機械学習をプロダクトに取り入れて磨き上げているいるみなさん。機械学習モデルのオフライン評価とビジネス上のKPIとを近づける難しさを感じてませんか？ はじめに 深澤 (@qluto) です。 LayerXという会社で、経理業務をはじめとした業務支援を行うバクラクシリーズの開発に携わっています。私はその中でも、非定型の書類から的確に情報を読み取るAI-OCR機能の開発を担当しています。 私は、機械学習を根幹に据えつつ、ビジネス上や直接的なユーザーの課題解決のために複合的な問題に対処してきたソフトウェアエンジニアです。 今回は、機械学習とビジネスゴールの狭間で生じがちな問題を俯瞰し、バクラクのAI-OCR機能において直面した問題とその解決方法についてご紹介します。 機械学習とビジネスゴールとの間にギャップが生まれてしまうのはどういう時か？ まずは、機械学習とビジネスゴールとの結び付けが難しくなり
IVRyでエンジニアをしている成田(@mirakui)です。2024年2月に入社してから4ヶ月ほど経ちました。その間IVRyでは、AI自動応答によるレストラン予約がリリースされたり、0AB-J(03などの市外局番)に対応したり、シリーズCの調達をしたり、経営チーム的なものが立ち上がったり、プロダクトも事業も組織もたった4ヶ月でめまぐるしく進化しています。これがスタートアップか〜〜と驚く毎日で、スピードに置いてかれないように日々やっております。 いま自分がやってること僕は前職では経営やマネジメントがメインでしたので、当面はチームや組織を持たずにIndividual Contributorとして働きたいな〜という思いがあり、IVRyはそれを快く受け入れてくれました。ICのエンジニアします、以外何も決めずに入社したんですが、一通り課題を見渡してみて、手つかずでレバレッジの効く課題が多いと感じた、
通常、大規模言語モデル(LLM)のほとんどは「次の単語を予測する」という作業を行っており、一度に出力されるデータ(トークン)は1つです。これに対しMetaは2024年4月の論文で、一度に複数のトークンを出力する「マルチトークン予測」というアプローチを提案しています。7月4日、Metaがマルチトークン予測を用いた事前トレーニング済みモデルを、AI開発プラットフォームのHugging Faceにオープンソースでリリースしました。 In April we published a paper on a new training approach for better & faster LLMs using multi-token prediction. To enable further exploration by researchers, we’ve released pre-trained
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 デンマークのコペンハーゲンIT大学とオールボー大学に所属する研究者らが発表した論文「Hacc-Man: An Arcade Game for Jailbreaking LLMs」は、大規模言語モデル（LLM）の脱獄（ジェイルブレーク）を体験できるアーケードゲームを提案した研究報告である。LLMに意図しない出力（悪意ある有害な情報や言葉など）を引き出させるゲームである。 「Hacc-Man」と呼ばれ、物理的なアーケード筐体として設置される他、オンラインでも誰でもプレイ可能。プレイヤーは6つの異なる「対戦相手」（チャレンジ）を選択できる。それぞれ
英エンジニアリング大手のアラップは5月、詐欺グループが仕組んだ偽のテレビ会議にだまされ、2億香港ドル（約40億円）の詐欺被害に遭ったことを明らかにした。本物そっくりの社内会議が人工知能（AI）を使って設定され、参加した経理担当社員は指示されるがまま、詐欺グループの管理口座に大金を振り込んだ。生成AIの進化で詐欺が巧妙化。今後は日本が標的になる頻度が増える見通しだ。「『秘密の取引』について話があ
Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) Today, we’re excited to introduce two powerful new features for Amazon Bedrock: Prompt Management and Prompt Flows, in public preview. These features are designed to accelerate the development, testing, and deployment of generative artificial intelligence (AI) applicat
ChatGPTなどの生成AIが注目を集めて久しいが、いざ業務に活用しようと思ってもうまくいかない──。そう感じるユーザーも少なくないはずだ。 その理由の1つとして、生成AIのベースが公開情報で構成されており、ユーザーが所属する企業や業界に特有のコンテキストを深く理解していない点が挙げられる。 そこでパナソニックHDは、自社の膨大な内部データを学習させた独自日本語LLM「Panasonic-LLM-100b」の開発に乗り出すと発表した。ストックマークが開発した独自LLM「Stockmark-LLM-100b」にパナソニックHDが保有する社内情報を追加学習させて構築する。モデルサイズは1000億パラメーターを想定し、企業が開発する自社専用のLLMとしては国内最大規模となる。 ベースとなるStockmark-LLM-100bは、主にビジネス領域の知識に特化した日本語LLMだ。エビデンスのない回答
Mac版ChatGPTアプリの基本的な使い方
AIブームの火付け役となったOpenAIのLLM（大規模言語モデル）ChatGPT。 ローンチ時はWebベースのサービスでしたが、やがてスマートフォン用アプリもリリース。そして現在では、Mac版のデスクトップアプリの提供も始まっています。 つまり、対応するMacユーザーであれば、誰でも生成AIの便利な機能をMacに追加することができるんです。 まぁ、Mac自体がAIで考えているわけじゃなくて、あくまでもインターネットの向こうにいるAIに質問を投げかけて、答えてもらってるんですけどね。でも、これまでブラウザを使っていたのに比べれば、だいぶスマートになりました。 そこで、ここではChatGPTの導入から、なにが便利なの？ を解説。なんとなく高く感じてしまうAIのハードルを少しでも下げられればと思います。どうぞ。 1．アプリのダウンロード方法と対応PCImage: 小暮ひさのりまずはインストール
*本 note は、Google がシェイン グウにインタビューした内容を編集して掲載しています。 こんにちは。Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。今回は日本のみなさんに、Google の AI についてより理解を深めていただくために、Google DeepMind で Gemini モデルの日本語対応にも深く関わっている、Google 社員のシェイン グウのインタビューを 3 回にわたりお届けします。 シェインは、幼少期を日本で過ごし、カナダ、イギリス、ドイツ、アメリカで研究を重ねてきました。彼の研究テーマはディープラーニング、生成 AI、強化学習など多岐にわたり、手掛けた論文は業界に多大な影響を与えています。 Google が目指すのは、あらゆる場所で、あらゆる人にとって、AI が役に立てる世界です。そのためにも AI 開発の各段階で、潜在的
日本IBMはシステムの企画から開発、運用まで、システムインテグレーション（SI）全体で生成AI（人工知能）を活用する取り組みを始めた。「IT変革のためのAIソリューション」と銘打ち、システム構築における人手不足や有識者依存からの脱却を急ぐ。今回は取り組みの概要や、2030年までのロードマップを見よう。 「エンジニア人材の不足や高齢化が深刻になっており、IT業務運営体制を見直す時期に来ている」。日本IBMの二上哲也執行役員IBMフェローコンサルティング事業本部最高技術責任者（CTO）は、サービス開始の背景をこう語る。 IT変革のためのAIソリューションを2024年3月7日に提供開始した。「AI戦略策定とガバナンス」「コード生成」「テスト自動化」「IT運用高度化」「プロジェクト管理」の5つの領域において、生成AIを使ったサービスを組み合わせて提供する。生成AIサービス「IBM watsonx」
AI（人工知能）スタートアップのPreferred Networks（プリファードネットワークス、PFN、東京・千代田）は、基盤モデル事業を加速させる。まず、1000億パラメーターの大規模言語モデル（LLM）を基盤モデルとして、早ければ2024年8月、遅くとも同年秋には外部提供を開始する。さらに、同LLMをベースに音声や画像に対応させたマルチモーダル基盤モデルの提供も目指す。
ELYZAは、同社が提供する大規模言語モデル「ELYZA LLM for JP」シリーズの最新モデルとして、Metaの「Llama 3」をベースとした700億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」を開発し、性能を公開した。 Llama-3-ELYZA-JP-70B：Metaの「Llama-3-70B」をベースに追加の学習（日本語追加事前学習・指示学習）を実施して開発したモデル。APIサービスや共同開発プロジェクトなどを通し、さまざまな形態で、企業向けに提供予定 Llama-3-ELYZA-JP-8B：Metaの「Llama-3-8B」をベースに事後学習（日本語追加事前学習・指示学習）を実施して開発したモデル。一般公開しており、研究および商業目的での利用が可能 【関連記事】 ・NEC、製造業のナレッジ継承に関わる
Appleからの招待を受け「WWDC 24」を取材してきた。同イベントには2017年から参加しているが、そこから3年間はサンノゼ市街のコンベンションセンターで約6000人規模の開発者が集結し、次期OSソフトウェアテクノロジーに関する情報を集めるイベントだった。 20年から2年間新型コロナウイルス感染症のために休止した後、22年以降のKeynoteは感染症対策として、Appleの本社であるApple Parkのカフェの屋外広場を使ったアウトドア開催に切り替えられた。Keynote以外のセッションはオンラインとなり、WWDC 24では抽選で選ばれた1000人弱（公式の数字がないので筆者の目算だが）のエンジニアと、世界中から集まったメディアが現地入りした。 Appleが目指す「パーソナルなインテリジェンス」とは それはそうと、なんといっても24年の注目のテーマはApple Intelligenc
生成AI（人工知能）のブームで、大規模言語モデル（LLM）を巡る競争が非常に激しくなっている。一方で、LLMを活用したビジネスの開拓はまだこれからという状況でもある。KDDI傘下となった新興のAI関連企業であるELYZA（イライザ）の取り組みから、生成AIの進化の現状とビジネスの方向性を確認してみよう。 日本語で「GPT-4」を超えるLLMを開発 現在は、いわゆる「生成AI」ブームのまっただ中にあるといって間違いないだろう。その火付け役となった「ChatGPT」を提供する米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI技術に直接関係する企業だけでなく、ありとあらゆる企業が生成AIに関する取り組みを打ち出してアピールしている。この様子からも、ブームの過熱ぶりを見て取ることができる。 その生成AIに必要不可欠なのがLLMである。LLMの開発を巡ってはオープンAIやグーグルなど
この記事は何か最近話題の「BPaaS」という事業モデルについて，そしてBPaaSモデルの可能性について解説したものです。 また，どうやってkubell（旧Chatwork社）がBPaaSモデルに辿り着き事業化に至ったのかについてもBizDev視点からも記載しています。 なぜ公開するのか最近，BPaaSというワードが世の中に広まりつつあるという実感値があります。Googleトレンドでも2011年頃にBPaaSという言葉が誕生(?)してから少しずつ認知されてきており，特に直近で検索数も増えており「なんか最近，BPaaSって流行ってきてるの？」という方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 「BPaaS」の検索数（Googleトレンド） kubellは22年12月期の本決算説明資料にて初めて「BPaaS」というコンセプトを発表しました。SMBをメインターゲットとしてビジネスチャットを中心とするDX
GENIAC: 172B 事前学習知見
はじめに 東京工業大学の藤井です。 今回は、GENIACにてNII 国立情報学研究所が現在(2024/7/1)も学習している172Bモデルに関連した事前学習パートに特化した学習知見について共有させていただきます。 この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の助成事業（JPNP20017）の結果得られたものです。 GENIACプロジェクトにおける分散学習環境の整備に関しても同様に記事を作成しています。 ぜひご覧ください。 LLMの学習 大まかにLLMを作成するための手順を下記に記しました。 今回は、これらの中でも特に"事前学習"に焦点を絞って知見の共有を行います。 現在の学習状況 まず、GENIACで学習しているモデルの現在の学習状況についてです。 2024/06/30現在、約1.45 T Token(1.45兆トークン)を事前学習にて学習済みです。 以下がそ
Claude 3.5 Sonnetの進化を体感してみた 2024年6月21日、AnthropicがClaude 3 Sonnetの進化版であるLLM「Claude 3.5 Sonnet」を公開しました。 ちょうど、Claudeは課金していたサービスだったということもあり早速触ってどんなことができるか体験してみました。 進化のスピードがすごいです。 1.Claude 3.5 Sonnetについて 詳細は、公式ページClaude 3.5 Sonnetに記載されていますので割愛します。 ユーザーがリアルタイムでAI生成コンテンツ（コードスニペット、テキストドキュメント、ウェブサイトデザインなど）と対話できる新機能「Artifacts」がClaude 3.5 Sonnetに実装されました。 今回のアップデートにより何が変わったのか？ ざっと触ってみたかんじ以下のようなことが点が改良されていました。
Copilot for Microsoft 365はChatGPTよりも回答が“イマイチ”でも選ぶ理由って？ 「Microsoft Copilot for Microsoft 365」は、他のChatGPTをベースとしたサービスと何が違うのでしょうか。ChatGPTやMicrosoft Copilot（旧Bing Chat）があればCopilot for Microsoft 365は不要なのか、日本語と英語で精度や回答に違いはあるのか。ユーザーの「気になる」に専門家が答えます。 Microsoftは、OpenAIによって開発されたChatGPTの技術を「Microsoft 365」と統合し、「Microsoft Copilot for Microsoft 365」（以下、Copilot for Microsoft 365）としてサービスを提供しています。2023年11月のリリース直後から大
ソフトバンク子会社、独自LLM「Sarashina」シリーズを一般公開 「24年度中に3900億パラメータLLMの構築目指す」
ソフトバンクの子会社でAIの研究開発などを手掛けるSB Intuitions（東京都港区）は6月14日、日本語に強い大規模言語モデル（LLM）「Sarashina」シリーズを一般公開した。公開したのは5つの事前学習モデル（指示学習を施していないAIモデル）で、それぞれHugging Face上で公開中。MITライセンスであるため商業利用なども可能だ。
TL;DR Kyoto TechtalkやKansai.go、Go Conference mini、OSS Gate、技術書典などなどここ1年ほぼいろいろと試したり失敗したりしながら発信をし続けてきたな〜と思ったのと、最近BuildersConが復活したりさまざまなカンファレンスが新たな産声やリブートをしてるんだけどみんな東京じゃん！地方もやっていこうず！！！という思いからこの記事を書いている。 1年くらい前に飲み屋で id:onk と id:pinzolo と話したこと 当時はコロナ禍が収まってようやくオフラインでのイベントとかできるようになったタイミングだったんだけどあまり参加者が集まらないという悩みを抱えてました。 kyotorb.doorkeeper.jp なんでやったか？についてははてなのonkさんが言った「企業が元気じゃないのにコミュニティが元気なわけがない。コミュニティが元気
Microsoft、ブラウザでAI推論が可能になる「WebNN」を解説 「次世代のWeb開発において重要な役割を果たす」
Microsoftは2024年6月24日（米国時間）に公式ブログで、Webアプリケーションでニューラルネットワーク推論タスクを効率的に実行できるJavaScript APIである「WebNN（Web Neural Network API）」について、概要やアーキテクチャ、メリットなどを解説した。 Microsoftは「WebNNは、Web開発者がWebアプリケーション内でニューラルネットワークの機械学習（ML）処理を直接実行できるようにするJavaScript APIだ」とした上で「WebNNはMLモデルのWebアプリケーションへの統合を簡素化し、ブラウザ上で動作するインタラクティブでインテリジェントなアプリケーションの新しい可能性を開くものだ」と述べている。 WebNNは、2024年7月時点で、インターネット標準を策定するW3C（World Wide Web Consortium）の勧告
NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models
NVIDIA today announced Nemotron-4 340B, a family of open models that developers can use to generate synthetic data for training large language models (LLMs) for commercial applications across healthcare, finance, manufacturing, retail and every other industry. High-quality training data plays a critical role in the performance, accuracy and quality of responses from a custom LLM — but robust datas
概要 Anthropic 社の生成 AI サービスである Claude から Projects という機能が新しく公開されました。今回は、この Projects に特定のライブラリのリファレンスをコンテキストとして入れ、そのリファレンスをもとにこちらの質問に回答できるのかを試してみます。 モチベーション 多くの IT エンジニアがコーディング作業で ChatGPT や Claude , Gemini などの生成 AI を活用しているかと思いますが、 新しくリリースされたライブラリやリポジトリを利用する場合、生成 AI に質問をしても適切に回答してくれないことが多いです。また、活発に開発が行われているライブラリの場合、生成 AI に質問をしても回答内容が最新のものではないということも多々起こります。 このような場合に、新機能である Projects にライブラリのリファレンスの情報を与え、質
Our vision for Claude has always been to create AI systems that work alongside people and meaningfully enhance their workflows. As a step in this direction, Claude.ai Pro and Team users can now organize their chats into Projects, bringing together curated sets of knowledge and chat activity in one place—with the ability to make their best chats with Claude viewable by teammates. With this new func
大規模言語モデルはコメディのネタを作るツールとして使えるのだろうか？ グーグル・ディープマインドの研究チームは、AIを使ったことのあるプロのコメディアン20人に調査を実施し、現時点での結論を得た。 by Rhiannon Williams2024.06.20 7 9 この記事の3つのポイント AIはコメディを書くのに使えるか、グーグルがコメディアンに依頼して調べた コメディの原案作りに役立つものの、独創性や面白さに欠ける ユーモアには意外性や矛盾が必要だが、LLMには難しい summarized by Claude 3 人工知能（AI）が得意とすることはたくさんある。データのパターンを見つけたり、すばらしい画像を生成したり、数千ワードの文章を数段落程度で要約したりすることだ。では、AIはコメディを書くのに使えるツールとなり得るだろうか？ 新たな研究によると、可能ではあるが、その能力は非常に
GPT-4oを超えた？ Claudeの最新モデル3.5が登場！ AWSのBedrockで早速使ってみた - Qiita
GPT-4oを超えた？ Claudeの最新モデル3.5が登場！ AWSのBedrockで早速使ってみたbedrock生成AIAnthropicclaude Claude 3.5 Sonnetが出現!? Anthropic社の生成AIモデル「Claude」の最新版、Claude 3.5 Sonnetが登場しました。 有名なOpenAI社の最新モデル「GPT-4o」を上回る性能が計測されているようです。 Claude 3.5の特徴 もともと旧世代のClaude 3には性能順に、Opus > Sonnet > Haikuの3つのモデルラインナップがありました。今回はバージョンアップ版のClaude 3.5のうち、中位モデルのSonnetのみが先行リリースされています。 （画像：Anthropic公式サイトより引用） 旧世代の最高性能だったClaude 3 Opusや、他社の最新LLMとの比較が以
クイックサマリー：人工知能がコンピューティングパラダイムの進化をもたらしており、それに伴いデザイナーはより直感的なユーザーインターフェースを開発するチャンスに恵まれています。新しい機能のほとんどは、テキストベースの大規模言語モデルによって実現されているため、グラフィカルインターフェースからチャットボットのような対話型インターフェースへの移行が必要との声が多く聞かれるようになっています。しかし、多くのインタラクションパターンにおいて、対話は優れたインターフェースではないことをかなりの証拠が示しています。最新のAI機能によって、対話だけにとどまらずヒューマンコンピューターインタラクションの未来がどう変わりうるのか、マクシミリアン・ピラスが考察します。 人間とコンピューターのインタラクションのあり方を根本から変えうるような技術革新はそうそうありません。幸運なことに、次のパラダイムシフトは今まさに
2024年度 第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）参加レポート - Insight Edge Tech Blog
はじめまして！2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会（JSAI2024）に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂きます。 イベントの概要 発表の概要 [2J1-KS-19] 金融分野における大規模言語モデルの活用 [2A2-PS-2] 進化する大規模言語モデル [2O4-OS-25a] 不動産とAI [2O4-OS-25a-01] 住宅価格予測モデルの経時的な精度の変化分析 [2O4-OS-25a-02] 地理空間ネットワークデータと機械学習を用いた説明可能性の高い賃料予測 [2O4-OS-25a-03] 機械学習を用いた物件設備スコアの推定：不動産データを使用したケーススタデ
サイバーエージェントの「生成AI用ネットワーク」の作り方 イーサネットで分散学習基盤｜BUSINESS NETWORK
GPUクラスターによる分散学習基盤を支える“ロスレス”ネットワークをイーサネットで構築・運用するには、どんな技術と仕組みが必要なのか。先駆者であるサイバーエージェントの実践例から探る。 GPU間通信に専用リンク 「1つのネットワークで複数の要件を満たすことは、もう難しい。ストレージ用、インターネットとの通信用、そしてGPU同士のインターコネクト用と、用途別にネットワークを分けて作らなければならなくなったことが今までとの違いだ。しかも、その種類はどんどん増えていく」 2023年春に日本で初めてNVIDIA DGX H100を導入し、社内向けの生成AI基盤「ML Platform」を構築したサイバーエージェント。同基盤のネットワーク構築・運用を担うCIU Platform Div ネットワークリーダーの内田泰広氏は、データセンター（DC）ネットワークの変化についてそう語る。 （左から）サイバー
汎用エンボディド（Embodied＝身体性を有する）AIを手がける中国スタートアップ企業「跨維智能（DexForce）」がこのほど、聯想創投（Lenovo Capital and Incubator）から資金を調達した。資金は主に製品開発、チーム拡大、市場開拓に充てられる。 2021年6月に設立された跨維智能は、3Dモデル生成AI、マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）、3Dイメージングなどの画像処理技術をベースに、ハードウエアとソフトウエアを一体化したエンボディドAIのソリューションを提供している。エンボディドAIとは、環境と相互作用しながら、そこから学習して自らの機能を継続的に改善していく次世代AIのことを指す。 創業者で香港中文大学（深圳）教授の賈奎氏は、AIやコンピュータビジョン、機械学習、3Dモデリング、3Dセンシング大規模言語モデルの研究に長年携わってきた。 賈教授は中国や海
鳥インフルエンザの感染拡大を受けて、米国では牛乳の安全性が揺らぎ始めた。遺伝子組換えの微生物や作物から牛乳タンパク質を合成しようと試みる企業が相次いでいる。 by Antonio Regalado2024.06.18 7 7 この記事の3つのポイント 米国の酪農場で鳥インフルエンザのアウトブレイクが発生している 遺伝子工学者は酵母や植物に牛の遺伝子を組み込み、牛乳の代替品を開発している 大豆にカゼインを生成させ、動物を介さない牛乳生産を目指す企業もある summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 米国の酪農場での鳥インフルエンザのアウトブレイク（集団発生）によって、牛乳の安全性は大きく揺らぎ始めた。生乳、つまり殺菌されていない牛乳を飲んだネズミは実際に感染する可能性があり、すでに数人の酪農業者が感染している。 米国食品医薬品局（F
はじめに 東京工業大学の藤井です。 本日(2024/07/01) Meta-Llama-3-8BとMeta-Llama-3-70Bから日本語を中心としたコーパスで継続事前学習を行ったLlama-3-Swallow-8B-v0.1、Llama-3-Swallow-70B-v0.1とそのinstructモデルであるLlama-3-Swallow-8B-instruct-v0.1、Llama-3-Swallow-70B-instruct-v0.1をリリースさせていただきました。 このモデルはMeta社のライセンスを踏襲しており、商用利用が可能です。 本モデルの開発は、産総研、東京工業大学 岡崎研究室、横田研究室の合同プロジェクトにて行われました。 公式プロジェクトページはこちらです。 Swallow Projectでは、Llama-2、Mistral、Mixtralなど様々なモデルから継続事前学
Metaの基礎AI研究チーム(Meta FAIR)が、オープンサイエンスの理念のもと複数の新しい研究成果を一般公開しました。Meta FAIRの発表したものの中には、新しいマルチモーダルAIモデルや、開発に携わったデータセット、音声生成AI、オーディオウォーターマーク技術などが含まれています。 Sharing new research, models, and datasets from Meta FAIR https://ai.meta.com/blog/meta-fair-research-new-releases/ Meta FAIRは、オープンな研究を通じてAIの最先端技術を進歩させ、すべての人に利益をもたらすことを使命として、AI関連のあらゆる領域の基礎的な理解を深めることを目指しています。Meta FAIRは10年以上にわたってオープンリサーチを通じてAIの最先端技術の進歩に注
マルチアクター型LLMで要件深堀りの自動化を実現！GigComet 最新アップデートのご紹介 | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
はじめに こんにちは！TC3 AIチームの梅本です。 この度GigCometのversion 0.2を公開しました！ 今回のアップデートではアイデアをより具体的に扱うことが出来る機能を中心に実装しています。 3月中旬に公開いたしましたGigCometですが、たくさんの方にご利用いただきフィードバックも多くいております。みなさまの開発における生産性向上を目指して、これからもアップデートを続けていくのでよろしくお願いします！（忌憚ないフィードバックもお待ちしております！） リリースノート マルチアクター型LLMによる要件深堀り機能：AI同士がディスカッションをおこない、アイデアを任意のストーリーでブラッシュアップさせる機能 AIタスク分析機能のアップグレード：より正確な価格見積り、分析の高速化を実現 個別タスクの具体化：作成された個々のタスクをより具体化することができます おすすめTopcod
富士通は2024年7月から企業向けに特化した生成AI（人工知能）サービス「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を提供する。同社のAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」の1つと位置付ける。 生成AI関連事業を巡っては、NTTグループやNECなど競合の国内大手も2024年春以降に展開を進めており、日の丸LLM戦線がにわかに激しくなってきた。そんな中、富士通が自社サービスの独自技術としてアピールするのは「ナレッジグラフ拡張RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）」と呼ぶ技術だ。 大規模なデータを正確に参照できないという通常のRAGにおける弱点を克服し、企業内での生成AIの使い勝手を高められるとの触れ込みである。競争が激化する生成AIビジネスにおいて富士通が浮上する切り札となるか。 ナレッジグラフとRAGを組み合わせる ナレッジグラフ
Developer eXperience Day 2024【参加無料・アーカイブ配信あり】｜EventRegist（イベントレジスト）
2024年7月16日（月）と17日（火）の2日間にわたり「Developer eXperience Day 2024」（一般社団法人 日本CTO協会主催）を、オフライン・オンラインのハイブリッド形式で開催いたします。 【参加無料・アーカイブ配信あり】です。ぜひご参加ください！ 開催概要 名称：Developer eXperience Day 2024 開催日：2024年7月16日(火)・17日(水) 開催形式：オフライン（現地参加）・オンライン配信 会場：浅草橋ヒューリックホール＆カンファレンス アクセス：https://hulic-hall.com/access/ JR総武線「浅草橋駅（西口）」より徒歩1分 参加方法：事前申込制（参加費：無料） 申込サイト：本イベントサイトよりお申込みください 参加対象： ソフトウェア開発の第一線で挑戦するエンジニアをはじめ、テックリード、エンジニアリン
遅れてきたGemini for Google Workspaceができること、Copilotとの違いは？ AIアシスタント機能を「Google Workspace」に組み込んだ「Gemini for Google Workspace」は、「Copilot for Microsoft 365」を追いかけて次々にAI機能を実装している。現時点で何ができるのか。 AIアシスタント機能を「Google Workspace」に組み込んだ「Gemini for Google Workspace」が次々にAI機能を実装している。2024年5月16日には、その中核となる生成AIモデル「Gemini」を「Gemini 1.5 Pro」にアップデートした。同サービスは、「ChatGPT」をベースにした「Copilot for Microsoft 365」と同様に、ワークスペースのサイドパネルで生成AI機能を利
Google の AI 「Gemini」、公式 note はじめます｜Gemini - Google の AI
みなさん、はじめまして。Google が開発･提供している生成 AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note をこのたび開設いたしました！ この記事で、Gemini の紹介と、note を通して実現していきたいことについてお話できればと思います。 なぜ、今、公式 note を始めたのか私たち Google は、AI をすべての人に役立つものにしたいと考えています。そのために、Google の AI「Gemini」をもっとたくさんの人に知っていただき、使いこなしていただきたいという思いで、この note を開設しました。 「生成 AI って気になるけど難しそう…」「どうやって使うのかわからない」と思っている方や、「Gemini って何？」と思った方には、さまざまな活用方法や事例を通して、まずは Gemini に興味を持っていただきたいです。「生成 AI って面白い」「これなら自分にもでき
2023年11月に発表されたMicrosoft Copilot Studioは、自分好みにカスタマイズしたオリジナルのCopilotを作成できるサービスとして注目されています。しかし、オリジナルのCopilotとはどういったものなのか、Copilot for Microsoft 365とはどのような関係があるのかなど、疑問を持たれている方もまだまだ多いのではないでしょうか。今回は、Copilot Studioを利用すると何ができるのかを見ていきながら、そのメリットやCopilot for Microsoft 365との関係性などを紹介します。
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機械学習とビジネスゴールのはざまで - LayerX エンジニアブログ
これからのIVRyのエンジニア採用に思うこと｜Issei Naruta
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LLMから“有害”を引き出すアーケードゲーム「ハックマン」 AIに卑劣な言葉を吐かせたら勝ち
会議相手はフェイク動画、40億円被害が示す詐欺AIの進化 - 日本経済新聞
パナが「自社専用LLM」--内部資料の学習で「会社の背景」理解したエース社員級AI開発
シェイン グウ、 AI 研究者としての現在地｜Gemini - Google の AI
生成AIでシステム構築を50％効率化、2030年に向けた日本IBMの勝算
プリファードが1000億パラメーターLLM提供へ、データ分析で需要
ELYZA、「Llama 3」をベースとした日本語LLMを開発・公開 軽量な8Bモデルは商用利用可能 | Biz/Zine
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競争激化で急拡大する「生成AI」、ELYZAから見るLLMの進化とビジネスの現状
BPaaSとは｜Go Kiritani / kubell 執行役員
Claude 3.5 Sonnetの進化を体感してみた
Copilot for Microsoft 365はChatGPTよりも回答が“イマイチ”でも選ぶ理由って？
地方から情報を発信し続ける意義と意味 - おうさまのみみはロバのみみ
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AIは「笑い」を取れるか？ プロがLLMにネタを書かせた結果
NTTデータ、NTT版LLM「tsuzumi」をAzure上でMaaSとしてサービス提供へ
言葉で説明できないとき：対話型インターフェースを超えるAIのためのデザイン | POSTD
自己認識能力を持つ「エンボディドAI」、応用拡大へ 合成データ活用してロボットアームの性能を向上 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
「牛を使わないミルク」ベンチャーに脚光、鳥インフル感染拡大で
Llama-3-Swallow: 日本語に強い継続事前学習モデル
Metaの基礎AI研究チームが複数の研究を発表、AIモデルやデータセットなど複数の成果を共有
日の丸LLM戦線に富士通も参入、秘策は「弱点克服の新型RAG」
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Copilot Studioを試してわかった「スゴい」可能性、オリジナルCopilotで業務負荷を軽減