はじめに こんにちは、立命館大学理工学部機械工学科の岡田拓真と申します。 2023年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「乳化量最大化を目指したエスプレッソ抽出制御システムの開発」というテーマで採択され、エスプレッソマシ […]

ES課研修中の佐藤（こ）です。 突然ですが、つい最近AWS re:Invent 2024でも発表されていたAmazon S3 MetadataがついにGAとなりました！ Amazon S3 Metadata is now generally available - AWS blog.serverworks.co.jp 東京リージョンではまだ利用できませんが、この機能によりオブジェクト単位のメタデータの加工や可視化が一層便利になるのは間違いありません。 この機能を使って「オブジェクトをメタデータで管理したい

はじめに こんにちは。 セーフィー株式会社 先行開発Gの井上です。 今回は、タイトルの通り llama.cpp を使用して MiniCPM-o-2_6 をローカル環境で動作させる方法 について解説します。ローカルでの動作環境を簡単に構築できる手順を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 はじめに 用語解説 llama.cppとは？ MiniCPM-o-2_6とは？ CMakeとは？ CMakeを使用する利点 PCスペック・環境 実装の前準備 CMakeの導入方法（Windows 11基準） MiniCP

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が 2024 年 7 月に発表した「 生成 AI 実用化推進プログラム 」は、生成 AI の活用を支援する取り組みです。基盤モデルの開発者向けと、既存モデルを活用する利用者向けの 2 つの枠組みを提供し、企業の目的や検討段階に応じた最適な支援を行っています。 その「生成 AI 実用化推進プログラム」の参加者や、GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）の関係者、生成 AI に関心を持つ企業が一堂に会す

こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、Transformerベースの言語モデルで利用可能な高速化技術である投機的デコーディング(speculative decoding)を用いて、音声認識モデルのWhisperの高速化を検証したのでその結果を紹介します。 投機的デコーディングとは Whisperとは 実験 英語音声 (LibriSpeech) の結果 日本語音声 (Common Voice 17.0 日本語サブセット) の結果 まとめ 投機的デコーディングとは 大規模言語モデル(LL

こちらの記事の続きとなります。 tech.nri-net.com 本シリーズのトップページはこちら！！ tech.nri-net.com 本記事では、メッセージに応じたニュース通知機能のインフラ部分の設定をお話ししていきます。 LINEとAWS間の通信 ALB ターゲットグループ セキュリティグループ リスナー・リスナールール Route53 & AWS Certificate Manager Route53でホストゾーン作成 ネームサーバーの変更 Aレコードの作成 証明書の発行 LINE Bot サーバ

こんにちは、サイオステクノロジーの遠藤です。 最近はブログ執筆に精力的に取り組んでおり、キーボードでたくさんの日本語を打ち込んでいます。日本語を入力する機会が多い方なら入力効率をあげる方法はないかな？と考えたこともあると思います。 今回はそんな方におすすめな、一般的な配列を乱さず打鍵効率を上げてくれる拡張ローマ字入力AZIKをご紹介します。 AZIKとは？ AZIKは、一般のローマ字入力のキー配列をそのままに、日本語によく出てくる文字列(読み)を２〜３ストロークで打てるようにし、さらに打ちにくいパターンの

G-gen の杉村です。VPC Service Controls の 違反ダッシュボード （violation dashboard）機能を解説します。当機能は、VPC Service Controls の境界のアクセス制御に対する違反を一覧表示したり、傾向を把握するためのダッシュボード機能です。 概要 違反ダッシュボードとは ユースケース ダッシュボードの閲覧方法 ダッシュボードの内容 スクリーンショット 表示内容 ダッシュボードのフィルタ ダッシュボードの有効化 有効化画面 作成されるリソース ログルー

本記事は 生成AIウィーク 2日目の記事です。 👨‍💻 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 👩‍💻 はじめに LangGraphとは 構築の流れ 1. データソース1つのRAG コード例 グラフ構造 実行例 2. データソース2つのRAG コード例 グラフ構造 実行例 3. データソース2つ+Web検索のRAG コード例 グラフ構造 実行例 まとめ はじめに こんにちは堤です。 LLMでは外部データを活用してより精度の高い回答を生成するRetrieval-Augmented Generation（RAG）

今回は、「 実体験：Notion AIでブログ執筆が楽になる！3つの使い方をふんわり解説 」で紹介したタイトルとメタディスクリプション作成プロンプトを改善しました。プロンプトの紹介をしつつ、プロンプト作成の方法について紹介していきます。 プロンプト紹介 前回のプロンプトでは、タイトルとメタディスクリプションを同時に作成していました。プロンプトをより特化させるために分割しています。検証するためにサンプルとして、「 GASコード付き：URLからHTML取得＆圧縮する方法｜AI入力の最適化に 」を対象として実行

こんにちは! Insight Edge分析チームの梶原(悠)です。 最近ひょんな経緯で量子計算用のQmodという言語のフィジビリ兼ゆる勉強会に顔を出しています。 Qmod言語 1 はclassiq社という量子ベンチャーが提供している 無償 有償ツール※で、簡便に量子アルゴリズムを実装できる高水準言語をうたっています。 私は量子計算について何も知らない素人ですが、基本的なpythonと線形代数の知識があれば使えるとのことで、量子畑の人たちにあれこれ教えていただきながら、すこし触ってみました。 量子計算に興味

CA.unityはサイバーエージェントが運営するUnityをテーマにした勉強会です。サイバーエージェ ...

こんにちは、グループ経営ソリューション事業部でエンジニアをしている大浦です。 今回は、製品開発と切っても切れないアドオンの実現方法と、その選択がもたらす影響についてお話します。 製品におけるアドオン アドオンは本当に必要か？ アドオンの実現方法 方法1. 製品のコードベースを直接編集する（モディフィケーション） 特徴 モディフィケーションの例 補足 考察 方法2. アドオンしたい機能のコードをコピーして別機能として作成する（コピーカスタマイズ） 特徴 コピーカスタマイズの例 考察 方法3. アプリケーショ

1. 企業におけるテキストデータの活用 企業が日々蓄積するデータの多くは、数値データだけでなく、メール、営業日報、コールセンターの記録、社内文書などのテキストデータが含まれます。。これらのデータは非構造化データと呼ばれ、構造が無いために分析しづらい一方で業務改善や意思決定に役立つ隠れたインサイトが含まれている可能性が高いです。。従来では、テキストマイニングツールを活用し、自然言語処理（NLP）技術によってテキストデータを解析する方法が採用されていましたが、以前のNLP技術を活用したテキストマイニングは主に

マイナビジョブサーチ WebチームのK.Kです。 今回は、Next.jsの画像最適化のお話をしたいと思います。 先日インフラ担当の方からこんな指摘をされました。 「Acceptヘッダーを転送していないから、画像の最適化が活かされていない。」 最初よくわからなくて「？」となったので、これをきっかけにNext.jsの画像最適化について調べてみました。 Next.jsの画像最適化とは？ Next.jsではimgタグ、または、next/imageのImageコンポーネントを使用して画像を描画します。 この内、ne