「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「大規模言語モデル（LLM）」に関連する技術ブログの一覧です。
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ONNXモデルの変換エラーを解決: PyTorchのTransformerモデルの再実装方法
2023/10/16
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Turing株式会社の自動運転・AIモデル開発チームの岩政(@colum2131)です。 Turingは2030年までに完全自動運転の達成を目指しており、自動運転AI開発から車両開発など、取り組むことは多岐に渡っています。 今回の話は、自動運転AI開発中に出た問題と、ひとまずの解決方法になります。より良い解決策があれば、教えてもらいたいです🙏 Transfomer-EncoderをONNXに変換したい ONNX（Ope
BigQuery DataFramesを徹底解説
2023/10/16
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G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud Next '23 で発表された BigQuery DataFrames を解説します。BigQuery 上のデータを、pandas ライクな、また scikit-learn ライクなインターフェイスで操作できるライブラリです。 BigQuery DataFrames 概要 bigframes.pandas 概要 仕組み bigframes.ml 概要 自動前処理 概要 特徴の自動変換 欠損データの補完 制限事項 使ってみる やること 環境構築 初期設定 パッケ
電動パワステをつくって「曲がる」車をつくろう（１．準備編）
2023/10/13
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はじめに Turing株式会社 Vehicleチーム エンジニアの猪狩です。主に車載ソフトウェア、車体制御を担当しております。 Vehicleチームでは、自社開発したEVを2028年に量産開始することを目標に、車両を一から開発しているチームです。Turingは、自動運転のシステムだけではなく、オリジナルの車両を開発しています。完全自動運転EVを販売する完成車メーカーになることを目指
コンタクトセンターのリーダーは生成系 AIにどう備えるか
2023/10/13
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生成系 AI (Generative AI) への関心が広まったことで、ビジネス上の課題、特に顧客サービスの課題を解決するために AI の利用に再び注目が集まっています。生成系 AI は、会話、ストーリー、画像、動画、音楽など、新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる AI の一種です。 マッキンゼー によると、カスタマーエクスペリエンス (CX) は生成系 AI のトップユースケ
LLM登場までの深層学習の歴史を振り返ってみた[後編]
2023/10/12
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みなさんこんにちは！ ワンキャリアでデータサイエンティストをしている長谷川です！ 今回の記事では、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）登場に至るまでの深層学習の歴史の後編となります。
Open Interpreterの実装を深掘り
2023/10/11
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はじめまして。株式会社エブリーの開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 最近話題のOpen Interpreterについて、実装の中身を追ったので簡単な解説と所感についてまとめました。 Open Interpreter Open Interpreterとは、LLMに指示を出し、ローカル環境でコードを実行するツールです。 公式のREADME によると、ChatGPTの機能として使えたOpenAI Code I
Generative BI ダッシュボード作成機能が Amazon QuickSight Q のお客様向けにプレビュー版でご利用可能になりました
2023/10/06
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2023 年 10 月 6 日現在、今回ご紹介する機能は、英語が標準言語となっております。 Amazon QuickSight のお客様は、 Amazon QuickSight Q の自然言語インターフェイスを使用して、ビジュアルの作成、計算の構築、およびビジュアルの改良を行う Generative Business Intelligence (BI) 機能をプレビューでお試し頂けるようになりました。たとえば、Q に “show me count of orders in 2023 by city as a map”
「知識ゼロから学ぶAIテスト」セミナー参加レポート
2023/10/06
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2023年9月26日に帝国ホテルで開催された「Stuart Reid博士来日イベント 特別セミナー／知識ゼロから学ぶAIテスト」に参加してきました。 完璧ではないAIを”どうテストするか？” “AIをどう使うか？”に注目が集まっていますが、完璧ではないAIを”どうテストするか？“についてはほとんど議論がされていません。 AIプロダクトのテストについて、AIテストの第一人
LangChainについて解説。大規模言語モデル(LLM)を効率よく実装するためのフレームワーク
2023/09/29
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G-gen 又吉です。LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) を効率よく実装するために使用するフレームワークです。 当記事では LangChain を用いて、Google Cloud (旧称 : GCP) の LLM である PaLM 2 を操作する基本的な方法をご紹介します。 はじめに Vertex AI PaLM API LLM 開発の課題 学習コスト 入力トークン制限 事実と異なる回答 最新情報に対応していない 準備 環境構築 ライブラリの準
大規模言語モデル（LLM）を使ってFAQページに沿って答えてくれるチャットボットをつくろう
2023/09/29
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サーバーワークスの村上です。 NBAシーズン開幕まであと約1ヶ月、楽しみですね！ 昨季優勝したナゲッツが呪術廻戦のエンディング風に試合スケジュールを公開していますので貼っておきますね。 Domain Expansion: Schedule Release 💥 pic.twitter.com/TmnZEFlwFo— Denver Nuggets (@nuggets) 2023年8月17日 さきに本ブログのまとめです。 LLMの幻覚(Hallucination)軽減策としてRAGが挙げられる。 LLMが参
総合商社ビジネスにおける生成AI活用
2023/09/25
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こんにちは！Insight Edgeコンサルタントの山田です。最近体重増加が著しく、16項目の計測が可能なAnkerの体重計を購入したのですが、毎朝データを取り、日々の変化をグラフ化することでダイエットのモチベーションが維持できています。改めてデータの可視化の重要性を実感しているところです。 さて、この記事では例にもれず生成AIをテーマに、総合商社における生成A
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜
2023/09/25
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こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub： kaisugi ）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務 1 で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、 awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は
生成系AIが小売業にもたらす好影響
2023/09/22
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2022 年 11 月に ChatGPT がリリースされて以来、インターネット上ではその話題で持ちきりでした。それ以降、小売業者は主に 2 つの質問を投げかけてきました： ChatGPT とは何ですか、そしてそれは私のビジネスにどのような影響を与えますか。ハイレベルに保ちつつも、この 2 つの質問について掘り下げ、この行き過ぎた騒ぎを理解できるかどうか確認してみましょう。 生
アストラゼネカにおけるAmazon Kendraを活用したエンタープライズ検索と規制対応の改善
2023/09/21
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この記事は “ Improving AstraZeneca Japan’s Enterprise Search Capabilities and Regulatory Compliance using Amazon Kendra ” を翻訳したものです。 日本で事業を展開する製薬会社にとって、販売情報提供活動において間違った情報や古い情報を誤って伝達することを防ぐためには、倫理的なコンプライアンスが極めて重要です。規制が厳しく、消費者保護に重点が置かれていることで知られる日本
プレビュー – Amazon Bedrock のエージェントを使用して、基盤モデルを会社のデータソースに接続する
2023/09/21
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7 月に、 Amazon Bedrock のエージェント のプレビューを発表しました。これは、デベロッパーが生成系 AI アプリケーションを作成してタスクを完了するための新機能です。9月13日は、 エージェントを使用して基盤モデル (FM) を会社のデータソースに安全に接続する 新しい機能をご紹介します。 ナレッジベース があれば、エージェントを使用して Bedrock の FM に追加データへ