大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第27回：SD3 Mediumリリース！Part2(西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありエンジニアでもある西川和久氏による生成AIグラビア連載の第27回は、前回に続いて最新の画像生成AIモデル Stable Diffusion 3 Medium について。 『生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？連載』記事一覧』 前回に引き続きStable Diffusion 3 Mediumの話連載第26回にSD3 Medium(以降SD3 Medium)の話を書いたが、今回はその続きとなる。 前回の記事ではSD3 Mediumの特徴として Baseモデルなのに高画質。そして日本人含むアジア系もOK 商用利用不可。個人レベルでの商用利用は、クリエイターライセンス($20/月)を契約 結構な頻度で致命的な問題が発生する Promptで左右など、位置関係が指示でき再現可能。文字もOK(英語のみ) 生成環境は現状でComfyUI(系)のみ。基本Work
regreSSHion: Remote Unauthenticated Code Execution Vulnerability in OpenSSH server | Qualys Security Blog
The Qualys Threat Research Unit (TRU) has discovered a Remote Unauthenticated Code Execution (RCE) vulnerability in OpenSSH’s server (sshd) in glibc-based Linux systems. CVE assigned to this vulnerability is CVE-2024-6387. The vulnerability, which is a signal handler race condition in OpenSSH’s server (sshd), allows unauthenticated remote code execution (RCE) as root on glibc-based Linux systems;
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RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか