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LLMの検索結果241 - 280 件 / 487件

  • 敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita

    こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい! はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました.まとめ方は主に,Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています.本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです. ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり,利用を

      敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
    • 全てAIで生成した架空アルバムのバンドに架空ライターがインタビューした結果、新曲が生まれた。Suno AIがおもしろすぎる(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

      そこで調子に乗って、このアルバムリリース直後に、バンドメンバーに日本の音楽誌がインタビューしたという想定で、ChatGPTに受け答えしてもらいました。その結果がこちら。 The Midnight Odyssey - 「The Odyssey of Echoes」リリース直後のインタビューインタビュアー: 鷹野隼人(Cosmic Prog Chronicles) ――まずは、素晴らしいアルバム「The Odyssey of Echoes」のリリースおめでとうございます。このアルバムを通じて表現したかった主なテーマは何ですか? ジェイク・ハーパー (リードボーカル & ギター)ありがとうございます。このアルバムでは、時間と空間を超えた旅、そして内面の探求をテーマにしています。私たちは、聴き手に音楽を通じて冒険を体験してもらいたいと考えています。 アルバム「The Odyssey of Echo

        全てAIで生成した架空アルバムのバンドに架空ライターがインタビューした結果、新曲が生まれた。Suno AIがおもしろすぎる(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
      • LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由|erukiti

        もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし

          LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由|erukiti
        • 一年の計は元旦にあり! Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース

          ※ Udemy「新年のビッグセール」は終了しました。はてなによるAmazonギフトカードプレゼントキャンペーンもそれにあわせて終了しています。ご応募ありがとうございました。 あけましておめでとうございます。これまでもUdemyの大きなセールでは目玉の講座を紹介してきた当ニュースですが、2024年1月1日から1月10日まで開催される「新年のビッグセール」では、新しい年にふさわしい夢とキャリアが広がる講座を紹介します。 各種資格試験の対策講座をはじめとして、マスターしたいプログラミング言語や開発手法、昨年から引き続き話題の生成AI、ウェブ解析やプロジェクトリカバリ、簿記や会計、英会話など多様なビジネスキャリアに直結する講座をピックアップ。映像制作や3Dモデリング、GA4や3Dアニメーション制作といった講座も取り揃えています。 一年の計は元旦にあり。みなさんが2024年に挑戦したい目標や習得した

            一年の計は元旦にあり! Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース
          • サクッと始めるRAG開発【LangChain / Python】

            この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容:RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL

              サクッと始めるRAG開発【LangChain / Python】
            • プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類(2024年3月版)

              GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 (Copilot Individual / 月額10ドル/年間100ド

                プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類(2024年3月版)
              • 米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表

                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。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 米Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル(LLM)から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され

                  米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
                • 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

                    ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
                  • Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita

                    この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

                      Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
                    • NTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長

                      日本電信電話(NTT)は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量版で70億と、OpenAIが提供する「GPT-3」の25分の1程度しかない。これによって、1つのGPUで動作し、大規模ハードウェア不要で事務所内でのオンプレミス利用にも対応する。 2つ目の特徴は「世界トップレベルの日本語処理能力」だ。パラメーターを軽量化したにも関わらず、GPT3.5と日本語性能で比較した場合の勝率は8割を超え、英語においても高い処理能力を達成しているという。さらに、マルチモーダルにも対応し、パワーポイントの図表読解や聴覚も備える。 3つ

                        NTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長
                      • Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM

                        また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日(現地時間)、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini

                          Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM
                        • グーグルAI、1000ページのPDFを読んで質問に答えられるように 白書レベルなら余裕

                          グーグルは8月21日、生成AI「Gemini」を使用するための「Google AI Studio」「Gemini API」でアップロード可能なPDFの最大容量を、これまでの300ページから1000ページまたは2GBまでに拡大したと発表した。 同社でAI Studioなどを担当するLogan Kilpatrick氏によると、テキスト理解と画像理解の両方を利用して、1ページにつき1画像として処理しているという。 We just increased the max PDF page upload size to 1,000 pages or 2GB (up from 300 pages) in Google AI Studio and the Gemini API. 🗒️ We use both text understanding and the native multi-modal cap

                            グーグルAI、1000ページのPDFを読んで質問に答えられるように 白書レベルなら余裕
                          • 個人開発でもADR (アーキテクチャデシジョンレコード)を書くことの利点 - laiso

                            起業なのか請負開発か趣味のプロジェクト(ペットプロジェクト)かによって状況は異なりますが「私のチームの開発者は私1人だけです」という個人開発においても、ADRは有効なツールとなりえます。 ADRとは何か? ADR(アーキテクチャデシジョンレコード)は、ソフトウェアアーキテクチャにおける重要な設計判断とその根拠、影響、関係する検討事項などを記録した文書です。 一見、現代的な響きですが、その実態はシステム設計ドキュメントの一部です。 "ADR"で検索すると真っ先にヒットするアーキテクチャの入門書『Design It! ―プログラマーのためのアーキテクティング入門』では、ADRは「アーキテクチャ手法に対する開発者寄りのアプローチ」と説明されており、アーキテクトと開発者自身がアーキテクチャに関する意思決定を記録し、共有するための手法として位置づけられています。 アーキテクチャデシジョンレコード(A

                              個人開発でもADR (アーキテクチャデシジョンレコード)を書くことの利点 - laiso
                            • [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO

                              [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の5つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます

                                [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
                              • 孫正義氏が「有益」と語る「ChatGPT」の使い方とは

                                ソフトバンクグループで代表取締役会長兼社長執行役員を務める孫正義氏は株主総会で、自身のChatGPTの使い方について言及した。 孫氏は「私の使い方は語り合いのパートナー。何かを検索するというよりは、アイデアの壁打ちやディベートの相手として使っている」とし、次のように述べた。 「(ChatGPTに対して)『あなたが(それぞれ)こういう特徴の天才的科学者A、B、Cだとしたら、この問題をどう解決するか、僕の目の前でディベートしてくれ』と(指示して)ずっとディベートさせる。そして『B、CはAに賛成だとか反対だとか、違う角度から自分なりの発想に切り替えてコメントして欲しい』とディベートさせる。このようにぐるぐる議論させて、合意が取れるまで、目の前でずっと意見を戦わせる」(孫正義氏) 孫氏は「めちゃくちゃ面白い。ものすごい有益」と語り、「部下と議論するよりも見ていたら面白い、やりだしたら止まらない」と

                                  孫正義氏が「有益」と語る「ChatGPT」の使い方とは
                                • グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も

                                    グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も
                                  • DB Pilot - DuckDB GUI Client

                                    DuckDB GUI Client DB Pilot is a database GUI client for DuckDB and various other databases. Available for Mac, with Linux and Windows support coming soon. Working with SQL has never been easier - thanks to DB Pilot's integrated AI assistant.

                                      DB Pilot - DuckDB GUI Client
                                    • 若い米国人エンジニア、500ドル未満でGPSに依存しない無人機を1日で開発

                                      3人の若い米国人エンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機を1日で作り上げてしまい、彼らは「ウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている」と明かした。 参考:How A Trio Of Engineers Developed A GPS-Denied Drone For Under $500 Theseusの無人機にはウクライナ政府系ファンド、特殊部隊、地上軍から直接声がかかっている米軍はロシアや中国の妨害してくるGPS信号への対応に苦慮しているが、3人の若いエンジニアは既存の部品、既存のアルゴリズム、3Dプリンターを使用し、画像照合航法で飛行する無人機(500ドル未満)を1日で作り上げてしまい、Aviation Weekは「彼らは低コストでGPSを代替する手段があると考えている」「この無人機の開発速度は国防総省が

                                      • ルールは現場で死にました - The Rules of Programming の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる

                                        本日は人生の数ある選択肢のなかから、こちらのブログを読むという行動を選んでくださいまして、まことにありがとうございます。 はじめに プログラミングの世界には多くの指針や原則が存在します。Chris Zimmerman氏の「The Rules of Programming」(邦題:ルールズ・オブ・プログラミング ―より良いコードを書くための21のルール)は、不変の知恵を凝縮した一冊です。これらの原則は、多くの開発現場で活用できる有益な内容となっていると思いました。 The Rules of Programming: How to Write Better Code (English Edition) 作者:Zimmerman, ChrisO'Reilly MediaAmazon 本書は、大ヒットゲーム『Ghost of Tsushima』などで知られるゲーム制作スタジオ、Sucker Pun

                                          ルールは現場で死にました - The Rules of Programming の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
                                        • 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

                                            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
                                          • 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

                                              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
                                            • 【AWS】近年の終了サービスから見るAWSの今後の方向性 - Qiita

                                              前段 最近CodeCommitやCloud9の新規アカウント利用不可になったことでX上ではざわざわ...していました。 ・ 2024年7月27日時点におけるAWS CodeCommitとAmazon CloudSearchの新規利用に関して ・AWS Cloud9が突然、新規利用不可に? 代替策「SageMaker Studio コードエディタ」の利用手順 そこで、ここ直近一年(2023/4~)で終了(の予告があった)サービスをみて、今後の展開を考えてみようと思いました。 あわよくば、「このサービスもなくなるかもなー」と先見の明が少しでも生えれば焦らなくてすむな、という思いで書いています。 ※あくまで個人見解です ここ一年で終了(の予告があった)したサービス AWS OpsWorks(2024.1.31 終了) AWS OpsWorks Stacks サポート終了FAQs 登場背景 201

                                                【AWS】近年の終了サービスから見るAWSの今後の方向性 - Qiita
                                              • 国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発

                                                  国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ~「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成/東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発
                                                • GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning

                                                  この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction

                                                    GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
                                                  • AIの方が人間より陰謀論者の説得が得意、ChatGPTとの会話で陰謀論への信念が永続的に揺らぐとの研究結果

                                                    6割以上の人が「人間の上司よりAIを信頼する」と答えたとの調査結果があるように、人はしばしば人の言葉よりAIの言葉に耳を貸す傾向を見せます。人間が説得しようとするとかえって意固地になってしまうことが多い陰謀論者の誤った信念を、AIとの会話で長期的に改善することができたとの論文が発表されました。 Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq1814 AI chatbots might be better at swaying conspiracy theorists than humans | Ars Technica https://arstechnica.com/science/2024/09/s

                                                      AIの方が人間より陰謀論者の説得が得意、ChatGPTとの会話で陰謀論への信念が永続的に揺らぐとの研究結果
                                                    • はじめに|ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング

                                                        はじめに|ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング
                                                      • OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」

                                                        米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」(超知能)の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日(現地時間)、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI(Ar

                                                          OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
                                                        • 最強ローカルLLM実行環境としてのEmacs

                                                          みなさん、ローカルLLMで遊んでいますか? 昨年末に、Ollamaが登場してから誰でも簡単にローカルLLMで遊べる時代がやってきました。そこで、僕もローカルLLMでどんなことができるんだろうと思って触りはじめたのですが、ローカルLLMを最大限に活用するためには、まずはどうやったらEmacsからローカルLLMを使えるようになるのかと考えるのはあまりにも自然な流れでした。 この記事では、ローカルLLMに関する基本的な知識から、EmacsからローカルLLMを扱う方法までを解説していきたいと思います。 ローカルLLMの基礎知識 # ローカルLLMとは、LLM(大規模言語モデル)をローカル環境、つまり自分のパソコンで扱えるようにしたモデルです。Facebookが開発しているLlamaが業界のトップランナーで、それをベースにしたモデルを色々な組織(中には個人もいるのかも)が開発しています。 そのLla

                                                            最強ローカルLLM実行環境としてのEmacs
                                                          • データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0

                                                            この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者(@yuzutas0)は風音屋(@Kazaneya_PR)という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。

                                                              データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
                                                            • 社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所

                                                              前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン@GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私(製作者自身)が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい

                                                                社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン@GMO Yours最優秀賞作品】|ChatGPT研究所
                                                              • 【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較

                                                                  【特集】 Googleの対話型AI「Gemini」は何ができるのか?無料版と有料版、そしてMicrosoft Copilotと機能を比較
                                                                • 米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞

                                                                  【ニューヨーク=清水石珠実】米紙ニューヨーク・タイムズ(NYT)は27日、生成AI(人工知能)を手がける米オープンAIと同社に出資する米マイクロソフトを提訴した。2社がNYTの記事をAIの学習用に許可なく使用し、著作権を侵害していると指摘した。NYTによると、AI学習を巡って大手の報道機関が開発企業を訴えるのは今回が初めての例となる。ほかの報道機関やAI開発企業にも訴訟の動きが広がる可能性があ

                                                                    米ニューヨーク・タイムズ、OpenAIを提訴 記事流用で数千億円損害 - 日本経済新聞
                                                                  • 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]

                                                                    「面倒なことはChatGPTにやらせよう」はどんな本か? 「ChatGPTに面倒なことをやらせてしまおう」というタイトル通りの内容の本です。AIの小難しい理論的な話は最低限にして、実用・エンジニアリングに最大限に振っています。 特にChatGPT Plusの有料版に特化しています。GPT-4と様々な拡張機能と呼ばれる機能、具体的にはBrowsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4V等の機能をフル活用します。 2023年11月のOpenAIの大規模アップデートにも完全対応しています。実は、その関係で全体の半分近くをかなりの急ピッチで書き直したのですが、そのかいもあり、商業誌でアップデートに対応したChatGPTの実用本としては、最速のタイミングでの販売になるのではないかと思います。 書籍の詳細は以下です。 面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS

                                                                      「面倒なことはChatGPTにやらせよう」 - あなたの日常を変える一冊! - karaage. [からあげ]
                                                                    • LLM時代のX情報収集術|べいえりあ

                                                                      AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

                                                                        LLM時代のX情報収集術|べいえりあ
                                                                      • いろんなやり方の読書会をやってみたら当日音読その場でまとめ方式が最高だった話 - Gunosy Tech Blog

                                                                        こんにちは、SRE チーム マネージャーの Yamaguchi(@yamaguchi_tk ) です。 こちらの記事はGunosy Advent Calendar 2023の3日目の記事です。 前回の記事は森田さんの LLM 論文の探し方でした。 概要 SRE チームは、シニアエンジニアとジュニアエンジニアで構成されているチームで、チーム内の技術的な知識の偏りの解消や、知識のタコツボ化の解消を目的として読書会をしてきました。 その過程でいろいろな読書会のパターンを行ってきましたので、その結果を共有します。 概要 読書会開始前の SRE チームの課題感 読書会 のやり方の整理と評価の観点 やり方 評価の観点 当日音読・Slack に投下する方式 実際のまとめ 方式詳細 評価 メリット デメリット 事前に読んで Miro*1 に付箋・当日議論する方式 実際のまとめ 方式詳細 評価 メリット デ

                                                                          いろんなやり方の読書会をやってみたら当日音読その場でまとめ方式が最高だった話 - Gunosy Tech Blog
                                                                        • 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ

                                                                          ※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って? コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは!コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS

                                                                            「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
                                                                          • 今後のスキルセットには必ず「AIを使いこなす」が組み込まれる GitHub CopilotとChatGPTの登場から考え直す、AIとの関わり方

                                                                            AIに仕事を奪われないために、自分の発想を強化していかないといけない 服部佑樹氏(以下、服部):次に行きたいと思います。「エンジニアとAIの関わり方」ですね。AIが登場したことによって、どういうかたちでエンジニアが変わっていくのか。概念としてはものすごく広いですが、みなさんもいろいろな観点の捉え方があると思っています。 組織としてどうするのかはその次の質問になりますが、あとはキャリアとしてとか、次のポジションをどうしようかなみたいなところも含めて、個人の観点なども含めて答えてもらえるといいんじゃないかなと思います。では黒崎さんからいいですか? (スライドを示して)3番目の質問「エンジニアがAIと協力して新たなアイデアを生み出すための効果的なアプローチ」ですね。あとは2番も合わせていいかもしれませんが、アプローチと潜在的な力を引き出すためのスキルをどうやって学んでいったらいいと思いますか?

                                                                              今後のスキルセットには必ず「AIを使いこなす」が組み込まれる GitHub CopilotとChatGPTの登場から考え直す、AIとの関わり方
                                                                            • 生成AIに「夢」を見せる→“過学習”を防ぐ 「人間が夢(合成データ)を見る理由も同じか?」 米研究者が21年に提唱

                                                                              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。通常は新規性の高い、AI領域の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X: @shiropen2 夢を見る目的は何なのか。従来の理論では、夢は記憶の固定化や情報の整理に役立つと考えられているが、夢を見る理由やメカニズムについてはいまだ十分に解明されていない。一方、夢と最も関連の深い睡眠段階を抑制すると、哺乳類の学習能力が低下することは以前から知られている。 研究者らは機械学習の概念を用いてこの問題にアプローチし、夢の役割について新しい視点を提示した。具体的には、夢が現実の経験を少し変形させたバージョンを提供することで、脳が特定のパターンに過度に適応するのを防いでいるというも

                                                                                生成AIに「夢」を見せる→“過学習”を防ぐ 「人間が夢(合成データ)を見る理由も同じか?」 米研究者が21年に提唱
                                                                              • 【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境

                                                                                はじめに WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU:NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール

                                                                                  【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境
                                                                                • 日本経済にはびこる「下請けいじめ」 巧妙化するその実態

                                                                                  【注目講演】生成AIでゲームチェンジをどう起こす? 深津貴之×サイバーエージェントが語る「日本企業の戦い方」 【開催期間】2024年1月30日(火)~2月25日(日) 【視聴】無料 【視聴方法】こちらより事前登録 【概要】生成AIの登場でビジネスは一変した。LLMの自社開発や業務導入など、企業の取り組みは日々加速する一方、海外のビッグテックに先を越されたり、業務にうまく生かせないといった課題もある。日本企業は生成AIにどう向き合えばいいのか。生成AI活用の第一人者・深津貴之氏と、独自LLMの開発などを進めるサイバーエージェントの毛利真崇氏が語る。 先日、ユニークなハンコが発売された。「言いづら印」という名称で、「そんなに安く出来ません」「不当な返品はやめて」「やり直しならお金払って」といった、文字通り「下請け企業が言いづらい本音を代弁するメッセージ」が本格的な印相体で刻印された印鑑だ(なお

                                                                                    日本経済にはびこる「下請けいじめ」 巧妙化するその実態