Gemini Code Assist は 2024 年 7 月 11 日まで料金不要でお試しいただけます。ただし、請求先アカウントごとに 1 ユーザーに限ります。
Gemini Code Assist（旧 Duet AI for Developers）
Gemini Code Assist は 2024 年 7 月 11 日まで料金不要でお試しいただけます。ただし、請求先アカウントごとに 1 ユーザーに限ります。
GPT-4よりすごいらしいClaude 3が気になったあなたへ - Qiita
Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた | WEEL
【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた 2024 2/22 WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 fabricは、誰でも人生や仕事を向上させるために使用できる、オープンソースAIフレームワークです。 このフレームワークは様々なタスクをパターン分けしており、文章の要約や動画の抽出といったタスクを簡単に実行できるほか、それらのパターンを組み合わせて高度なタスクをこなすこともできます。 以下の動画は実際に動作している様子です。 引用元：https://github.com/danielmiessler/fabric?tab=readme-ov-file#fabric-is-an-open-source-framework-for-augmenting-humans-using-ai fabricのGithubのスター数は、4,
【最新速報】ChatGPT APIの「概要と使い方」（Pythonコード付き）
お知らせ 📢 本記事の内容は、下記のZenn本に統合されたため、恐れ入りますが、下記をご参照ください m(_ _)m 最後に 最後まで読んでくださり、ありがとうございました！ この記事を通して、少しでもあなたの学びに役立てば幸いです！ おまけ①：生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを始めました🎉 最終的なゴールとして、『エンタープライズ向けの生成AIシステムを構築するためのスキルを習得し、大手案件で活躍できる人材』を目標とします。 また、一人一人にしっかりと向き合って、メンタリングをできるようにするため、現在メンバーの人数制限をしております。本気度やスキルレベルの高い人から、順番にご案内しております。 ▼ 登録はこちらから ▼ おまけ②：AI Newsletter for Biz 最
Code Llamaのinstructを試す - きしだのHatena
Llama2をコーディング用にチューニングしたCode Llamaでてますね。 そして、対話モデルもあります。 けどどう使うかわからなかったのでいろいろ試したら、なんとなくわかったのでメモ。 モデルはHugging Faceにあるので、ふつうのTransformersモデルとして使えます。 で、指示文は[INST]～[/INST]で囲む、システムからの出力は<SYS>から</SYS>で囲まれるという感じぽい。 ので、プロンプトをこんな感じで作る。 prompt = f"""[INST]{prompt}[/INST] <SYS> コード全体はこうなります。 import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from colorama import Fore, Back, Style, init
Google Colab で Llama.cpp + Vicuna-v1.5 を試す｜npaka
「Google Colab」で「Llama.cpp + Vicuna-v1.5」を試したのでまとめました。 1. Vicuna-v1.5のGGMLモデル「Vicuna-v1.5」で提供されている「GGML」モデルは、次の4つです。 ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-16K-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-16K-GGML 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) モデルのダウンロード。 今回は、「vicuna-7b-v1.5.ggmlv3.q4_K_M.bin」を使います。 !wget https://huggingface.co/TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGML/r
さくらのクラウド高火力プランを使って大規模言語モデル(LLM)を動かしてみよう 〜後編〜 | さくらのナレッジ
前編のあらまし さくらインターネットの芦野です。 前編の記事では、さくらのクラウド高火力プランの概要や事例、それから大規模言語モデル(LLM)の概要や主な実装をご紹介しました。それに続く本記事では、さくらのクラウドでLLMを動かす方法の解説や、LLMを使って実装したチャットボットのデモなどをご紹介します。 さくらのクラウドで大規模言語モデルを動かすための手順 それでは、さくらのクラウドで大規模言語モデルを動かすための手順の説明に入っていきたいと思います。今回は先ほどもご紹介しました、サイバーエージェント社が公開しているOpenCALMを動かしてみます。OpenCALMは、私が知る限りでは数少ない日本語大規模言語モデルの一つで、公開されている中では唯一なのかなと思ってたりしております。Hugging Faceという、機械学習のモデルを公開・共有できるプラットフォームにて公開されております。
Step 1: Create an Amazon SageMaker Notebook Instance - Amazon SageMaker
Custom IAM policies that allow Amazon SageMaker Studio or Amazon SageMaker Studio Classic to create Amazon SageMaker resources must also grant permissions to add tags to those resources. The permission to add tags to resources is required because Studio and Studio Classic automatically tag any resources they create. If an IAM policy allows Studio and Studio Classic to create resources but does not
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
ChatGPT（3.5）に匹敵する「Llama 2」をローカルPCで動かしてみた
生成AIのトップランナーといえば、米OpenAIが提供するGPT-4などを使ったChatGPTですが、その対抗馬として期待されているのが米Metaが提供する大規模言語モデル「Llama 2」です。 このLlama 2、GPT-3.5の3月1日時点のモデルに匹敵する性能を持っているというのがウリです。GPT-3.5といえば、無料版のChatGPTで使われているモデルです。それがオープンソースとして公開されたのですから、衝撃的です。 さらに、高性能なだけでなくモデルサイズが小さいことも特徴です。GPT-3のパラメータ数は1750億（175B）、GPT-3.5は未公開ではあるものの3550億（355B）と推定されています。一方で、Llama 2は、700億（70B）パラメータで、GPT-3.5並をうたっています。 パラメータが小さくなれば必要なGPUのメモリも小さくなります。GPT-3.5はデー
野尻抱介の「ぱられる・シンギュラリティ」第22回 奥村晴彦先生の情報リテラシー
007工芸作家小林圭輔小津安二郎小説小野繙山ゴハン山梨ソロキャンプアワード山田勇魚川奈まり子巻き方対処法市川海老蔵幌倉さと平塚年齢制限店舗庭ゴハン廃番弥富マハ対策家族彫金大手地図坂上秋成境貴雄増税変え方多崎ろぜ大園恵実大庭繭失われた青を求めて家庭失敗奇才紳士名鑑女性向け女流雀士姉の結婚安い安さ実話怪談宮台真司彫刻家影響団体信用生命保険方法改善改正故障教えて！「聖蘭（せいら）20歳」さん斜線堂有紀新作新幹線方山敏彦旅行掌編小説旅行/レジャー星をみるひと映画時間暇つぶし書評最新月曜日のたわわ有楽町採用掃除御徒町戦野の一服徹底怖い話怪談怪談一服の集い恋は光成人成年年齢引き下げ成長手作り捨て方手塚大輔手巻きたばこ手巻きタバコ手書き地図手順投稿怪談投資持ち方持ち込み国内旅行回数朝藤りむ佐々木愛実今日のほごにゃんこあふたぁ仕事に疲れた付け方会津木綿伝説の92住宅ローン佐々木 怜央佐々木亮介佐藤タイジ今
Document AIを巡る技術とLayerXにおける可能性 - LayerX エンジニアブログ
初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
ローカルでも動く！？日本語に特化した強化学習済み対話GPT言語モデルを検証してみる - Qiita
はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win
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ChatGPT APIとは？【登録方法 & 使い方】｜サクッと始めるチャットボット【ChatGPT / Python】
https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/20230727_GenAI.pdf
GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), Llama models.
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