LLMを自社特化にする「RAG」を使いこなすには 具体的な実装パターン2選
この連載について AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。 生成AIの導入が進む中、多くの企業が直面している課題が「RAG」の最適化です。RAGとは、大規模言語モデル（LLM）に外部データベースからの情報を組み合わせることで、より正確で最新の情報を含む回答を生成する技術です。 LLMが学習している内容は汎用的な情報であるため、例えば自社の社則の内容に即した回答を得られません。「ChatGPT」などにはファイル添付機能をアップロードして明示的に社則を提示し、回答を得る方法もありますが、もしLLMに指示や質問した内容に
RAG vs ファインチューニング（コーディング性能で比較）
はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。本記事では、「RAG vs ファインチューニング」について、DSL（ドメイン固有言語）をコーディングする性能という観点から比較した論文を、ざっくりまとめます。 この記事は何 この記事は、RAG vs ファインチューニングに関する論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。 「RAG vs ファインチューニング」の論文は、他にもあります。例えば、時事問題などのシンプルな知識の質疑応答であれば、RAGの方が優れています。[2] 今回の論文では、「ドメイン固有言語（DSL）をコーディングする性能」をに焦点を当てて比較しています。一見するとファインチューニングの方が有利そうなタスクについて比較しているのが面白い点です。 本題 ざっくりサマリー この論文では、RAGとファインチューニングの性能比較を
Googleが“一歩先の未来を予知”できる時系列予測AI基盤モデル「TimeFM」公開、LSTMの進化形「xLSTM」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | 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週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第46回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ LSTMの進化形「xLSTM」登場。Transformerと同等かそれ以上の性能 Google、タンパク質を予測するモデル「AlphaFold 3」発表 Googleが“未来予知”する時系列予測AI基盤モデル「TimeFM」を開発。金融や気象、交通などの一歩先を予測 Llama3 70Bと同等の性能を示す、オープンソース大規模言語モデル「DeepSeek-V2」 IBM、コーディング専用AIモデル「Granite Code Models」を開発 LSTMの進化形「xLSTM」登場。Tra
Seminar | Deep Learning JP
参加条件： Deep Learning基礎講座修了か、もしくは同等レベルの知識を持つこと 基本的に毎週輪読会に参加できること 発表が割り当てられた場合，発表できること 参加方法： 下記のフォームをご記入下さい。（参加には基本紹介が必要となります。） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfosRjTx_kFljDyVLjTKn_XLwCLWPOT6fOYUSwvINdUbuvfJw/viewform 輪読会の進め方： 2020年8月現在，会議は原則オンラインで行っています（コロナの影響）．オフラインイベントの復活時期は未定です． 大枠：45分,小枠20分×2の合計3件です。 時間は質疑込みの時間です。 基本は最初は小枠の発表に割り当てます。その中の一部メンバーに大枠の担当を依頼させていただきます。（大枠で話したいという方、何か話したいテーマがあ
AI（ChatGPT/Claude）で抄読会のスライド作成を瞬殺する方法｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで
文科省の公用文作成の考え方って資料、めちゃくちゃ役立つから論文書く人とか社会人になって社外にメールを送るのが苦手って人は読むのをおすすめする。
ぎーち(ブレイク兄) @BREAK_BROTHER 小型衛星の電源屋さんでヤンス。趣味でも衛星開発やっとります。衛星に携わってる方はぜひ仲良くしてクレメンス… 東方サークル(ネタタイトル萌えジャケットガチクラシック人工衛星サークル)"Windbreaker"のネタタイトル人工衛星担当です。アイコンはかじつおひま様、ヘッダーは人間猫様に描いていただきました！ twpf.jp/BREAK_BROTHER リンク Yahoo!ニュース お願い「致します」漢字はNG? - Yahoo!ニュース 「よろしくお願いいたします」ビジネスメールでは常套句ともいえる一文に注目が集まっている。きっかけはX上のあるユーザーの投稿。そのユーザーは「よろしくお願いいたします」の「いたします」部分について、ひ 3 users
独立成分分析（ICA）を使ってText Embeddingを分析してみた - Qiita
EMNLP2023に採択された論文を眺めていたところ、ある論文が目に止まりました。 「Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA」という論文です。 これは京大下平研の山際さんの論文で、ざっくりとサマると「Word EmbeddingなどのEmbeddingを独立成分分析（ICA）で次元削減することで、人間にとって解釈性の高い成分を取り出すことができる」という論文です。 Vision TransformerやBERTを用いた実験から、モーダルや言語に関わらず解釈性の高い表現が得られたという結果を得ています。 論文内では、文を対象としたEmbeddingであるText Embeddingには触れられていないですが、おそらくうまく動くだろうという見込みがあったため、本手法をText Embeddingに対して実行してみました、という
【GPT Store神ランキングトップ10】世界で一番使われている最強GPTs10選 | WEEL
【速報＆朗報】GPT Storeが遂に公開 待ちに待ったGPT Storeが遂に公開されました！🔥 公式発表によると、GPT公開からのたった2ヶ月で300万以上のGPTsが作成されているとのこと。 注目ポイント👀 ・毎週Open AIからの注目GPTsが特集される… pic.twitter.com/94WCTnwDiJ — 木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) January 10, 2024 ChatGPTには「GPTs」という機能があり、ユーザーがChatGPTを自由にカスタムできます。さらにGPT StoreではGPTsが公開され、将来的には収益化も可能になる予定です。 AIを使って稼げる時代が、目の前まで来ていますね。今回は、そんなGPT Storeの中で最も人気のあるGPTsトップ10をご紹介します。 ビジネスや情報整理など、様々
研究ツールまとめ2023｜cvpaper.challenge
はじめに今年の夏, MIRU 2023 チュートリアルにて「CVPR 2023 速報」[Full ver.] [MIRU ver.]を発表させて頂きました. MIRU2023会期中, 非常に辛（から）かった飲み会の席にて偶然にも面白いB4の学生さん（Oさん）とお話する機会がありました．その出会いをきっかけに, Oさんとは共同主著を前提として共同研究を実施させて頂くことになりました. もちろん, OさんはB4の学生さんということもあり, 初めての研究でコーディング未経験という状態からのスタートです. かねがね, cvpaper.challenge研究メンバーとしても, 極めて変化の激しいコンピュータビジョン分野にてトレンドを創出するためには, どのように効率的に研究を進めていけば良いのか, 研究メンバーのプレゼンスを最大化するための方法論については片岡さんとも相談を重ねていました. また,
画像内のキャラを思うがままに抜群の精度で動かせる「Animate Anyone」、話した声をすぐに翻訳するMeta「Seamless」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | 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週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第23回目は、AIアニメーションを次の段階に進ませる技術と大きな脚光を浴びた「Animate Anyone」、3D Gaussian Splattingを使った新しい3D応用技術など、生成AI最新論文の概要5つをお届けします。 生成AI論文ピックアップ画像内のキャラクターや写真内の人物を骨格動画に応じて動かせる「Animate Anyone」 アリババらが開発 話した言葉をリアルタイム翻訳できるシステムMeta「Seamless」 話し方や感情なども忠実に再現 リアルな動きを持つ高品質なアバターを生成するモデル「Animatable Gaussians」 写真から3D
たった1枚の画像から高品質なアニメーションを作成できる技術が登場、人型のイラストや写真が1枚あれば自由自在に振付を付与できる
元となる画像データと「動作」のデータを入力することで元の画像を動作データの通りにアニメーションさせる技術の論文がAlibabaの研究チームから発表されました。「Animate Anyone」と名付けられたこの技術を使用することで、ちらつきの少ない高品質なアニメーションが生成可能です。 Animate Anyone https://humanaigc.github.io/animate-anyone/ 下記のムービーで生成されるアニメーションの品質を確認可能です。 Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation - YouTube 今回登場した「Animate Anyone」は、下図左端のような1枚の「元画像」を元に、中央の「動作」データを入力することで右
AIが間違えやすい「指の数」を修正する技術、Stability AIの動画生成AI「Stable Video Diffusion」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | 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週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第22回目は、AIが不得意とする指の数を修正する技術やStability AIの動画生成モデルなど、生成AI最新論文の概要5つをお届けします。 生成AI論文ピックアップ人間が話すような音声合成でテキストを読み上げるTTSモデル「StyleTTS 2」 コロンビア大の研究者ら開発 Stability AI、画像から動画を生成するモデル「Stable Video Diffusion」発表 画像と動画を同時に扱う大規模視覚言語モデル「Video-LLaVA」 北京大などが開発 テキストから3Dモデルを生成する新型モデル「LucidDreamer」 他に影響を与えず表情や年齢
「自分を信じて限界を超えてください」とプロンプトに添えるとAIの出力が精度向上すると明らかになった話…界隈では「松岡修造メソッド」として知られていた
AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター：ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事：ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ
「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する | AIDB
ホーム AI論文解説, LLM, プロンプト 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 2023/11/3 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 感情を込めたプロンプトが大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させることが示されました。「自分を信じて限界を超えてください」や「困難は成長のチャンスです。」といった自信や成長に関わる要素を含む指示が、モデルの出力品質に貢献するとの報告です。 この発見は、人間の感情を取り入れたアプローチが、人工知能の分野においても重要な役割を果たす可能性を示唆しています。Microsoftなどの研究グル
汎用性の高い効果的なChatGPTのCustom Instruction（カスタムインストラクション）の設定8選｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
はじめにChatGPTのCustom Instructionをうまく使いこなせていない方は多いのではないでしょうか。特定のタスクに特化した指示を設定するのは確かに有用ですが、毎回同じタスクをChatGPTにやらせるわけではありません。異なるタスクで指示を切り替えるのも面倒です。この記事では、そのような悩みを解決するために汎用性の高くChatGPTの能力を上げてくれるようなCustom Instructionの指示についてご紹介します。 基本的な使い方はこちらの記事が参考になります。 1. 18-in-1 custom instruction- Provide accurate and factual answers - Provide detailed explanations - Be highly organized - You are an expert on all subject
GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
スマホでの録音を無効化するツール、中・米の研究者らが開発 部屋内での会話を収録不可に
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 中国の浙江大学や米マサチューセッツ大学アマースト校などに所属する研究者らが発表した論文「Cancelling Speech Signals for Speech Privacy Protection against Microphone Eavesdropping」は、マイクによる録音を無効化する手法についての研究報告である。この手法を用いると、隠し持ったスマートフォンや録音機で録音しても、その部屋での会話を収録することはできなくなる。 スマートフォンや音声アシスタントのようなデバイスは、盗聴のリスクを増加させている。この問題への対策として
社会人で大学院入学を希望される方へ（再掲）｜桜井政成研究室（出張所）
以前、別のブログに書いていた内容の、加筆修正の上での再掲になります。社会人だけでなく、留学生で私の研究科・研究室に来たいという方にもご参考になるかと思います。 はじめにここでは、社会人で社会科学系の大学院に行きたい人向けのガイド、というよりも「注意書き」をまとめています。これまでに大学院進学をご希望される方とお話しする中で、たまに、ご期待と提供できるものの間にずれがあって、入学されてから期待外れになってしまっては申し訳ないな、と思うことがありました。そんなときは誤魔化さずに率直にお伝えするのですが、そうしたことの中で、共通的な事柄をまとめています。 なお以下の話は、２年制の修士課程（博士前期課程）、または、３年制の博士後期課程の大学院で、修士論文／博士論文を書いて修了するところを想定しています（※注１）。一部の専門職大学院では１年間で修士号取得できたり、修士論文を書かずに修了できますが、そ
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