ACL2024 参加報告 前半（~3日目） - Taste of Tech Topics
こんにちは。タイの気温がほぼ日本と同じでちょっとげんなりしている@Ssk1029Takashiです。 私は自然言語処理の国際学会であるACL2024に参加するため、タイのバンコクに来ています。 2024.aclweb.org 今アクロクエストではRAGを用いたプロダクトを開発しており、LLMを含むNLPの最新の動向を追うためにACLに参加することにしました。 本記事ではTutorialから本会議2日目までの内容を記載していきます。 ACLとは 初日（Tutorial） Watermarking for Large Language Model 2日目（本会議初日） Opening Celemony Keynote1 Session 3日目（本会議2日目） Keynote 2 Social Gala 気になった論文 A Chain-of-Thought Is as Strong as Its
NotebookLMでドキュメントベースのAIアシスタントを手軽に試してみた - Taste of Tech Topics
はじめに 台風も過ぎ、少しずつ夏へ向けて暑さが増してくる中、皆様いかがお過ごしでしょうか。 そろそろ仕事にも慣れてきたデータ分析エンジニアの木介です。 今回は先日Googleより発表のあった簡単にドキュメントベースのAIアシスタントが使えるNotebookLMの紹介をしていきます。 はじめに NotebookLMとは？ 使い方 日本語能力の検証 コードを生成出来るか試してみる まとめ NotebookLMとは？ まずNotebookLMとはGoogleが試験的に提供を開始した、個別にカスタマイズが可能なAI調査アシスタントです。 notebooklm.google 具体的なサービス内容としては、ドキュメントをアップロードすると、その情報を元にした回答、要約を行うAIアシスタントが利用できます。 こちらのサービス自体は2023年7月には英語版のみで提供が開始されていましたが、2024年6月6
Agents for Amazon Bedrock の作成がより簡単になった！ - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 先日Amazon Bedrock（以下、 Bedrock）の新機能が複数発表されましたが、今回は「Agents for Amazon Bedrock」（以下、エージェント）作成に追加されたアップデートを確認します。 以前、当社のブログでエージェントを扱った記事があったので、同じことをやってみて、どれくらい変わったのか確認してみます。 acro-engineer.hatenablog.com 概要 Bedrock エージェントでEC2インスタンスを作成する エージェント名入力 エージェントの詳細入力 アクショングループの追加 Lambda 作成 作成したエージェントを試
GitHub Copilot はどのようにして空気を読むか？ - ABEJA Tech Blog
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
The capabilities of multimodal AI | Gemini Demo
Our natively multimodal AI model Gemini is capable of reasoning across text, images, audio, video and code. Here are favorite moments with Gemini Learn more and try the model: https://deepmind.google/gemini Explore Gemini: https://goo.gle/how-its-made-gemini For the purposes of this demo, latency has been reduced and Gemini outputs have been shortened for brevity. Subscribe to our Channel: h
ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 | AIDB
ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 2023/11/13 LLM プロンプト 有料記事 論文 AIDB Research 本記事では、大規模言語モデル（LLM）に対するユーザーの質問・指示に対する応答の質を向上させる新しい手法「RaR（Rephrase and Respond）」について、論文をもとに紹介します。本研究はカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者によって発表されています。 「RaR」は、LLMがユーザーの質問を自身が理解しやすい形に自ら言い換える手法で、GPTシリーズ（GPT-4、GPT-3.5）など複数のLLMで効果が確認されています。 RaRの実行プロンプトは比較的シンプルであり、LLMに質問の言い換えと回答を一度に行わせることが可能です。 以下ではRaRの研究背景、理論、実行プロンプト例、実験の内容と結果、デモ
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
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デロイト トーマツ、LLMに企業独自データを組み込むノウハウを集約した「多機能RAGアプリ」を開発
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介