はじめにGPT-4o、Gemeniのマルチモーダルが進化したとXで話題になっています、路線図が読み取れた、もえないごみはダメだとXで話題になっています GPT-4o、視覚能力すごい‥‥ 人間でも認識困難な東京の路線図を把握して最短経路を提案してくる pic.twitter.com/ONA2b24Hyb — 大佐 | AIオタク (@wasedaAI_taisa) May 25, 2024 路線図の方はLLMの学習時に情報を持っていて、与えられた画像が路線図だと認識した可能性が高そうです。もえないごみの収集のようにLLMには未学習の内容を答えさせるにはどうしたら良いかを考えてみたいと思います。 ユースケースを考える単にデーター化しますだとどのようにするのか難しいので、今回はごみの収集日をAIに答えさせるというシチュエーションで行きます。 山田さんは、諫早市西郷に住む会社員、会社にいる時にごみ
はじめにこんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野です。 AzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介します。 Prompt Flowとは、Azure Machine Learning上の機能で、Azure OpenAIで提供されているLLMを利用したアプリケーション開発を円滑にするためのツールです。 実際にLLMアプリケーションを開発する場合、「プロンプトを入力して終わり」ではなく、ベクトル検索など複数の要素を組み合わせることもあります。このため、Prompt Flowでは処理のフローをDAG(有向非巡回グラフ)で可視化することで、開発効率が大きく向上します。 Prompt FlowはPythonライブラリ(2023/09/27時点ではMITライセンス)として提供されており、Azureのコンソール画面だけでな
最近、DeepEvalについてあれこれ調べているのですが、以下の記事がまとめられていてよかったので、自分の備忘録として整理しました。 https://www.confident-ai.com/blog/llm-evaluation-metrics-everything-you-need-for-llm-evaluation 元記事後半に記載されている、RAG以降については割愛してます。 TL;DR LLM評価指標は、LLMの出力を何らかの基準でスコアリングする指標。そのスコアの根拠も示してくれたりする モデルベースな手法としてLLMを用いた指標がある。これがおすすめ。 DeepEvalライブラリ(python)で簡単に試せる。G-Evalを軽く試してみたが、結構使えそう。LLMの性能評価や、プロンプトの性能評価によいのでは。 ただしテストデータの件数によっては、GPT4課金がはかどりそう(
BlogHow To Organize Continuous Delivery of ML/AI Systems: a 10-Stage Maturity Model This article outlines ten stages of operational maturity for deploying ML/AI systems to production. Which stage are you at? Every production-oriented ML/AI team grapples with the same challenge: how to work with data, code, and models effectively so that projects are readily deployable to production. The challenge
主催者がデータと課題を提供し、 参加者は3ヶ月程度の期間内で最も性能の高いAIを作ることを競い合うコンペティションがあります。 その最大のプラットフォームがKaggleです。 そこでは、企業や研究者から提供された課題を解くべく、 世界中から数千人が参加し、日常的に腕を競い合っています。 実績をあげた参加者には賞金のほ か「Grandmaster」「Master」などの称号が与えられます。 また、終了後には参加者同士で解法を共有するオープンな議論の場があるため、 機械学習の事例を学ぶ場としての側面も持ち合わせています。 DeNAとその関連企業を含めたDeNA Galaxyでは、日々新しい事業課題が生まれており、AI技術の活用機会が数多くあります。必要な技術は課題によりさまざまで、専門のリサーチャーが解決すべきことだけではなく、そもそもAI技術が必要ないことも、少し古い技術で十分であることも、
今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします!今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ?(もはやフル原稿…)を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします! 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか?(pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured)PythonpdfminerPyMuPDFpyPDFUnstructured 現状の LLM は PDF ファイルを直接処理出来ない為、予めなんらかのプレーンテキスト形式に変換する必要があります。 (PDFを読める各チャットアプリも内部的には何らかの手段でプレーンテキスト形式に変換しているはずです) 変換を行ってくれるライブラリは複数存在する為、動作の違いを確認します。 抽出プログラム 抽出する対象のPDFファイルはBedrockユーザーガイドの日本語版を使います。
前置き こんにちは。データエンジニアの山口歩夢です! 5/26の技術書典のオフラインイベントにて、Streamlitの入門書を執筆して初出展してきました。 「Streamlitデータ可視化入門」を購入してくださった皆様、手に取ってくださった皆様、興味を持ってくださった皆様、誠にありがとうございます。 そして、レビューやブースでの販売、告知などお力を貸してくださった皆様、本当にありがとうございました。 頒布した同人誌 今回の頒布物はこちらです。 Streamlitの公式ドキュメントを基礎的なところからしっかり読み、2ヶ月くらいかけてコツコツ書き進めました。 Streamlitの本当に基礎的なところから、自分が業務でStreamlitを使っていて便利だなと思った機能など幅広く書かせていただきました。 公式ドキュメントを入念にチェックすることでしか気付けなかった機能なども書けて良かったなと感じて
スライド概要 ■ タイトル: すごすぎ!GPT-4oをPower Apps、Power Automateで楽しんでみよう! - 日付: 2024年5月25日 - スピーカー: 出戻りガツオ(De’modori Gatsuo) - 主催: ビリビリ☆Power Apps 同好会 ### スピーカープロフィール - 名前: 出戻りガツオ(De’modori Gatsuo) - 役職: Microsoft 365 コンサルタント、インドの青鬼 語り隊 隊長 - スキル: Power Apps、Power Automate、Python、Excel VBA、Google Apps Script、RPA、Power BI、SharePoint #### セッション内容 1. テーマ紹介 - GPT-4o(オムニ)について - Azure OpenAI APIの使用方法とその事前準備 - 利用コストと
大和証券は2024年5月24日、相場操縦などの不公正取引を監視するコンプライアンス業務で、2種類の人工知能(AI)を併用した審査を開始したと発表した。投資家層や、株式を高速に自動取り引きする高頻度取引(HFT)の拡大などを踏まえ、不公正取引の審査体制を強化する。 AIによる不公正取引の審査に向け、NECが開発したクラウドサービス「AI不正・リスク検知サービス for 証券」と大和総研が開発した「AI不公正取引検知モデル」を併用する。 前者では説明可能AIの一種である異種混合学習技術を用いる。全ての取引データを対象に不公正取引の可能性があるかどうかAIでスコアリングし、その判定理由と併せて出力する。大和証券は2023年3月に導入し売買審査業務に使用している。 後者は、大和証券の審査データやノウハウを基にしたAIモデルだ。不公正取引をより検知しやすくするためのデータ拡張として、同社の審査ノウハ
1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内(SIN)です。 Agents for Amazon Bedrockでアクションの定義を行う場合、次の2種類の方法があります。 Set up an OpenAPI schema Set up function details https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/action-define.html 1.は、従来のOpenAPI標準のスキーマを準備する方法で、2.は、先月、新しく追加された簡素化された設定です。 Apr 23, 2024 - Amazon Bedrock のエージェントでエージェント作成が簡素化され、Return of Control 機能をリリース 今回は、最初にOpenAPIのスキーマを使用した従来の定義方法でエージェントを作成し、これを簡素化さ
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 【重要なアップデート】 (2024.05.23)HTTPS設定の手順を追加 0 はじめにDify 101の参加者からよく聞く質問が、Difyを本番環境でデプロイする際、どんな手順がいいですか?です。 Dify 101の参加者からよく聞くのが本番環境としてどのクラウドサービスがいいですか?という質問。複数のオプションがある中でお勧めしたいのは「AWSのLightsail」⛵️。Difyは、2GBのメモリと2vCPUsのインスタンスでも十分足りる👏↓。しかも、3ヶ月間は無料で使えるのでまだの方はぜひ試してほしい✨。 https://t.co/ACc4EQtEjP pic.twitter.com/0bW6ivKQMd — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) April 20, 2024
グーグルは5月15日、同社の生成AI「Gemini」のAPIを用いたAIアプリのコンテストを実施すると発表した。 コンテストの参加には、Gemini APIを統合したアプリとデモ動画の作成、提出が必要。提出期限は8月12日(UTC)で、その後、ユーザーによる人気投票と審査員による審査を経て、10月に各部門の受賞者が発表される流れだ。 応募するアプリは個人開発、チーム開発のどちらでも問題ない。日本からの応募にも対応している。 グランプリを獲得した開発者には、映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」でもお馴染みの名車「デロリアン」のEV仕様を贈呈。ほかにも「もっとも影響力のあるアプリ(30万ドル/約4700万円)」や「もっとも便利なアプリ(20万ドル/約3100万円)」など、部門別に総額100万ドル分の賞金が贈られるという。 ●部門と賞品・賞金の一覧 ・グランプリ……デロリアン(1981年型)E
概要 PharmaXは、オンライン完結で医薬品を購入することが可能な薬局を運営するスタートアップです。PharmaXでは、薬剤師がチャットする内容をLLMでサジェストするシステムを本番運用しています。 オンライン薬局のビジネスモデルにとっては、薬剤師の生産性を向上させることがビジネス上の肝だからです。 LLMで精度高くチャットをサジェストするには、チャット相手であるユーザーのステータスに合わせてLLMエージェントを切り替えていくという考え方が必要です。また、エージェントを切り替えるためには、一段メタ的な視点で今のユーザーのステータスを判断する必要があります。 さらに、ほぼ人間が修正する必要のないレベルでのチャットのサジェストを行うのであれば、サジェスト内容を評価し、評価が一定の水準を下回れば自動で修正されたサジェスト内容が出てくることが望ましいでしょう。 このようにPharmaXでは、異な
※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Gartner® が Magic Quadrant™ クラウド AI デベロッパー サービス(CAIDS)部門のリーダーとして Google を選出しました。これで、Google は 5 年連続で選出されたことになります。このことは、Google がお客様に革新的な AI プロダクトを提供し、継続的に改善してきた実績の証であると自負しています。 2024 年 Gartner Magic Quadrant™ クラウド AI デベロッパー サービス部門の無料レポートをダウンロードしてご覧ください。 Google には、20 年にわたって高度な AI ワークロードを大規模に構築および実行してきた経験があります。その経験を集約して、4 年ほど前に Vertex AI をリリースし
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