Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock が一般利用可能に – 基盤モデルを利用した生成系 AI アプリケーションの構築とスケール 本日、Amazon Bedrockが一般提供を開始したことをお知らせします。また、MetaのLlama 2 13B および 70B パラメータのモデルが、近日中に Amazon Bedrock で利用可能になることもお伝えします。 今年の4月、AWS で生成系 AI を構築するための新しいツールセットの一部として Amazon Bedrock を発表しました。Amazon Bedrockは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI、Amazon などの先進的な AI 企業の高性能な基盤モデル (Foundation Models) を選択できるフルマネージドサービスです。プライバシーとセ
AWSの生成AIサービスである Amazon Bedrock がGAになったので早速使ってみた - 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。） 今回は2023年9月28日に GA となった Amazon Bedrock の紹介と使ってみた感触をお伝えします。 1. Amazon Bedrock とは 2. 利用可能なモデル 3. Anthropic Claude V2 を使ってみた 3.1. Claude とは 3.2. Playground 3.3. 追加設定 4. まとめ 1. Amazon Bedrock とは Amazon Bedrock （以下、 Bedrock ）は AWS 上で使える、大規模言語モデル（ LLM ）の基盤モデルを提供する完全マネージド型サービスです。 2023年9月28日に GA
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［速報］マイクロソフト、Bing Chatで手書きの画像からHTML/CSSを生成可能に、冷蔵庫の中身から料理のアイデアも、新機能ビジュアルサーチ。Inspire 2023
［速報］マイクロソフト、Bing Chatで手書きの画像からHTML/CSSを生成可能に、冷蔵庫の中身から料理のアイデアも、新機能ビジュアルサーチ。Inspire 2023 マイクロソフトは、日本時間7月19日未明から開催中のパートナー向け年次イベント「Microsoft Inspire 2023」において、AIチャットサービス「Bing Chat」に、画像を基に質問ができる「ビジュアルサーチ」機能（Visual Search in Bing Chat）を追加したことを明らかにしました。 ビジュアルサーチの機能はOpenAIのGPT-4モデルを活用したものだと説明されています。 下記はBing Chatのビジュアルサーチのデモ動画として、手書きのWebフォームの画像からHTML/CSSを生成させる様子を紹介したものです。 手書きのWebフォーム画像からHTML/CSSを生成 Bing Ch
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
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 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など Amazon Web Services（AWS）は、ジェネレーティブAIをAPI経由で利用できる新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ChatGPTに代表されるジェネレーティブAI市場に本格参入することを明らかにしました。 合わせて、Amazonの20年にわたる機械学習の経験を基に開発されたとされる、人間と自然言語で対話し質問に回答でき、要求に応じた文章の生成や要約などが可能で、不適切な入力や出力を検出し拒否するように設定された大規模言語モデル「Amazon Titan」も発表しました。 下記はAWS CEO Aam Selipsky氏のツイート。 We’re announcing Amazon Bedro
AWS版GitHub Copilotとなる「Amazon CodeWhisperer」が正式版に。個人ユーザーは無料、VSCodeに対応
Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年（2022年）6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考：AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード
OpenAI、プラグイン追加でChatGPTを一夜にしてプラットフォーム化ーーExpediaプラグインで即席の旅行予約アシスタントに - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
OpenAIは本日、ChatGPTの新しいサードパーティプラグインのサポートを発表し、同社のプラットフォームの可能性について、すでにTwitter上で話題になっている。同社はブログで、プラグインは「安全性を核とした言語モデル専用に設計されたツールで、ChatGPTが最新の情報にアクセスしたり、計算を実行したり、サードパーティーのサービスを利用するのに役立つ 」と説明している。 OpenAIの支配が加速する この発表は、ChatGPTを開発者向けプラットフォームにすることでさらに優位に立とうとするOpenAIの野心の表れとして、世間に早くも受け止められた。 we are starting our rollout of ChatGPT plugins. you can install plugins to help with a wide variety of tasks. we are ex
GPT-4との新たな開発体験: AIとペアプロを極める
こんにちは、クレスウェア株式会社の奥野賢太郎 (@okunokentaro) です。本記事では、GPT-4を使った開発体験について語りたいと思います。 2023年3月14日、GPT-4が発表されました。GPT-4とは、OpenAI社が開発した最新のAI技術で、自然言語処理の能力が従来のGPT-3.5と比較して、さらに向上しています。これにより、文章生成やコーディングの補助といった様々な分野での応用が期待されており、開発者にとっても非常に興味深いツールとなっています。現在は、GPT-4を利用するためにはChatGPT Plusという課金コンテンツに月額20ドルを支払う必要があります。驚くことに、この記事もChatGPTに大半を書いてもらいました。それでは、GPT-4を活用したコーディング体験について紹介します。 AIとのペアプロに近いコーディング体験 筆者はGPT-4公開初日である日本時間の
Gaudiy、全社員向け福利厚生にAIサービス「ChatGPT Plus」と「GitHub Copilot」を導入
株式会社Gaudiy（本社：東京都渋谷区、代表取締役：石川裕也、以下「Gaudiy」）は、全社員向けに「ChatGPT Plus」と「GitHub Copilot」を福利厚生として導入しました。これは、AI技術の急速な進化を受け、挑戦や学習を応援する福利厚生として、AIサービスの活用を促すことを目的にしています。 コーポレートサイト：https://gaudiy.com/ 採用サイト：https://recruit.gaudiy.com/ ■導入の背景 AI技術が急速に進化し、私たちを取り巻く環境が激変している中、全てのクリエイターやエンジニアがAIと共創できるかが重要な時代になります。そこで、このたびGaudiyでは、AIと共創する未来に向けて、AIサービスの活用を福利厚生として追加しました。また、GaudiyはDAO（分散型自律組織）をコンセプトとした組織であり、今回の福利厚生も社員
AI駆動開発と現状とのギャップを示す - ブロッコリーのブログ
はじめに 〜記事執筆のきっかけ〜 先日、以下の記事についてのツイートが流れてきました。 zenn.dev この記事の内容については、ChatGPTをはじめとするAIによるテストの可能性を示した素晴らしい内容だと思います。 ですが、果たして"今時点（元記事の執筆時点）の"出力結果*1が実用に耐えうるものになっているのか検討し、提示する必要もあると感じました*2。 そこで本記事では、テストエンジニアである私の回答例と"今時点の"AIの出力結果を比較しギャップを示すことを目的とします*3。 決して、AIによるテスト自動生成の進化自体を否定している訳ではないことを念頭にお読みいただければと思います。 結論 本記事では、"今時点の"AIの出力結果に対して、以下の結論を導き出しています。 状態遷移図のテスト設計の題材では、根幹となる機能に関する不具合が含まれていた デシジョンテーブルのテスト設計の題材
雑誌「Interface」2023年4月号に寄稿しました - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114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。） ようやく冬も終盤ですが、鍋がおいしい時期ですね。 本題ですが、先日、CQ出版社さんより2月25日に発売された「Interface」2023年4月号に次の2つの記事に関して寄稿させてもらいました。 Interface2023年4月号 interface.cqpub.co.jp これまで何度か執筆をさせてもらっていますが、今回初めて、人物イラストで表紙デビューを飾らせてもらいました！さて、私はどこでしょう？（笑） 今回寄稿させていただいた記事は次の2つです。 1. チャット・サービスを変革するChatGPTのすごさ 2. Jetson大研究3：人物検出Y
仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続
AIの権威による「ChatGPT」の説明が分かりやすい！ 東大松尾教授の資料が話題
「ChatGPTって何？」と聞かれたら、取りあえずこの資料を渡せば良い──2022年11月末に登場してすぐに世間を驚かせたAI「ChatGPT」。自民党もAIには注目しており、「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」を開催しているのだが、そこで東京大学の松尾豊教授が提出した資料が「分かりやすい」と話題だ。 資料が提出されたのは2月17日開催の第2回会議。「AIの進化と日本の戦略」というタイトルで、大規模言語モデルの仕組みやChatGPT、今後の日本の戦略について説明するものだ。同資料は塩崎彰久衆議院議員が投稿したnote記事からダウンロードできる。 ChatGPTについては、その学習方法から、高度な会話を実現できた理由、ChatGPTでできること、利用場面や受け取られ方まで網羅的にまとめられている。 例えば、高度な会話後実現できた理由のパートでは、従来のモデルには「生成分が人間の好み
ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった｜深津 貴之 (fladdict)
ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
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日本語特化のチャットボット「Stable Chat」開発発表。Stability AI日本公式が告知
