しました。「ツール」と呼ぶよりは、「ソリューション」の方が近いので
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング｜alexweberk
今回は、最新の Google Gemma モデルを Apple Silicon に最適化されたライブラリ MLX を使ってローカルで実行したり、ファインチューニングしてみましたのでその手順を紹介します。 MLX 関連の情報はドキュメンテーションが分かりづらいものも多かったので色々試した経緯も共有しながら少しでも何かの参考になれば幸いです。 実際に使った Jupyter Notebook を Gist にアップロードしていますので、そちらも参考にしてください。 →Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング 事前準備必要なライブラリをインストールします。 また Apple Silicon 搭載の Mac が必要です。今回は M3 Max 128GB 搭載の MacBook Pro で実行しました。 !pip install -U mlx mlx_lm t
はじめに こんにちは、MA部の松岡（@pine0619）です。MA部ではマーケティングオートメーションシステムの開発・運用に従事しています。 ZOZOTOWNでは、マーケティングオートメーションシステム（以下、MAシステム）を使い、メールやLINE、アプリプッシュ通知といったチャネルへのキャンペーンを配信しています。 MA部では、複数のMAシステムが存在しており、MAシステムそれぞれに各チャネルへの配信ロジックが記述されていました。これにより、現状の運用保守ならびに今後の改修コストが高いかつ、使用している外部サービスのレートリミットの一元管理が出来ていないなどの問題を抱えていました。そのため、外部サービスへのリクエスト部分をチャネルごとにモジュールとして切り出し、複数のMAシステムから共通で使える配信基盤を作成しました。 また、社内の他チームの持つシステムからのキャンペーン配信の要望があっ
生成AIの本を執筆する者は一切の希望を捨てよ~2023年の生成AIと『生成AIで世界はこう変わる』執筆振り返り~｜今井翔太@えるエル（ImAI_Eruel）
はじめに 東京大学 松尾研究室でAIの研究をしている今井翔太と申します．最近，『生成AIで世界はこう変わる』という本を出版させていただきました． https://www.amazon.co.jp/dp/B0CM2YJ34N?ref_=cm_sw_r_cp_ud_dp_TRV649GZXZBTAPW2M0XB_1 本記事は，2024年1月7日に発売された生成AIに関する私の著書『生成AIで世界はこう変わる』の執筆（+発売後の動き）の振り返りと，その補強となる2023年（正確にはChatGPT登場の2022年後半〜です）の生成AIの展開に関するものです．実はnoteにおける初の記事になります． AIの一般書の執筆というのは割とレア経験だと思われますので，読者層がイマイチわからない記事な気もしますが，本の性質上，生成AIという分野一般の2023年の展開と連動する部分があり，いくらかは参考になる部
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
G-gen の杉村です。BigQuery のオンデマンドクエリの利用量にフタをする、つまりスキャンデータ量に上限を設けて突発課金を防止する工夫について紹介します。 はじめに 割り当て (Quota) の設定 Query usage per day 設定手順 割り当て画面へ遷移 対象の割り当てをフィルタ 編集ボタンをクリック 割り当てを設定 新しい割り当ての確認 動作確認 クエリのサイズ上限設定 クエリ単位での上限設定 設定手順 (コンソール) クエリ設定を開く 詳細オプションの設定 動作確認 設定手順 (bq コマンドライン) はじめに BigQuery の課金体系にはオンデマンドと Editions の2つから選択できます。前者はスキャンしたデータ量に応じた従量課金です。後者は確保するコンピュートリソースの量に応じた課金で、オートスケールの幅 (上限と下限) を設定できます。 Editi
あれから進化的マージの試行錯誤を繰り返していたが、ついに相当性能が高そうなモデルが生まれた。 Umievo-itr012-Gleipnir-7Bである。 umiyuki/Umievo-itr012-Gleipnir-7B · Hugging Face ElyzaTasks100の平均スコアは3.91に達して、ついにGPT-3.5Turboのスコア（3.88）を上回ってしまった。 ただし、スコアが上回ってるからと言って性能が勝ってるというわけではない事に注意して欲しい。例えるなら、身長が高いからと言って強いわけではないみたいな話である。 前回の記事では少し誤解を招く書き方だったかもしれないが、そもそも7Bの小型日本語LLMなんてのは基本的にドアホである。間違ってもChatGPTの代わりに使えるなんて考えてはいけない。 とは言うものの、単なるドアホではスコア3.91なんて取れないという事もまた
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 弊社では今 LLM をプロダクトに活用しているのですが、実際にユーザに提供するクオリティのものを作る・運用しようとすると様々な課題が立ちはだかってきました。 そんな数々の課題を解くために LangSmith というツールが活躍してくれた、また今後の活用・発展にもかなり期待ができるため、本記事ではそんな LangSmith について解説していきます。 LLM を使ったプロダクト開発において課題を感じている方々の参考になれば幸いです。 出てきた課題 まず LangSmith 自体の解説に入る前に、我々が直面した・ほぼ間違いなく今後するであろう課題たちをサラッとご紹介しようと思います。 大まかには次のような課題がありました。 プロンプトがアプリケーションコード内に書か
本記事について 2023年10月にSpotifyが新たな近似最近傍探索ライブラリとして「Voyager」を発表した[1]。本記事ではVoyagerについて調べたことや、単語の類似検索をユースケースとした実装サンプル、Annoyとの性能比較の結果を備忘としてメモしておく。 近似最近傍探索とは Voyagerの話に入る前に、近似最近傍探索について説明する。 最近傍探索 (Nearest Neighbor Search)とは、あるベクトルのクエリが与えられたときに、そのクエリと「最も似ているベクトル」をベクトルの集合から見つける技術である。 ナイーブな方法としては、クエリのベクトルと、集合の一つ一つのベクトルとの距離をコサイン類似度などで計算し、最も距離が近いものを抽出する線形探索が考えられる。しかし、このアプローチではO(N)（Nは集合のサイズ）で探索に時間がかかるため、データセットが膨大にな
BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造 | BigQuery | Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM
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市区町村マスタを手に入れろ、そして更新し続けろ - エムスリーテックブログ
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英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ｜Kan Hatakeyama
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RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
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