CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
この記事について 画像解析ができる強力な生成AI、Claude 3がAWSで使えるようになりました 現時点(2024/03/10時点)で、AWSではミドルクラスのSonnetしか使えないのですが、それでも十分な精度があります この記事では、難問と名高いサイゼリヤの間違い探しをClaude3にさせてみました 実施した環境 boto3(Python 3.12) AWS Bedrock Claude 3 Sonnet(バージョン:bedrock-2023-05-31) ※最上位のOpusはまだAWSで使えないため、Sonnetで検証します。 いまさらながら、サイゼリヤの間違え探しとはなんぞや サイゼリヤ(全国チェーンのレストラン)のキッズメニューにある間違い探しゲームです。 「大人が15分かけてようやく解けるレベル」に設定されているのですが、その難易度がたびたびニュースに取り上げられます。 日刊
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
エンタープライズ グレードの Gemini が、 Google Workspace のあらゆる規模のチームで利用可能に *この投稿は米国時間 2024 年 2 月 22 日に Google Workspace blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は 2024 年 2 月 8 日に、Gemini 時代の新たな一歩について発表しました。本日 2 月 22 日より、Duet AI for Google Workspace は Gemini for Google Workspace となり、ユーザーは Google の最も高性能な AI モデルにアクセスできるようになります。このアップデートの一環として、Gemini は日々数百万ものユーザーが使用する Workspace アプリに組み込まれる予定です。Gemini for Google Workspace には、エンタープライズ
また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日(現地時間)、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini
Vertex AIパイプラインを使うことで、BigQueryおよびBigQueryから参照できるデータを対象にしつつも、Google Cloud Pipeline ComponentsやVertex AIメタデータなどVertex AIの機能の恩恵もできるだけ受けることができます。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 BigQueryでは、Vertex AIと連携して格納したデータを生成AIで処理することが可能です。 例えばテーブルに格納済みのテキストをもとに埋め込みベクトルや別のテキストを生成することができます。 特に埋め込みベクトルがあれば興味があるテキストに類似したテキストをBigQuery内で検索し、類似レコードの特徴から関心のあるテキストを分析することもできます。また、RAGに使用することもできます。 今回はBigQueryとVertex AIを使って、テー
はじめに こんにちは、Google Cloud Partner Top Engineer 2024 を受賞いたしました、クラウドエース データソリューション部の松本です。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております! 今回は、BigQuery で Vertex AI の LLM を使用して SQL のみで RAG を構築する方法についてご紹介します。 この記事はこんな人にオススメ BigQuery の SQL のみで LLM を使った問合せシステムを構築したい BigQue
ML-Agents:ハチドリ Unityには、強化学習を構築するためのフレームワークであるML-Agentsがあります。また、Unityの公式なチュートリアル&コースウェアを提供するUnity Learnにおいて、このML-Agentsのチュートリアルを提供する「ML-Agents:ハチドリ」があります。 「ML-Agents:ハチドリ」は、Humming bird (ハチドリ)が蜜を吸うゲームの中で、ハチドリが効率的に蜜を吸うことをゴールとして、強化学習を用いてハチドリをトレーニングするための学習コンテンツです。 この記事は、私が「ML-Agents:ハチドリ」を学習した際に、重要だと考えた事項を備忘用にメモするためのものです。 プロジェクト:①Flower.cs 本プロジェクトでは、個々の花の機能のスクリプトを作成します。ハチドリはこの花と直接やりとりをするので、適切な反応をする必要が
はじめに 皆さん、こんにちは。都内でソフトウェアエンジニアをしているYSasagoです。今年のAWS re:Invent 2023で注目を集めた新サービス、AmazonQをもう試されましたか?私は、このサービスが特に大きな話題を呼んだと感じています。AmazonQは発表と同時にAWSコンソールにChatBoxが表示され、すぐに試すことができました。さらに、IDE(VSCodeなど)にも対応しているとのことで、私は日常的に使用しているVSCodeからAmazonQを使ってみました。 AmazonQとは Amazon Qは下記の特徴があり、OpenAIのChatGPTに似た、Amazon版の生成AIアシスタントです。現在(2024年1月時点)はプレビュー版で、VSCodeからAmazonQの利用は無料です。 •AWSの17年分の知識を学習 •AWSコンソール、IDE、ドキュメント内でサポート
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク:大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
Onnx Runtimeをネイティブプラグインとして、Unity上で動かす実験とサンプルを公開しています。 github.com 開発の動機 4年前に、TensorFlow LiteをUnityで動かす実験を初めて、 はじめは全くの趣味で始めたものが、今では海外からいただく相談の半分以上が機械学習関連になっています。 四年前に始めた実験↓ asus4.hatenablog.com ところが、実際にシェアを見ると、研究関連ではPytorchのシェアが圧倒的。Unityの公式推論ライブラリBarracudaやTensorFlow Liteで動かすために一旦Onnxに変換するなどの事例なども増え始め、速度的にはTFLiteは非常に満足していますが、サクッとモデルを試してみたいという時に、変換するのが億劫になってきていました。公式ツールで変換しようにもOnnxやPytorchのNCHWからTFLi
この記事は Safie Engineers' Blog! Advent Calendar 2023 の21日目の記事です。 はじめに セーフィー株式会社で画像認識AIの開発エンジニアをしている木村(駿)です。主に、エッジAI搭載カメラで動作する人やモノを検出するアプリケーションの開発を行っています。 このAIカメラを使って、弊社では指定したエリアへの人の侵入を検知するサービスや混雑度合いを数値化するために滞留人数をカウントするサービスなどを提供しています。 これらのサービスが、必要な基準や要件を満たしているかどうかを確認するため、QA (Quarity Assureance) 評価を実施しています。具体的には、AIの検出性能や追跡性能のみを評価するのではなく、実際にユーザーが見る値(侵入検知のフラグやカウント数など)が正しく機能しているかを評価します。 このQA評価をするには評価用データ、
この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 はじめに こんにちは、GMOアドマーケティング GMOSSP開発担当の@KazuakiMです。 GMOSSPではAutoML Visionで広告画像の解析を行い、解析結果を広告審査に利用しています。 そしてAutoML Visionを利用している方はGoogleから下記メールが度々送られているため、ご存知だと思いますが 2024/01/23 にAutoML Visionの役目を終えます。 Your AutoML Vision Services will remain available through January 23, 2024, unless you discontinue your usage of AutoML Vision, or migrate to Vertex AI b
イベント-Event コンペティション イベント 2023 Ultimate End-of-Year Sales Guide - ... 2023-11-22 857 views 毎年11月頃からスタートするセール「Black Friday(ブラックフライデー)」そして「Cyber Monday(サイバーマンデー)」、そしてクリスマスや年末セールが幾つかの販売サイトで開催されます。今年もCGやクリエイティブツール・アセット等のセール情報のリンクまとめておきます。 000 続きを読む Blender アセット Blender チュートリアル アセット-Asset チュートリアル-Tutorial 3 Easy steps to make Realistic Materials... 2023-11-22 478 views Jamie Dunbar氏がYoutubeチャンネルで3つの簡単なス
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、BigQuery Studio です。BigQuery Studio の登場により、BigQuery 上で Python ノートブック環境が使えるようになりました。Duet AI によるコード補完もサポートしていますので、非エンジニアの方もデータ分析しやすい環境
VScodeよりもさらに過激にAIを取り入れたコードエディタであるCursorが面白そうだったので試してみたところ、もうSublime Textちゃんに戻れない体になってしまったかもしれない。 VScodeの場合は、あくまでもコードは補完されるもの。 それに対して、Cursorは、VScodeのコード補完的な機能に加えて、コードについて相談できる。 日本語で語りかけることも可能。返事が英語になっちゃうこともあるけどご愛嬌。シェルも内蔵されているのでアプリを切り替えることなくコードを実行できる ディレクトリ内の複数のファイルを見てくれるのでもっと高度なことも頼めるのかもしれない。スネークゲームを作ってくれと言ったらPythonでうごくテキストベースのスネークゲームを作ってくれた 個人的にはHHKB Studioとの相性がとてもいい気がする。全てホームポジションから全く手を離さずに操作できる。
Google Cloud、AI機能搭載のPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」正式版リリース Google Cloudは独自に高性能化したPostgreSQL互換ソフトウェア「AlloyDB Omni」の正式版をリリースしたことを発表しました。 AlloyDB Omniは、Google CloudがPostgreSQL互換の高性能なマネージドデータベースサービスとして提供している「AlloyDB for PostgreSQL」と同じデータベースサーバを、オンプレミスやノートPCなどで実行できるソフトウェアとして開発が進められました。 参考:Google Cloud、高性能化したPostgreSQL互換「AlloyDB」のオンプレミス向けソフトウェア「AlloyDB Omni」発表。開発環境での利用は無料 トランザクション性能は2倍高速、分析的クエリは100倍高速に
生成AIがDockerを使った開発の質問に答えてくれる「Docker AI」発表、Dockerfileのエラーなども修正。VSCode対応。DockerCon 23 Docker社は米ロサンゼルスで10月3日と4日の2日間、年次イベント「DockerCon 23」を開催。2日目の基調講演で、Dockerに関する質問に答えてくれたり、Dockerfileのエラーを解析して指摘してくれたりする生成AI「Docker AI」(コードネーム)を発表しました。 Docker AIはVisual Studio Code(以下VSCode)から利用するようになっており、例えば「How do I dockerize my project」(プロジェクトをDockerコンテナ化するにはどうすればよいですか?)、という質問に対して、VSCode上で開発中のプロジェクトの内容に沿った回答をしてくれます。
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