2. 機械学習・AIチートシート まずは機械学習やAI開発に関わるチートシートからです！ Machine Learning Cheat Sheet | DataCamp 主要な機械学習アルゴリズム、その利点と欠点、および使用ケースをガイドするものです。初心者からエキスパートまで、誰でも役立つリソースです。 機械学習アルゴリズム チートシート MicrosoftのAzureが提供している機械学習アルゴリズムに関するチートシートです。 TensorFlow Cheat Sheet https://zerotomastery.io/cheatsheets/tensorflow-cheat-sheet/ 機械学習と人工知能のためのオープンソースライブラリ、TensorFlowのチートシートです。基本的な概念やベストプラクティスがまとめられています。 （メールアドレスでサブスクライブするとPDFがダ
Microsoft が LLM をアプリ開発に統合するための OSS「Semantic Kernel」を発表 - Qiita
Semantic Kernel (SK) は Microsoft が OSS として発表した、大規模言語モデル (LLM) をアプリにすばやく簡単に統合できる SDK です。SK は従来のプログラミング言語と最新のLLM AI "プロンプト" を簡単に組み合わせることができ、テンプレート化、チェーン化、埋め込みベースのメモリー、およびプランニング機能を備えています。 機能的には、LangChain や LlamaIndex に似たような機能を持っているライブラリです。現状は C# 向けにリリースされています。4/17 に Python 版 もリリースとなりました。ただし機能は部分的な実装である点にご注意ください。(FEATURE MATRIX) 6/23 Semantic Kernel が Copilot stack との連携を明確化しプラグインエコシステムと統合 Semantic Ker
毎回1つのテーマに絞り、テーマに対してのLTを行うTechDLT。「ChatGPT」をテーマにした「ChatGPTについてLT！ TechDLT Vol.10」に登壇したのは、ほりゆう氏。OpenAI APIを用いた、技術ブログ記事作成アプリの開発について発表しました。 登壇者の自己紹介 ほりゆう氏（以下、ほりゆう）：みなさま、本日はお時間をいただき、ありがとうございます。主催者のみなさま、参加者のみなさま、どうぞよろしくお願いします。「OpenAI APIを用いた技術ブログ記事作成アプリを開発した話」を紹介いたします。 まずは自己紹介からさせてください。私はエンジニアをしている堀越優希、ほりゆうと申します。もともと文系で、高等学校の国語科の教員をしていました。現在27歳です。エンジニアになったのは2020年の7月なので、今3年目くらいです。 ふだんはRailsやReactで開発をしていま
LLM を組み込んだチャットアプリケーションを写経しながら実装できる「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ - kakakakakku blog
2023年10月18日に出版される新著「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築［実践］入門」を読んだ & 写経した📕 読者層的には「ChatGPT って最近よく聞くしたまーに使うこともあるけど LangChain って何なのー？」という人や「LLM (Large Language Model) をアプリケーションに組み込むなんて考えたこともなかったけどできるのー？」と感じるような人に特におすすめできるかなーと💡本書を読みながら写経すると，難しいことは考えずに ChatGPT のように LLM を組み込んだアプリケーションをあっという間に構築できてしまって，とにかくワクワクして楽しめる一冊だった❗️ ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 作者:吉田 真吾,大嶋 勇樹技術評論社Amazon 著者の一人 id:yoshidashin
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ChatGPTを含む生成AIが2023~24年にかけて一気に普及し、とりあえず社内に配ってみるというフェーズから、企業内の具体的な取り組みで利用されるケースが多くなってきました。 まずはRAG等でのスポット的な社内情報の問合せへの適用が多いかと思いますが、やはり業務プロセスの自動化の文脈で使えるとインパクトがあり、今後は一定の業務範囲を任せるエージェント的な使い方がどんどん増えてくると思います。 RPAが登場した時の文脈で言えば、いわゆる定型業務にしか対応できなかったものが、LLMによって思考・言語能力も持つようになったので、
「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能
こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明は省略しているため、エージェントについて初見の方は以下記事をお勧
カスタムChatBotを作る ChatGPT全盛の時代に、何番煎じだ？という感じですが、とりあえずやってみたので手順を残しておきます。プロンプトエンジニアリングの観点ですと、いわゆるIn-Context LearningのRetrieval-Augmented Generation（RAG）ってやつになると思います。プロンプトエンジニアリングに関しては以下記事参照ください。 具体的な手段・実装としては、基本的にnpaka大先生のやったことや書籍を大いに参考にさせていただいています。 OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門 以前、はてなブログのデータだけでやってみてはいたのですが、イマイチ性能がよくなかったので、今回は色々と改善版という位置づけです。 大きく変えたところは以下2つです。 データを増やした（ブログデータ → ブログデータ +
Azure OpenAI Service On Your Data の仕組みと使う上で気を付けるべきポイント
はじめに Microsoft Build 2023 で発表された Azure OpenAI Service の On Your Data のパブリックプレビューが開始 しました。体感的には On Your Data は日本国内の全 Azure OpenAI Service ユーザーのうち 8 ～ 9 割程度のユーザーが待ち望んでいた機能ではないかと感じます。(ryohtaka 調べ) What's new in Azure OpenAI Service - June 2023 New easy way to add your data to Azure OpenAI Service (YouTube) しかし、実際に On Your Data を活用するためには気を付けるべきポイントが数多く存在しており、正確な期待値を持ったうえで使うことが非常に重要になってきます。そこで、本記事では On
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた | DevelopersIO
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた ChatGPT(GPT-4)を対話のインタフェースに利用し、検索は自社で持つ商品 DB(OpenSearch)を組み合わせることで、店員さんと対話で商品を絞り込む体験を提供する商品検索AIアシスタントを作成したプロジェクトの結果報告です。 こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 突然ですが皆さん、 ECサイトと実店舗での商品購入をどのように使い分けていますか？ 私は欲しいものが決まっている場合、もっぱら Amazon を利用しています。 一方で、家具・家電や洋服など、詳しい店員さんに相談したい場合は実店舗に足を運ぶことが多いです。 両者の違いは何でしょうか？ 自分の中に具体的な欲しいものが見えている場合、EC サイトでキーワードを入力して検索し、欲しい商品
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Applying OpenAI's RAG Strategies 1. はじめに「Open AI」はデモデーで一連のRAG実験を報告しました。評価指標はアプリケーションによって異なりますが、何が機能し、何が機能しなかったかを確認するのは興味深いことです。以下では、各手法を説明し、それぞれを自分で実装する方法を示します。アプリケーションでのこれらの方法を理解する能力は非常に重要です。問題が異なれば異なる検索手法が必要となるため、「万能の」解決策は存在しません。 2. RAG スタックにどのように適合するかまず、各手法をいくつかの「RAGカテゴリ」に分類します。以下は、カテゴリ内の各RAG実験を示し、RAGスタックに配置する図です。 3. ベースライン距離ベースのベクトルデータベース検索は、クエリを高次元空間に埋め込み（表現）し、「距離」に基
大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM（Large Language Model）にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
学び続けるエンジニアを育てる、twadaラボの取り組み紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
本記事では、学び続けるエンジニアを育成するための取り組みである、twadaラボという取り組みを紹介します。まず既存の研修では対応できない育成上の課題を示し、それを踏まえたtwadaラボのコンセプトや実施内容を説明します。 はじめに 背景 コンセプト 実施内容 学習計画の策定 学習 技術顧問によるメンタリング アウトプットとフィードバック テーマ例 終わりに はじめに NTTコミュニケーションズでソフトウェアエンジニアをしている川瀬です。 NTT Comでは2023年の6月から9月にかけて、技術顧問のtwadaさんとともにtwadaラボというソフトウェアエンジニア育成のための取り組みを実施しました。 本記事では、その背景や取り組み内容を紹介いたします。 背景 NTT Comでは、MOOCを活用した独学支援から、twada塾やテスト駆動開発（TDD）ワークショップといったWebアプリケーション
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
『OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門』 が発売になります。｜npaka
この本は、「GPT-4」「ChatGPT」「LangChain」を活用して「チャットAI」を開発するための入門書です。 対象読者は、 ・チャットAIのしくみを知りたい人 ・チャットAIに知識や計算の能力を与えて仕事を自動化したい人 ・会話ロボットやAITuberなどの会話エンジンとして使いたい人 ・自分のアプリケーションにチャットUIを組み込みたい人 になります。 「ChatGPT」は、OpenAIが開発した最新のチャットAIです。ログインして会話を入力するだけで使える手軽さはもちろん、人間のような自然な会話ができることから世界中で人気となり、2022年11月にリリースされてからわずか2ヶ月で1億人のアクティブユーザー数を達成しました。同年にリリースされた画像生成AI「Stable Diffusion」とともに、研究者や専門家ではない一般の人が人工知能を活用しはじめる、ターニングポイントと
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2023年版！エンジニア必見のチートシート集 - Qiita
「テックブログを書くハードルを少しでも下げたい」 OpenAIのAPIを使った「技術記事作成アプリ」の構想と実装
AIエージェントによる業務ヒアリングの自動化 - Qiita
生成AIの活用事例 10選｜masa_kazama
LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
自分のコンテンツを学習したカスタムChatBotを作る方法
LangChain への OpenAIのRAG戦略の適用｜npaka
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏