ELYZAはDeep Learningを軸としたAIカンパニーです。 2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、 主に大手企業に対してLLM活用の支援を行っています。 近年の技術革新により、LLMへの期待は大きく膨らんできているものの、 技術・社会実装の両面において、多くの未解決問題が残っています。 ELYZAは、LLMの真の実用化に向き合い、未踏の問題の解決を目指します。
![ELYZA | 未踏の領域で、あたりまえを創る](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb6b0c5ab493fa864fb9d8fd46704984a34699b3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Felyza.ai%2Fopengraph-image.png%3F9f7f56d7495efcb6)
こんにちは!オルターブースのいけだです! この投稿はアドベントカレンダー18日目の投稿です! adventar.org さて、今年、1年を振り返ってみると生成AIの話で持ちきりだった気がします。 生成AIの進化スピードは目まぐるしいものがありますね。 中でも火付け役となったOpenAI (Azure OpenAI)ですが、他の生成AIも気になるところです。 という事で今回は、AWSの生成AIサービスである「Amazon Bedrock」と「Amazon OpenSearch Service」を使ったベクトル検索をやってみようと思います。 テーマは「画像の類似検索」です。それでは早速始めてみましょう! Amazon Bedrock aws.amazon.com Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amaz
Amazon Web Services ブログ 高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る 2023/05/17: DocumentExcerpt の Request quota value を 1000 から 750 に修正しました 2023/05/18: Flan-T5-XL、Flan-T5-XXL、Anthropic Claude-V1、OpenAI text-davinci-003のtypoを修正しました Amazon Bedrock や Amazon Titan を通じて間もなく利用可能になるような生成系 AI(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)は、開発者や企業が従来行っていた自然言語処理と自然言語理解に関連する複雑な課題の解決方法を変革しています。LLM が提供するメリットには、カスタマーサービス
GPTCache: A Library for Creating Semantic Cache for LLM Queries Gorilla: An API store for LLMs LlamaHub: a library of data loaders for LLMs made by the community EVAL: Elastic Versatile Agent with Langchain. will execute all your requests. Auto-evaluator: a lightweight evaluation tool for question-answering using Langchain Langchain visualizer: visualization and debugging tool for LangChain workfl
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
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