こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話
今さらながらGoogleの「NotebookLM」を触ったら、インターネットサーフィンが普通にそのまま"仕事"になった話 6月頭くらい？ にGoogleがリリースして話題になっていた、自分専用のRAGが簡単に組めるLLMツール「NotebookLM」ですが、そのうち触ろうと思いつつも、「またRAGか」「どうせRAGでしょ？ 知ってます」みたいな気持ちでいたら腰が重くなってしまい、いつのまにか一ヶ月くらい経ってしまっていました。 そして今日、たまたまちょっと時間が空いたので触ってみたんですが、想像していたよりもずっと楽しくてすごかったので書き残したく思った次第です。ちなみにこれ↓ NotebookLMってファイルとかURLとかかなりの量放り込めて、放り込まれただけ参照できる(しかもかなり精度高い)っていうツールなんですが、これの何がすごいというと、インターネットサーフィンをしながらおもしろい
ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは ● 外部データをRetrieval（検索）して ● プロンプトをAugument（拡張）し ● クエリに対する回答をGeneration（生成） ○ クエリ := ユーザからの問合せ ・・・する技術 ※本講義では「インプット＝クエリ＋プロンプト」と定義 4 RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは 登場人物＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ビジネスでの応用先はLLMが大多数＿ ❶検索アルゴリズム ● ・ベクトル検索、全文検索、及びその組合せ （Hybrid検索）がよく使用される ・…が、それに限るものではない ● ビジネスでは”言語”の基盤モデル （LLM）への応用が多い ○ 本講義も LLMに注力 一方、言語以外のモーダル （画像・音声等）も研究開発中 ❷拡張処理アルゴリズム ・
Google、アプリ実行時に生成AIが適切なUIを構成し動的生成する「AI Generated UI」発表 基本的に、アプリケーションのユーザーインターエイス（UI）は開発時に設計され実装されて、その実装通りに実行時に表示されるものです。 しかしこのUIを開発時ではなく、アプリケーションの実行時に生成AIが適切に構成して動的に生成し表示する「AI Generated UI」という仕組みを、Googleがインドのバンガロールで行われたイベント「Google I/O Connect Bengaluru 2024」で発表しました。 現時点でAI Generated UIはFlutterフレームワークの上にアーリープレビューとして実装されており、ユーザーの意図に基づいてFlutterが動的にUIコンポーネントとレイアウトを構成し、ユーザーにパーソナライズされた最適なUIを表示すると説明されています
面倒な分析はGoogle Colabにやらせよう
これはなに？ ちょっとした分析の用事で久しぶりにGoogle Colaboratory (以下 Colab) を触ったら結構良くなってました。Cursorでコード書くのも快適だけど、面倒なデータ分析やるならやっぱColabの方が便利だなぁと再認識しました。 そこで、最近Colabに追加されて便利になったと思う機能を簡単にまとめてみました。(見てわかる通りタイトルはもちろん話題のあの本のオマージュです😇) 最近のColab便利機能を使おう 粒度まちまちですがざーっと書いていきます。「最近」の定義は曖昧なのでご容赦ください。 Github Copilot的なコード補完を使おう Github Copilotみたいなコード補完機能がついにColabに搭載されました。↓のように補完してくれます。 VS CodeでもCursorでも一緒やん、って思われるかもしれませんが、Colabのような多機能No
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
AIの開発にはインターネットからかき集めたテキスト、画像、動画などのデータが大量に用いられています。しかし、クローリングの禁止やサービス利用規約の変更によりAI企業がウェブサイトから閉め出されたことで、高性能なAIのトレーニングに使えるデータの総量が1年で約5％、高品質なデータの約25％が使えなくなったことがわかりました。 Data Provenance Initiative https://www.dataprovenance.org/consent-in-crisis-paper Data for A.I. Training Is Disappearing Fast, Study Shows - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/07/19/technology/ai-data-restrictions.html AIモデル
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ゲームプログラミング研修 - KAYAC Engineers' Blog
実務におけるRAG 〜学びと現場のノウハウ〜 | ドクセル
Google、アプリ実行時に生成AIが適切なUIを構成し動的生成する「AI Generated UI」発表
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」
AIを開発するために必要なデータが急速に枯渇、たった1年で高品質データの4分の1が使用不可に