公開しているモデル・コーパス・ツール
LLM-jp で開発したモデルやツールを公開しています。コーパスを含む各種データは今後順次公開していく予定です。 公開プラットフォーム モデル: https://huggingface.co/llm-jp ツール: https://github.com/llm-jp 事前訓練済みモデル 13B v1.0 LLM-jp-13B-v1.0 1.3B v1.0 LLM-jp-1.3B-v1.0 チューニング済みモデル 13B v1.1 LLM-jp-13b-dpo-lora-hh_rlhf_ja-v1.1 LLM-jp-13b-instruct-full-dolly_en-dolly_ja-ichikara_003_001-oasst_en-oasst_ja-v1.1 LLM-jp-13b-instruct-lora-dolly_en-dolly_ja-ichikara_003_001-oass
AWSを使ってリアルタイム追跡や勤務管理システムなどが作れるキットが販売開始｜fabcross
同製品はGPS端末としてRaspberry Pi 4 Bを採用しており、AWS location service、IoTのクラウドを使用したWebアプリをトータルで提供。リアルタイム追跡や勤務管理、ジオフェンスを利用した配達通知などの用途で利用でき、コスト削減に応用可能だ。システムの構築に要する期間は約1週間程度で、データ流出を防ぐ専用システムを構築できる。 アプリではGPSによるリアルタイムトラッキング機能や、地図上に設定したエリアに対象物が入出力した時点でアラームを通知するジオフェンス機能に加え、出発地から目的地までのルート計算や場所検索、地図表示などの機能を搭載している。 また、メールやSMSなどでの通知機能や、GPS情報を外部ウェブサイトで確認できるリアルタイムモニター機能、勤務管理分析ツールも利用可能だ。さらに、RTK-GNSSによる位置情報の提供や、9軸センサー（加速度、ジャイ
HOTO TOOLS：ホームツールをデザインとテクノロジーで現代的に更新する道具 | PREDUCTS
PREDUCTSは「いい仕事」を生み出す道具のメーカーです。 これは私たちブランドの目指す姿でありつつ、自分たち自身が、道具に求めていることでもあります。日々使う道具も”使いやすく”、”創造性を刺激してくれる” ものであってほしい。そんな道具を探しながら、ものづくりに勤しんでいます。 このシリーズでは、PREDUCTSのメンバーが普段愛用している道具たちをご紹介していきます。 こんにちは、PREDUCTSの安藤です。 今回ご紹介するのは、私がここ最近とても愛用している仕事道具の「HOTO TOOLS」のアイテムたちです。 HOTO TOOLSのプロダクトと出会ったのは数年前、今では毎日の仕事に欠かせない道具になりつつあります。本記事ではその推しポイントと、HOTO TOOLSのアイテムをご紹介します。 HOTO technologyについて HOTOは”Home Tools”から文字を取っ
パナソニックコネクトのChatGPT全社導入、定着に役立ったプロンプト入力機能とは
パナソニックのIT・電子機器関連事業を担うパナソニックコネクトは、国内の全社員約1万3000人が米OpenAIの生成AI（人工知能）ツール「ChatGPT」をベースにしたAIシステム「ConnectAI」を活用している。米マイクロソフトが提供するChatGPTのクラウドサービス「Microsoft Azure OpenAI Service」を採用し、ユーザーインターフェースをカスタマイズして2023年2月に導入した。 開始から3カ月間で、約26万回の利用があり、1日当たりの利用者は5800人に上ったという。短期間のうちに業務用のツールとして定着させた。2023年4月以降は、パナソニックグループの他社にも展開している。 プロンプトエンジニアリングを意識
OSINTツール「GreyNoise」を使ってみる - セキュリティ猫の備忘録
こんにちは、セキュリティ猫です。 久しぶりに（ホントに久しぶりに）何かを書きたい欲が出てきたので、自分でも使い方の整理・機能の確認の意味を込めてツールの使い方を扱うことにしました。 今回は、調査で便利なツール「GreyNoise」について紹介していこうと思います。 GreyNoise はじめに 【注意事項】 GreyNoiseとは？ 機能 IPルックアップ GREYNOISEクエリ言語 (GNQL) タグトレンド その他の機能 主な使い方 まとめ はじめに 【注意事項】 本記事内で、GreyNoiseの使い方や調査方法について記載しています。本内容は脅威から守るために利用しているものであり、決して悪用することはしないでください。 GreyNoiseを利用することで外部組織の情報を得ることができます。しかしながら、ここで得られた情報をもとにアクセスは行わないでください。アクセスを行う場合は自
まるで“LLMがツールを使う”かのように動作する デモから見るLangChainのモジュール「Agents」の使い方
LLMに狙いどおりの動きをさせるために内部で使われているプロンプトエンジニアリングから、LangChainに入門する「プロンプトエンジニアリングから始めるLangChain入門」。ここで大嶋勇樹氏が登壇。最後に、LangChainのモジュールである「Agents」について解説します。前回はこちらから。 LangChainのモジュール「Agents」 大嶋勇樹氏：最後に、一番おもしろいモジュールであるAgentsを見ていこうと思います。質問をまあまあもらっていますが、最後までいってから回答できればと思います。最後に、一番おもしろいのがこのAgentsです。 まずAgentsのモチベーションですが、Indexesを使ってVector Storeを検索する以外にも、LLMが必要に応じていろいろなことをしてくれたら夢が広がると思います。 例えば、必要に応じて知らない知識だったらGoogleで検索し
[Obsidian] Excalidrawプラグインの魅力を図解で伝えたい
今日皆さんにお伝えしたいのは、 図、書けってことなんですよ。 図って理解を助けてくれるし、誰かに説明するためにはすごく便利なんです。言うまでもなく。 でも、ぶっちゃけ面倒ですよね？ わかる。コレすごいわかる。 でも「ラクに書く」ために設計されたドロー (作図) ツール使うと、拍子抜けするほど簡単に書けるんですよ。 そこで今回は作図初心者におすすめのツール「Excalidraw」の基本的な使い方と、Obsidianプラグインとしての「Excalidraw」の魅力をお伝えしたいと思います。 ExcalidrawはWebブラウザで動作するドローツールExcalidrawは元々Google ChromeなどのWebブラウザで動作するドローツール。 ドローツールといえば他にも業界標準のAdobe Illustratorや買い切りのAffinity Designer、無料ソフトならインストール型のIn
![[Obsidian] Excalidrawプラグインの魅力を図解で伝えたい](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b3101ca8be849f037d30bf5bd9e7528aae8f19ac/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpouhon.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F10%2Fobsidian_logo.jpg){kind=logo}
PDFTool: 無料でオンラインでPDFを安全に修正
安全なPDFの変更プライバシーを考慮したPDFファイルの編集 インターネット上でPDFの修正を提供している多くのサイトの1つにPDFをアップロードするとどうなるのか、自問したことがありますか？そうです！私たちは、あなたのブラウザ上でPDFファイルを修正します。 無料私たちのサービスは無料です。お好きなだけ、何度でも、お好きなだけ文書を修正してください。ファイルの大小は関係なく、処理はローカルブラウザだけで行われます。 アップロードはない！お客様の機密データを守ります。銀行取引明細書、処方箋、その他の重要な文書を修正しようとも、私たちがそれにアクセスすることはありません。あなたの書類があなたのデバイスから離れることはありません。
「ChatGPT」が書いた文章を見分けることは可能か--5つの検出ツールをテスト
David Gewirtz （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2023-08-16 07:30 AI生成の盗用に対抗することは可能なのか、どこまで対抗できるのか、という問題を筆者が初めて取り上げたのは、2023年1月のことだった。生成AIの認知度が世界で爆発的に高まってからわずか数カ月が過ぎた頃だ。それから半年がたち、もう何年も生成AIを探究しているように感じられるが、実際には6カ月しか検討していない。 ともかく、これは1月の記事の更新版だ。最初にGPT検出ツールをテストしたときに使ったのは、「GPT-2 Output Detector」、Writer.comの「AI Content Detector」、Content at Scaleの「AI Content Detection」の3つだった。最も優れていたのは、正解率66％のGPT-2 Output De
ChatGPT向けライブラリ、LangChainを格段に使いやすくするtips
LangChainの用意しているプロンプトやラッパーは英語以外を意識していないことが多く、特に検索系のtoolがUSのサイトを引っ張ってくるということが多々ある。 こういったケースはtoken数に制限のあるChatGPT APIにとっては大きな問題になってくる。USのサイトが検索上位にかかってくることで得られる情報が減る上に、これを解消するために検索数を増やせばそれだけtoken数を消費するためである。当然だがtoken数の上限を超えればエラーを吐いて異常終了する。 こういった問題の多くは、LangChainのライブラリが用意しているクラスをそのまま使うことによって発生している。 またLangChainはagentの定義を行うだけで簡単に基本的な機能が使えてしまうため、agentがどのようなロジックで動いているのか理解しにくい。 本記事はLangChainを少しだけ掘り下げて、これらの問題
[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
![[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c10f825677a85302b77def22017999c5b2396fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU0JUJBJUJBJUU4JUE2JTgxJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTlBJTVEQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFNCVCOCU4MCVFNCVCQSVCQSVFOCVBRCVCMCVFOCVBQiU5NiVFMyU4MiU4NCVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NjM2NDYzODI1YmZlN2MwN2ExOTgxYzZkMmM4YTA2MWU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBHTVIwMDA5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01ODAxZTZkOTVhYmJjOTcyOGU3MzBiZDM2Zjg1ODk1Ng%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2d57805ff1d74ec1fc9af0acccda7aba)
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
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