マルチモーダルRAGの社会実装への技術アプローチ

セミナー概要

昨今、進化し続ける生成AI技術への期待は高まり、独自にカスタマイズした生成AI環境の構築を検討する企業が増えている中で、テキスト以外の画像や音声などのマルチモーダルなRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術にも注目が集まっております。

しかしながら、様々な企業でマルチモーダルRAGの活用が検討される中で、ビジネスにおける課題をどの程度技術的に解決できる可能性を有しているのか、なかなか見定めることが難しい状況ではないでしょうか。

本セミナーは、2024年2月に開催した同タイトルのセミナーのアップデート版として、実際に様々な企業の生成AIプロジェクトに参画しているAIエンジニア・データサイエンティストが登壇し、マルチモーダル技術の進化の歴史を解説すると共に、マルチモーダルRAGの回答精度や実装難易度の検証結果について、2024年2月時点の結果と比較もしながらお話しいたします。

マルチモーダルRAGの技術的な可用性についてご参考いただける機会になるかと存じますので、ぜひご参加ください。

コンテンツ

・マルチモーダルRAGとは何か
・マルチモーダルRAGに至るまでの歴史
・マルチモーダルRAGの実践と検証結果

以下に該当する方にオススメです

・独自生成AI環境の構築に携わっている方
・マルチモーダルRAGを導入した生成AI環境構築をご検討中の方
・既に構築した生成AI環境へのマルチモーダルRAG導入や精度向上に取り組まれている方

開催日程

8月20日(火) 12:00-13:00
※当日の9時に視聴用のURLをお送りさせて頂きます。

スピーカー

株式会社ギブリー
Givery AI LabAIエンジニア
鈴木 岳之

データサイエンティスト・ML/AIエンジニアとしてNLP深層学習系のR&Dや、各種クライアントへのデータ分析・LLMベースのシステム実装等を提供。 現在はPMとしてLLMベース自社プロダクトのAI関連機能改善・実装や、MS製品関連受託開発案件等を担当。また、8人から成る生成AIラボのエンジニアチームをリード。

株式会社ギブリー
Givery AI Lab データサイエンティスト
村上 和聴

大学および大学院では、自然言語処理分野で歌詞生成をテーマとして研究。その中でも主に押韻・比喩という歌詞固有の表現手法に焦点を当て、ルールベース×言語モデルという手法を提案した。その結果を国内で発表し研究奨励賞を受賞。査読つき国際学会では筆頭著者としてフルペーパーの採択経験あり。