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こんにちは！ML_Bearです。 先日、「ML_Bear Times ニュースレター創刊のお知らせ」という記事で、AI・機械学習の最新情報をお届けするニュースレター ML_Bear Times を創刊したことをご報告しました。 この記事では、ML_Bear Timesが、AI技術を活用して自動生成・配信されている技術的な裏側をご紹介します。 tl;dr LangGraphで実装したAI Agent(ic workflow)によりGemini 2.5 ProとClaude 3.7 Sonnetを組み合わせてAIニュースの収集・選定・執筆・配信を自動化 FAISSのセマンティック検索とGemini 2.5 Proで過去ニュースとの重複を排除 OGP画像は、Gemini 2.5 ProがHTMLテンプレートに定型文や日付を書き込み、Playwrightでレンダリング＆スクショして作成 Promp

これはなに？ ちょっとした分析の用事で久しぶりにGoogle Colaboratory (以下 Colab) を触ったら結構良くなってました。Cursorでコード書くのも快適だけど、面倒なデータ分析やるならやっぱColabの方が便利だなぁと再認識しました。 そこで、最近Colabに追加されて便利になったと思う機能を簡単にまとめてみました。(見てわかる通りタイトルはもちろん話題のあの本のオマージュです😇) 最近のColab便利機能を使おう 粒度まちまちですがざーっと書いていきます。「最近」の定義は曖昧なのでご容赦ください。 Github Copilot的なコード補完を使おう Github Copilotみたいなコード補完機能がついにColabに搭載されました。↓のように補完してくれます。 VS CodeでもCursorでも一緒やん、って思われるかもしれませんが、Colabのような多機能No

みなさん、こんにちは！ Twitterでも告知させていただきましたが、2024年7月18日に 「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」 を出版しました。今回は宣伝がてら、本書の特徴や執筆の経緯について少しお話させていただきます。 執筆の経緯 この本の原点は、昨年出版したWEB Bookにあります。このWEB Bookは、LLM初心者の方でも躓かないよう、ステップバイステップで解説し、実際に「作って動かす」という体験を重視した内容でした。 今回の書籍でも、この「つくりながら学ぶ」スタイルを大切にしています。技術的な詳細は必要最小限に抑え、実践を通じて理解を深められるよう工夫しました。 WEB Bookが予想以上に好評だったことがきっかけとなり、マイナビの編集者さんからTwitter DMでお声がけいただいたのが、この本の始まりでした。当初は、AIエージェントの章を追加するだ

これは何？ 昨日、ALGOMATIC社のerukitiさんの記事がバズっていました。スキーマを用いてプロンプト生成すると構造化データを取り出しやすいよと言うお話でした。便利ですよねぇ。 LangChainの比較的新しいメソッド(with_structured_output)を利用すると似たような内容を比較的簡単に行えます。あまり知られていないかもしれないので、備忘録がてら雑にまとめてみます。(備忘録なのでLangChainのことは詳細に説明しません、ｽﾐﾏｾﾝ🙇) with_structured_output メソッドとは with_structured_output メソッドは、LangChain で構造化データ抽出を行うための統一されたインターフェースです。以下の2ステップで利用できます。 構造化データをPydanticで定義する その定義を.with_structured_outp

日本時間2024年5月14日未明、OpenAIは新たなフラッグシップモデル「GPT-4o」を発表しました。このモデルは、音声、視覚、テキストのリアルタイム処理を可能とし、従来のAIモデルを大きく上回る性能を誇ります。OpenAIのCTOであるミラ・ムクティ氏は、「GPT-4oは、人間とマシンのインタラクションの未来を大きく変える一歩です。このモデルにより、コラボレーションがはるかに自然で簡単になります」と述べました。 「GPT-4o」の主な特徴を以下にまとめました。 他のモデルを凌駕する性能 GPT-4oは、OpenAIの以前のモデルであるGPT-4 Turboや、ライバル会社のClaude 3 Opusなどの大規模言語モデルと比較して、頭ひとつ抜けた性能向上を実現しました。サム・アルトマンCEOは、今年4月に "Chatbot Arena" でgpt2というコードネームでテストされていた

これはなに？ 自著 「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」 に掲載するために作ったOpenAI・Anthropic・GoogleのLLMの一覧表です。 各社が新しいモデルを出すたびに本の内容が陳腐化するため、この記事に最新の情報を更新していきます。 各社のモデルの主要諸元・費用に加えて、自分の印象を書いてあります。 性能の目安としてChatbot Arenaのスコアを参考までに添付しています これはあくまで参考用かつ英語での評価なので、スコアが一番高いものがいい、もしくは低いからダメというわけではありません。 少なくともこの記事に掲載されているモデルは、スコアが低いものでも単純な翻訳などでは十分な性能を持っています。そして何より高性能モデルとは比較にならないほど高速です。 用途や使用言語によって試してみて最適なものを選ぶのが良いでしょう [PR] 宣伝 本の紹介は↓に書

これは何？ OpenAI DevDay ではサム・アルトマンの基調講演のほかにも、多数のセッションが行われていました。 セッションの動画が公開されていましたが、全部見てる時間ないのでGPT4-Turboに要約を書いてもらいました。 自分だけで要約読んで捨てるのももったいないので、皆さまにお裾分けします。 まだ動画見れてなく、内容の妥当性は自分で確認してないので、間違ってる点などあればご指摘ください。 New Products: A Deep Dive tl;dr OpenAIのKrithikaがマーケティングリーダーとして登壇し、GPTとChatGPTについて話しました。開発者向けのAssistant APIの力強さと、カスタム機能を追加することでの可能性について説明しました。ThomasとNickがデモを行い、GPTの指示、アクション、追加知識の3つの要素を紹介しました。 次に、Assi

これはなに？ 新しくリリースされた ChatGPT (GPT-3.5 Turbo) の Fine-tuning を試してみたメモ。 ChatGPTに最新の知識や専門知識を注入できるかどうかをテストしてみた。 結局、自分が想定した動きにはできなかったので記事にして供養します🙏 tl;dr 一晩試してみた程度では、ChatGPTに最新の知識を教え込む目的での Fine-tuning はうまく動かなかった。 OpenAIが提示している想定のユースケースとずれている利用方法なので、もう少しトライしても上手くいかないんじゃないかなと思う。 学習データに入れた質問をそのまま投げてあげると回答できることもある程度だった。(このままでは到底使えない…) 出力のトーンや言語の指示にプロンプトの文字数を大量に使っていて、それを大幅に削減したい、という時には使えそうだなという印象だった。 学習データの自動生成

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用