Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた - Sun wood AI labs.2
Docker/docker-composeのインストール Dockerのインストールはこちらを参考にしてください。 プロジェクトの作成 まず、任意のディレクトリを作成し、その中に以下の３つのファイルを作成します。 Dockerfile.llama Dockerfile docker-compose.yml Dockerfile.llama # ビルドステージ ARG CUDA_IMAGE="12.5.0-devel-ubuntu22.04" FROM nvidia/cuda:${CUDA_IMAGE} # 外部からのアクセスを許可するために、ホストを0.0.0.0に設定する必要がある ENV HOST 0.0.0.0 # 必要なパッケージのインストールと OpenCL の設定 RUN apt-get update && apt-get upgrade -y \ && apt-get ins
知財業務向け生成AIツール｜のがみ
生成AIを利用した知財業務用ツール等をまとめました。 今後も随時更新します。（Last Update：2024/07/08） 知財業務専用ツールサマリアhttps://patent-i.com/summaria/ 用途：読解業務全般 事例： https://note.com/ose_yosshy https://note.com/tsunobuchi/n/n915359c4bee7 Patentfield AIRhttps://patentfield.com/ 用途：調査分析全般 AI Samurai Onehttps://aisamurai.co.jp/aisamuraione/ 用途：明細書案作成支援、先行技術調査 Tokkyo.Aiプライベート特許検索https://www.tokkyo.ai/pvt/ 用途：出願依頼フォーマットの作成支援、先行技術調査 appia-engineht
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
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七誌 on X: "ローカルLLMは流れが速く、ウォッチしていないと状況の把握が困難です。 ChatGPTが出始めの時期、ローカルLLMではMetaのLLaMAや、派生のAlpacaが研究されていました。当時、私も状況がさっぱり分かりませんでした。 ここ数か月はある程度追っていたので、流れをざっくりまとめてみます。"
https://x.com/ryuz88/status/1814828838360396026?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
Ryuji Fuchikami on X: "LLM自体はまったく詳しくないのですが、とりあえず演算量に対してデータ(パラメータ)が馬鹿みたいに多いので、バランスブレーカーになっているのだという認識。"
https://x.com/k_ryuichirou/status/1813873967951937727?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
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かずなり | 生成AI×ビジネスハック on X: "東京大学が公開した「作ってから売る」と「売ってから作る」と「売れるようにしてから作る」の資料が有益すぎる。ビジネス側と開発側の考え方の違い、市場へのアプローチ策、具体的な解決策が、非常にわかりやすく解説されている。 こちら👇 https://t.co/kAfi6WiUQ9 https://t.co/YPBm88sLG2"
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さとり on X: "Rewind AIの詳細はこちら https://t.co/SfxCRapb8W"
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