Googleは対話型AI「Bard」のミスで時価総額1000億ドルが吹き飛ぶ、現実味を帯びる生成AI倒産 【生成AI事件簿】顧客からの問い合わせに誤回答、社内規則や契約書類で重大ミス、大切な場面で失敗して評判失墜など | JBpress (ジェイビープレス)
生成AIを活用する企業は増える一方だが、それとともに、AIの間違いによって損害を被る企業も増えている。 エア・カナダはチャットボットの誤回答で賠償金を支払うはめに。別の企業は生成AIが作成した解雇合意書に重要な項目が欠落していたため、高額な和解金を支払わなければならなくなった。 企業に求められるのは、生成AIは間違いを犯すという前提に基づいた準備や行動。AIが間違えているかどうか分からない領域では活用すべきではない。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） チャットボットで損害を被ったエア・カナダ 企業内でのAI活用が加速している。社員や顧客と自然な言葉でやり取りできる生成AIが登場したことで、AIを応用できる業務が増え、具体的な成果も見えやすくなったためだ。 たとえば、カナダで1855年に設立され、現在では同国で最大の規模を誇るTD銀行（Toronto-Dominion Bank）は、コンタ
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
従来のデータベース（SQLなど）と何が違うのか データベースといえば、Eコマースのバックエンドやウェブアプリケーションにおけるユーザー管理などで広く利用されているSQL系のデータベースを指すことが多いだろう。 このSQLデータベースとベクトルデータベースにはどのような違いがあるのか気になるところ。SQLデータベースの特徴とベクトルデータベースの特徴を比較してみたい。 まず、SQLデータベースの特徴を概観したい。 データ構造は、行と列を使用してデータを表形式で格納する構造。エクセルのようなスプレッドシートのような構造だ。 クエリ言語としてSQL（Structured Query Language）を使用しデータを操作する。構造化されたデータの管理に適しており、Eコマース、トランザクション処理、顧客管理情報などで広く利用されている。 インデックスと検索では、B-treeなどのインデックス構造に
Top > 学術＆研究 > 「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究
OSSプロジェクト「Devika」登場 全自動でゲームもつくれる完全自律型AIエンジニア「Devin」超え目指す【技術紹介】
AIソフトウェアエンジニアを提供するオープンソースのプロジェクト「Devika」がGitHubで公開された。これはAIベンチャー「Cognition」が開発し2024年3月12日に公開した、ソフトウェア開発のための自律型AIエンジニア「Devin」をモデルに、オープンソース版の提供を目指すプロジェクトだ。 Devinは、従来の大規模言語モデル（LLM）やコーディング特化型モデルが実行可能。テキストからのコード生成やバグの特定などの作業支援だけではなく、ゲームなどのソフトウェア開発が全自動でできるとの特徴を持つ。 keyboard_arrow_down プロジェクト背景 keyboard_arrow_down プロジェクト内容 Devinは、独自のコマンドライン、コードエディター、ブラウザを持ち、APIドキュメントを参照しながら、開発プロジェクトを自律的に構築する。エラーが発生した場合は、デ
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「Golden-Retriever」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「Golden-Retriever」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 Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
自分用の整理・勉強会用として作成した解説資料です。内容の正確性については保証しかねますので必ず論文を参照してください。誤りや引用漏れ等がありましたら @catshun_ までご指摘いただけますと幸いです。
JR東日本は7月11日、RAG（検索拡張生成）を活用した生成AIシステムを全社的に導入すると発表した。10月から全社で試用を開始する予定。社内規定・文書を検索する作業の効率化を目指す。 RAGは、大規模言語モデルに社内データベースの情報を参照させることで、機密情報や専門知を基にした回答を可能にする仕組み。社内で分からないことがあったときに質問できるAIチャットbotの開発などに用いられ、LINEヤフーや日清食品なども導入やその検討を進めている。 JR東は23年10月、RAGを用いない生成AIチャットサービスを内製し、導入。24年6月には全社に展開した。RAGを使った内製ツールも23年11月から導入しており、得られた意見を取り入れた上で全社展開するという。
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース
CodiumAI、作りたい機能を入力するとコードの実装計画案生成、コードの自動生成を支援する「Codiumate Coding-Agent」α版リリース AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Agent」（以下、Coding-Agent）α版のリリースを発表しました。 The Codiumate-Agent is the first step towards tandem development with your coding agent. It effortlessly slots into your development workflow, helps you be smart about
運用コストを低く抑えつつ全文検索機能を実現したい: SQLite3 で全文検索を実現する fts5 、ベクトル検索を実現する sqlite-vss
運用コストを低く抑えつつ全文検索機能を実現したい: SQLite3 で全文検索を実現する fts5 、ベクトル検索を実現する sqlite-vss 2024-02-22 ドキュメント数が 1 万件に満たない状況で全文検索をしたいドキュメントは頻繁に更新はされずに日時の更新で十分オンラインでのインデキシングを考えなくてよいので、バッチで十分みたいな状態でポータビリティが高く運用コストが低い状態で全文検索を実現したいなと調べていたら SQLite3 が良さそうだったというお話。 全文検索を実現する拡張機能: https://www.sqlite.org/fts5.htmlfts5 から relevancy による order by が使えるようになったらしく、version 4 以前は、relevance をチューニングして改善するのは難しそうだなと思った。この拡張機能が作成された経緯としては
米Metaは7月24日（現地時間）、“オープンソースの”LLMの最新版「Llama 3.1」を発表した。最大モデルは4050億（405B）のパラメータを持ち、米NVIDIAの1万6000個以上の「H100」でトレーニングした。Llama 3の70Bモデルと8Bモデルもアップグレードされる。 4月にリリースした「Llama 3」同様に、ほぼすべての主要クラウドサービス（AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、Snowflake）で利用可能になる。 15兆トークンを超えるトレーニングデータでトレーニングしたとしているが、データの出所は明示していない。 405Bモデルは、長文テキストの要約、多言語会話エージェント、コーディングアシスタント、将来のAI言語モデルのト
AWS 内で大規模言語モデルを利用できる Amazon Bedrock を使って作る RAG アプリケーション - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。機械学習グループの深澤(@fukkaa1225)です。 先日、Amazon Bedrock が一般利用できるよう(GA)になりました 。本記事ではこちらを用いて RAG(Retrieval-augmented generation) アプリケーションを作成してみた様子と、他 LLM モデルとの比較結果についてご紹介します。 Amazon Bedrock とは aws.amazon.com 公式サイトより文言を引用します。 Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。そのため、さまざまな FM から選択して、ユースケースに最も適したモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに FM
2024年6月 基盤LLMを「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」から「Llama-3-ELYZA-JP-70B」（Built with Meta Llama 3）に変更しました 「ELYZA LLM for JP」はELYZAが開発する日本語の大規模言語モデル（LLM）シリーズの総称です。今回のデモは2024年6月時点で最高性能のモデル「Llama-3-ELYZA-JP-70B」を基盤としたもので、日本語による対話・タスクの実行においてグローバルプレイヤーが提供する海外製LLMに匹敵する性能（※）を実現しています。ELYZAでは本モデルシリーズを、グローバルモデル以外の新たな選択肢として、主にセキュリティやカスタマイズ性を重視する企業、自社サービスや事業にLLMを組み込みたい企業に向けて、安全なAPIサービスや共同開発プロジェクトなど様々な形態で提供してまいります。
GitHub - abi/screenshot-to-code: Drop in a screenshot and convert it to clean HTML/Tailwind/JS code
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「Transformer」後継と期待される「RetNet」活用 PKSHAが日英対応の独自LLMを開発 日本MSも協力
AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）は3月28日、「RetNet」技術を活用した日英大規模言語モデル（LLM）を開発したと発表した。RetNetを使用した日英モデルは世界初で、日本マイクロソフトの技術支援により実現。PKSHA Technologyの上野山勝也代表は「これによって生成AIの活用が一段前に進む」と自信を見せる。 左から、PKSHA Communication、PKSHA Workplaceの佐藤哲也代表、PKSHA Technologyの上野山勝也代表、日本マイクロソフト 執行役員 常務 最高技術責任者の野嵜弘倫さん、PKSHA Technology アルゴリズムエンジニア VPoEの森下賢志さん、PKSHA Technology アルゴリズムリードの稲原宗能さん 今回開発したLLMの最大の特徴であるRetNetとは「Retentive Netwo
【Gemini Ultra 1.0 VS GPT-4】史上最強LLMの性能を比較したら普通にGPT-4の方がすごかった件 | WEEL
WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 みなさん、ついにGoogleの「Gemini Ultra 1.0」が使用できるようになりました！ 月額19.99ドルで利用できる「Gemini Advanced」に登録することで使用でき、ChatGPT Plusよりも少し安くなっています。 当記事では早速、Gemini AdvancedのGemini Ultra 1.0とChatGPT PlusのGPT-4の性能を比較していきます。 Gemini Advancedの概要や詳しい機能については、こちらの記事をご覧ください。 是非最後までご覧ください！ なお弊社では、ChatGPT / Geminiの社内活用についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた | DevelopersIO
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた はじめに Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用した、電話で様々な質問に対する応答が可能なコールセンター向けAIチャットボットを構築しました。 電話をかけて質問すると、BedrockのAPIを利用し、質問に答えてくれます。音声は、Amazon Connectが提供するものを活用しています。 以下は、電話をかけた際の対話の様子を示したイメージです： 実際に電話をかけたときのデモ動画です。Bedrockのモデルは、Claude Instant v1.2を使用しています。 構成図は、以下になります Connectのコンタクトフロー内で、Lexで質問内容を受け取り、音声から文字起こしされ(裏でAm
ELYZA-Japanese-Llama-2-7b ELYZA-Japanese-Llama-2-7bは、ELYZAが公開した日本語に特化したLLMです。 公開されたのは以下のモデルです。 ELYZA-japanese-Llama-2-7bELYZA-japanese-Llama-2-7b-fastELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct instruct：instruction tuningによって追加学習されたモデル。 fast：日本語の語彙の追加によって処理を高速化したモデル。 モデルの概要 ELYZA-japanese-Llama-2-7bはLlama2をベースとして日本語処理の性能を向上させるために追加学習したモデルです。英語で学習済みのLLMの言語能力を引き継ぐことで、少な
カリフォルニア大学バークレー校・カリフォルニア大学サンディエゴ校・カーネギーメロン大学が協力して設立したオープンな研究組織・Large Model Systems Org(LMSYS Org)は、大規模な機械学習モデルのデータセットやオープンモデル、評価ツールを共同開発しています。LMSYS Orgが自身の開発した大規模言語モデルベンチマークプラットフォームで、GoogleのチャットボットAI「Bard with Gemini Pro」のベンチマークスコアがOpenAIのGPT-4の一部モデルを超えて2位にランクインしたと報告しました。 LMSys Chatbot Arena Leaderboard - a Hugging Face Space by lmsys https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard LM
配布資料 資料 ＡＩと著作権に関する考え方について（素案）（365KB） 参考資料1 第23期文化審議会著作権分科会法制度小委員会委員名簿（115KB） 参考資料2 生成ＡＩに関するクリエイターや著作権者等の主な御意見（199KB） 参考資料3 法30条の4と法47条の5の適用例について（第4回法制度小委員会配布資料）（412KB） 参考資料4 論点整理―これまでの議論の振り返り―（案）（第4回AI時代の知的財産検討会配付資料）（7.7MB） 参考資料5 広島AIプロセス等における著作権関係の記載について（579KB） 参考資料6 文化審議会著作権分科会法制度小委員会 開催実績及び今後の進め方（予定）（123KB） 議事内容 【茶園主査】それでは、定刻になりましたので、ただいまから文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第5回）を開催いたします。 本日は御多忙の中、御出席いただきまして、誠に
a16zが世界のジェネレーティブAIトップ50社を分析、導き出された6つの考察 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image credit: Andreessen Horowitz ＜ピックアップ＞ How Are Consumers Using Generative AI? 「ChatGPT」はローンチから9ヶ月で、コンシューマ向けアプリとしては最速で月間アクティブユーザ1億人を達成し、ジェネレーティブ AI の新時代を切り開いた。Web3 を楽観視してきた Andreessen Horowitz（a16z）は、仮想通貨やブロックチェーンに長らく投資してきただけでなく、近年は AI 分野への投資も強化している。 a16z はトラフィック分析ツール「Similarweb」のデータを使い、今年6月現在、世界のジェネレーティブ AI 製品トップ50を月間ページビューでランキングし、その成長動向とトラフィック流入源を調査することで、ChatGPT 以外のジェネレーティブ AI 製品と消費者がどのように接して
Googleがオープンかつ商用利用可能な大規模言語モデル「Gemma」ファミリーにコード補完・生成・命令フォローを強化した「CodeGemma」と効率を最適化した「RecurrentGemma」を追加すると発表
Googleが2月に公開したオープンかつ商用利用可能な大規模言語モデル「Gemma」ファミリーに、新たなモデルとして「CodeGemma」と「RecurrentGemma」の2つを追加すると発表しました。 Gemma Family Expands with Models Tailored for Developers and Researchers - Google for Developers https://developers.googleblog.com/2024/04/gemma-family-expands.html Gemmaは同じくGoogleが作成しているAIモデル「Gemini」と同じ技術を使用して作成された軽量かつオープンなAIモデルです。2月にベースとなる「事前学習済みモデル」および対話性能を高めた「インストラクションチューニング済みモデル」がリリースされていました
【ニューヨーク=清水石珠実】生成AI（人工知能）を手がける米オープンAIが報道機関などのメディア企業に提案しているAI学習向けの記事利用ライセンス料が年間100万〜500万ドル（約1億4500万〜7億2300万円）にとどまっていることが5日までにわかった。メディア側に支払う額は想定よりも少ないとの指摘が多く、今後の各社との交渉に影響を与える可能性もある。米メディア「ジ・インフォメーション」が報
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindが、ロボットアームに複雑なタスクを学習させる手法を発表しました。発表された手法は人間の操作から学習する「ALOHA Unleashed」と物理シミュレーターでの学習をベースにした「DemoStart」の2種類で、それぞれ異なる手法でロボットアームにタスクを学習させられます。 Our latest advances in robot dexterity - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/advances-in-robot-dexterity/ ◆ALOHA Unleashed ALOHA UnleashedはGoogle DeepMindやスタンフォード大学が共同開発した2本腕の高性能ロボットアーム「ALOHA 2」を対象に開発された学習手法です。 AL
首を長くしすぎてキリンになって待ってました OpenAIブームから待ち望むこと数ヶ月！！ ついにAWSから生成系AIサービス「Amazon Bedrock」が一般公開されたので宇宙最速で触ってみようと思います。 AWSマネジメントコンソールを覗く！！ シンガポールリージョンを確認すると…あれ？ 普通〜のAWSアカウントでマネジメントコンソールにサインインし、「Bedrock」で検索。実は（説明のみの）コンソール自体は少し前からあったのですが、クリックしてみましょう！ ローンチ直後にサポートされているのは下記の４リージョンのようです。日本だと一番ご近所はシンガポールリージョンですね。 おぉ、「Get started」が出現し、左カラムに具体的な機能メニューも出現しています。 まずは左カラムから「Base models」にアクセスしてみます。すると基盤モデルへのアクセスリクエストが必要なようで
「AI独立国家（Sovereign AI）」時代に備えよ｜NVIDIA：Jensen Huang CEO インタビュー - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
昨日（訳註：原文掲載日は現地時間で22日）、Nvidiaは2024年度第4四半期（2024年1月31日）の売上高を221億ドルと発表し、ウォール街の予想をあっさり上回った。生成AIの爆発的な成長により、収益は前年比265％増となった。 1993年にカリフォルニア州サンノゼのデニーズ・レストランで3人のエンジニアが始めた会社としては悪くない。 私がNvidiaに関する最初の記事を書いたのは1996年、同社がグラフィック・チップを「ウィンドウズ・アクセラレーター」として売り込んでいた頃だ。しかしこの物語はそれよりも早く、Huang（ファン）、Chris Malachowsky（クリス・マラコウスキー）、Curtis Priem（カーティス・プリーム）の3人が共有した「夢」から始まったのだ。 今日、同社の市場価値は1兆6,670億ドルを超え、Microsoft、Apple、Amazon、Goog
国産の大規模言語モデル開発のオルツ、デジタルクローンが自律的に仕事や作業をこなしていく「Polloq」(ポロック)を発表 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
4つの新サービス 発表したのは、同社が開発した大規模言語モデル(LLM)「LHTM-2」(ラートム・ツー)を活用した自動オペレーションシステム「alt Polloq」（オルツ ポロック）、人材マッチングシステム「CloneHR」、企業マッチングシステム(M&A)「Clone M&A」、使われていないGPU計算リソースを提供する「EMETH GPU POOL」(エメス)の4つ。 今回は自律的にどんどんと仕事を進めていく「alt Polloq」について解説しよう。
GitHub - unclecode/crawl4ai: 🔥🕷️ Crawl4AI: Open-source LLM Friendly Web Crawler & Scrapper
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Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.
A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
PKSHA Technology社長の上野山勝也氏が、生成AIの現状と未来について語りました。10年間のAI技術の進化を振り返り、ニューラルネットワークから生成AIまでの道のりをわかりやすく解説。PKSHAの実例を交えながら、これからの時代におけるソフトウェア開発の在り方と、エンジニアの重要性を強調しました。全2回。前回の記事はこちら。 PKSHAの社会実装への挑戦 上野山勝也氏：後半は、社会実装装置としてのPKSHAです。我々も、やはりこういう「メチャクチャおもしろいね」という新しい技術をを実装して、社会価値に転換したい。（会社は）ここから徒歩5分ぐらいのところにあって、この木（本郷の楠）の下で10年前にいろいろなAI技術やコンピューティングの技術を使って社会実装したいなと思っていたんですが、けっこう実装までの道のりが遠い。 これはハードテック系の会社すべてが置かれている話なんですが、1
第378回NRIメディアフォーラム
中国AI産業の最新動向及び 日本企業への示唆 第378回NRIメディアフォーラム 2024年8月22日 株式会社野村総合研究所 未来創発センター 戦略企画室 李 智慧 エキスパート 1 Copyright （C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved. 序章 米中「ハイテク戦争」の最前線 第1部 イノベーションの主戦場 第1章 現地で見たファーウェイ（華為技術）復活 第2章 世界展開を急ぐバイトダンス（字節跳動） 第3章 急成長するチャイナ生成AI 第2部 ハイテク分野の「鉄のカーテン」とチャイナ・イノベーション 第４章 技術包囲網の突破に挑む中国 第５章 米中が激突する大技術競争時代 第６章 分断されるテクノロジー勢力圏 第３部 デジタル・チャイナの現在地 第７章 デジタル技術を使った社会管理の光と影 第８章 デジタル化が
Databricksがオープンな大規模言語モデル「DBRX」をリリース、GPT-3.5やCodeLLaMA-70Bを上回る性能
データ分析ツールなどを提供する企業のDatabricksが、2024年3月27日にオープンな汎用大規模言語モデル(LLM)である「DBRX」を発表しました。オープンライセンスでの配布となっており、月間アクティブユーザーが7億人以下の企業は無料で商用利用が可能となっています。 Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks https://www.databricks.com/blog/introducing-dbrx-new-state-art-open-llm DBRXはトランスフォーマーのデコーダーを使用するLLMで、「mixture-of-experts(MoE)」アーキテクチャが採用されています。パラメータの合計数は1320億となっていますが、全ての入力に反応するのは360億パラメータのみで、残りのパラメ
【シリコンバレー=渡辺直樹】米国で生成AI（人工知能）スタートアップの選別・淘汰が進む。AI新興の4〜6月資金調達額は大型案件もあり前年と比べ増えたが、案件数は2四半期連続で減った。有望なスタートアップが絞り込まれ、先行投資がかさんで苦戦する企業が米グーグルなど巨大IT（情報技術）大手に取り込まれる動きも相次ぐ。株式市場で行き過ぎた「AIブーム」の期待の剝落が目立つなか、技術を競うスタートアッ
GitHub - microsoft/graphrag: A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
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RAGの「ベクトル検索」の弱みを、ナレッジグラフで補う
ベクトルデータベースとは何かを解説、生成AIで「必須の存在」はどんな役割を担うのか
「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai
グーグルBard、「Gemini」に生まれ変わる 最上位AIモデルは月2900円
RAGを専門用語に強くする手法「Golden-Retriever」
グーグル、Geminiで独自チャットサービスを作れる「Gems」開始
Retrieval-based LM (RAG system) ざっくり理解する
JR東が「社内のアレ教えてAI」ツール内製 RAG活用、全社導入へ
Meta、無料で商用可の「Llama 3.1」リリース 「世界最大かつ最も高性能なオープンモデル」
ELYZA LLM for JP (デモ版)
注目の生成AI関連技術「Knowledge Graph」で、桃太郎の物語を視覚化してみよう【イニシャルB】
日本語LLMにおけるトークナイザーの重要性 | データアナリティクスラボ
GoogleのチャットボットAI「Bard」がついにベンチマークスコアでGPT-4を上回って第2位に浮上
文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第5回） | 文化庁
OpenAIの記事学習、利用料1億〜7億円どまり 米報道 - 日本経済新聞
Googleがロボットアームに「靴ひもを結ぶ」「別のロボットを修理」などの難しいタスクを学習させる手法を発表
うおぉぉAmazon BedrockがついにGA！！ 宇宙最速？で触ってみた - Qiita
富士通、特化型生成AIモデルを自動生成可能な「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発
生成AIは社会をどう変えるのか PKSHAが挑む未来のエンジニアリング
AI新興、巨大ITに「身売り」 米市場で選別・淘汰の波 - 日本経済新聞
GitHub - langchain-ai/rag-from-scratch