LLMのRAG（外部知識検索による強化）についての調査結果が報告されています。 基本フレームワークと各構成要素の詳細、評価、そして今後の発展について言及されており網羅的です。 本記事では、その報告内容を抜粋してお届けします。 参照論文情報 タイトル：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 著者：Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Haofen Wang 所属：Tongji University, Fudan University URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.10997 本記事の関連研究：LLMにナレッジグ

JX通信社の CTO の小笠原(@yamitzky)です。本日は、最近社内で検証している API クライアントの「Insomnia」や、Insomnia を活用したチームでの API 開発の効率化についてご紹介します。 Insomnia とは Insomnia は、オープンソースの API クライアントです。API 通信を GUI で直感的に検証・保存できる、というのが最も基本的な機能です。似たようなツールだと Postman などが有名だと思います。 insomnia.rest Insomnia は一般的な REST API だけでなく、GraphQL や gRPC の API にも対応したツールです。JX通信社では、NewsDigest や FASTALERT などのサービスで GraphQL を活用しているため、GraphQL にネイティブ対応しているのは非常に便利です。 Insom

これは、多数派が支配すべきだという意味ではない。委員会によって設計されたアーキテクチャは、肥大化し、焦点が定まらない傾向がある。私たちの経験では、理想的なバランスとは、多様な経験と視点を持つ数人の仲間が、より良い情報に基づいた決定を下すために、主張に異議を唱えることである。 再利用の目標が誤った決定を左右するようなことがあってはならない。その代わり、再利用は理にかなった場合のみ行うこと。 コード、コンポーネント、設計、あるいはコンフィギュレーションの再利用は、最初は良いアイディアのように聞こえる。経営陣は、再利用によってコストが削減され、納期が短縮され、品質が向上すると信じて、このコンセプトを推進したがる。チームは、MVPをより早く提供するために既存のアプリケーションの大部分を再利用することを決定するかもしれないし、かなり成功した製品を提供するために作成された既存のアーキテクチャを再利用す

松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme