はじめに こんにちは。Security R&D チームのHan Juhongです。私たちのチームは、LINEヤフーグループのサービス全般のセキュリティ強化を目的に、さまざまなセキュリティ技術の研究、開...

生成AIの分野でもRAGは特に注目を集めており急成長している分野です。あまりに多くの情報に溢れており、各手法をどう捉えてよいか分かりにくい状況にあります。このブログではRAGがどのように成長し、どのような改善が試みられているのかを整理して、包括的で体系的に理解できるような説明を試みました。読んでいただいた方の理解の助けになれば幸いです。 RAGの概要 LLMは非常に優れた効果を発揮したものの、嘘を答えてしまうハルシネーションや古い知識での応答、回答の根拠の分からない不明瞭な推論といった問題を抱えています。

はじめに エブリーの吉田です。 今回はDatadogのMonitor等で使用する関数、Smoothing(平滑化)について書いていきます。 公式ドキュメントにも色々書いてあるのですが、数学から離れて久しいため、再確認も兼ねてできるだけ丁寧に説明していきます。 https://docs.datadoghq.com/ja/dashboards/functions/smoothing/ datadogのsmoothingはEWMA, Median, Autosmoothがありますが、それぞれ数式以外の設定の仕方

こんにちは。 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。 昨今の生成AIはどんどん新しいものが生まれ、日々キャッチアップを欠かせない日々を過ごしております。 9月もo1モデルが発表されましたが、今回はそちらではなく、8月に発表されたStructured Outputsを活用した取り組みについてご紹介します。 Structured Outputsとは openai.com Structured Outputsとは、モデルによって生成された出力が、開発者が提供する JSO

不安で団結するZ世代。AIで“自動化しすぎる未来”を止めるためには 2024.11.4 監　修 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 10代〜20代のZ世代は、彼らを取り巻く世界に対する深い不安によって団結していると言われています。その一つにあるAIへの不安は、多くの点で気候変動について若者が抱える不安と似ていて、彼らはその両方が制御不能になりつつあると感じているようです。 ただし、AIに対しては期待や信頼の感情も混ざり合っていて、AIに不安を抱える学生が自分の将来に

7 月に、AWS は Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせしました 。 生成 AI テクノロジーが驚くべきスピードで向上している中、今日は Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの新しい Llama 3.2 モデル をご紹介したいと思います。 Llama 3.2 は、 大規模言語モデル (LLM) における Meta の最新の進歩を象徴するマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデルを提供し、強化された機能と、さまざまなユースケ

Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、 実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れるタスクです。 このタスクを簡単にしたいとは日々思っていたところですが、最近 OpenAI o1 というモデルの論理的推論能力が高いらしいという聞きました。この賢いLLMがモデリングのお手伝いをしてくれたら嬉しいですね！ 今日は

「SIAI2024」イベントレポート：Laboro.AI企業体験会を開催 2024.10.3 概　要 Laboro.AIでは、2024年9月6・７日に人工知能学会が主催した、企業と若手・学生AI人材のマッチングイベント「 第6回SIAI 産学クロススクエア『ミライをつくるAI人材』 」に出展しました。お台場にある産総研臨海副都心センター別館で開催されたこのイベントでは、有識者による講演や研究室展示のほか、企業展示として「1hour企業体験」が催され、二日間に渡り多くの学生・若手のAI人材が集まり盛況のうち

  こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤陽です。 今回は前回に引き続き、Azure AI Searchのインデクシングに関して記事を書いていこうと思います。 前回 は基本的なインデクシングの部分に触れたので、今回は肝となるベクトル値のインデクシング部分を試してみたいと思います。 ベクトル値を扱うことで、ぐぐっと検索性能が高まるので、是非マスターしましょう。 はじめに 前回の記事ではAzure AI Searchにとりあえずインデックスを定義し、テキストデータをインデクシングする流れを紹介しまし

はじめに 私は金沢工業大学工学部情報工学科3年の松村拓洋です。 2024年9月、サイバーエージェント ...

本記事はANGEL Dojo 2024参加者によるアドベントカレンダー「ANGEL Calendar」の最終日の記事になっております。 他のみなさんが書かれた記事は こちら からご覧ください！ ※…ANGEL Dojo 2024に関しましては AWS JAPAN APNブログ をご覧ください。 こんにちは、ひるたんぬです。 今日で2024年度上半期が終わりますね。これを書いてふと思ったのですが、なぜ「YYYY年度」は4月始まりなのでしょうか？ 1月から始めてくれていれば色々スッキリするのに…と思い、なぜ4

はじめに Turing の生成 AI チームでインターンをしている塩野 (@onely7_deep) です。 生成 AI チームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 本記事では、Turing からリリースされた盛り沢山な GENIAC の成果物 の中の１つである The Cauldron JA と Wikipedia Vision JA データセットを紹介します！ The Cauldron JA データセット https://huggingface.co/da

本ブログは 2024 年 9 月 4 日に公開されたBlog ” Build a mobile driver’s license solution based on ISO/IEC 18013-5 using AWS Private CA and AWS KMS ” を翻訳したものです。 モバイル運転免許証 (mDL) は、モバイルデバイスに保存される物理的な運転免許証のデジタル版です。物理的な身分証明書には、紛失、盗難、偽造、破損、または古い情報が含まれる可能性があり、同意なしに個人を特定できる情報 (

Spanner が Graph database に対応 したというのを見て、では何ができるのか… とすこし考えていました。 わたし自身は IT エンジニアの区分であり数学の素養はからっきしなのですが、AI エンジニアやデータサイエンティストのお仕事はスムーズにサポートできるようにしておきたいと思っています。Graph database が必要な業務に対して迅速にサポートできるように、日頃から馴染んでおくことが大切に思いましたので、今回はその環境をつくって触ってみるところまでをやってみます。

こんにちは。前年以上に暑い日が続いておりますが、皆様はいかがお過ごしでしょうか？ (私はプライベートで熱中症になってしまいました‥本当に危ないので是非皆様もお気をつけください‥) 本日は当社での採用活動の取り組みの紹介と、採用活動に従事する中で私が感じた面接に対する所感やTipsを記載できればと思います。 新卒採用の開始 当社では今年度より新卒採用を開始しております。 これまでについては、原則として中途採用を基本としており、若手を中心とした採用というよりも、ある程度の年次を重ねた経験者の採用を中心としてお