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大規模言語モデル(LLM)」に関連する技術ブログ

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G-gen の大津です。当記事では、Google Cloud(旧称 GCP)の Gemini 2.0 Pro と Text-to-Speech を使って、音声で応答するチャットボットの開発手順を紹介します。 当記事で開発するもの 画面イメージ できること できないこと 免責事項 ディレクトリ構成 プログラムの解説 システムプロンプトの作成と解説 ソースコードの解説 準備 UIの構築 処理 実行方法 ローカル環境での実行方法 プログラムの保存 実行方法 Cloud Run へのデプロイ方法 Cloud Ru
chakoshi とは なぜ生成 AI の安全性が求められるのか 生成 AI の安全性の現状 生成 AI の安全性対策案 日本語に特化した入出力チェックができる chakoshi chakoshi の特徴について 日本語の性能が高い カスタマイズ性が高い 終わりに 初めまして。イノベーションセンターの山本( @yyo616 )です。普段は生成 AI に関連する新規プロダクトの開発や技術検証をしています。先日、生成 AI の安全性向上サービス「chakoshi」と、生成 AI の回答精度を高めるためのドキュ
はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の橋野です。 今回は大規模言語モデル(以下、LLM)を活用したアプリケーションを分析・評価できるツールである Langfuse を触ってみたので試したことを記事にまとめてみました。 Langfuse の始め方 Langfuse を利用する際は、ホスティング方法として以下の2種類が用意されています。 セルフホスティング Langfuse アカウントを利用したホスティング 本記事では、Langfuse アカウントによるホスティング方法を推奨します。Free プラン
ビジネスdアプリ開発チームの立木です。現在、私たちのチームでは生成AIによる開発効率の向上を検討しています。その一環として、コードレビューの自動化を検討しています。 そこで、本記事では検証の一環として勉強も兼ねて、GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみたのでその方法を紹介します。 Geminiとは Google AI Studio Vertex AI Google Gen AI SDK 着想の背景 コードレビューの観点 完成したもの ファイ
はじめに こんにちは。2023年12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だ
サーバーワークスの村上です。 このブログではAmazon Q in QuickSightについてご紹介させていただきます。 AWSの生成AIスタック全体像 今回利用するデータ 機能紹介 自然言語によるビジュアル作成・編集 エグゼクティブサマリーの自動生成 QA機能によるインサイトの獲得 データストーリーで次のアクションにつなげる データから分析アプローチの提案や推奨アクションを生成するScenarios 使用できる言語について 料金とサポートされている機能について まとめ AWSの生成AIスタック全体像
こんにちは。製造業のお客様を技術支援しているソリューションアーキテクトの中西です。 生成 AI が普及するなかで、設計領域のユースケースとして「仕様書に記載された要件から図面や設計パラメータを出力したい」、「図面に表現された部品を理解した AI のインサイトが欲しい」といったご相談をお客様からいただくことがあります。機械設計の経験があり機械が大好きな筆者としても、お客様のご期待に応えたい気持ちが強いですが、残念ながらこれらのユースケースに対して現状の AI が大活躍することは「原理的に」難しいです。 では
2025 年 3 月の国際女性デー (IWD) を祝うにあたり、私は 3 月 17 日週末、深圳で「Women in Tech」ユーザーグループのミートアップに参加する機会に恵まれました。さまざまな業界から 100 人以上のテクノロジー分野で活躍している女性が集まり、女性の視点から AI 倫理について議論しているのを見て、感銘を受けました。私たちは一緒に、AI システムにおけるジェンダーバイアスの軽減や、モデルトレーニングデータにおける多様な視点の促進などの戦略を検討しました。 AWS Cloud Lab
1:はじめに お世話になっております。ジーニーのサーチ事業部でPdMをしているyasuと申します。 私が所属している部署は、事業部の名前に「サーチ」とあるように検索エンジンやレコメンドエンジンの企画、開発、販売を実施しています。その中でも私は主に検索エンジンやレコメンドエンジンを活用した企画、お客様サイトに導入する際の技術的なフォロー、運用フェーズに入ったお客様に対して効果測定を行いサイトグロースに向けた課題の解消や提案を進めております。 今回寄稿させていただくことになりました、生成AIを使った特別な辞書
はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu(Michael)、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲーム...
こんにちは、AI チームの長澤( @sp_1999N )です。 今回は Arize AI 社が開発・提供する LLM アプリケーション向けの監視ツール Phoenix の紹介および簡単なデモ構築を行いたいと思います。 Phoenix icon デモとして Chainlit で構築した簡易的なチャットサービスを、自前ホストした Phoenix サーバーで監視してみたいと思います。 Phoenix について Phoenix は LLM アプリケーション向けの監視ツールとして、オープンソースで開発・提供されてい
SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCode の環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCode とClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢(こぼ)れていく感覚があるでしょう。 1回1
このブログは Time series forecasting with LLM-based foundation models and scalable AIOps on AWS  を翻訳したものです。 時系列予測は、様々な業界で重要な意思決定を行う際に欠かせません。交通量の予測から売上予測まで、正確な予測によって組織は情報に基づいた決断を下し、リスクを軽減し、効率的にリソースを配分することができます。しかし、従来の機械学習アプローチでは、データに合わせた細かい調整やモデルのカスタマイズが広範囲
本ブログは株式会社サンブリッジ様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの杉山です。 生成 AI の活用シーンが急激に増えてきており、今この瞬間に時代が変化しているのだと感じる毎日です。本日は、社内の業務効率化における生成 AI の活用事例として、株式会社サンブリッジ様 (以下、サンブリッジ様) の取り組みをご紹介します。わずか 2 週間という短期間で構築された社内向け AI チャットボットが、どのように業
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 最近はコーディングする際に AI エージェントがもう手放せなくなってきています。 さて、6 月 25 日(水)、26 日(木)に開催される AWS Summit Japan 2025 の ウェブサイト がオープンしました!最新情報を受け取る登録ができるので是非ご覧ください。 それでは、3 月 17 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース ブログ記事「Amazon Q Developer