DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。

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1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

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、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます

Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な

Weights & Biases is the AI developer platform powering the GenAI industry. Train your own foundation models, fine-tune someone else’s foundation model, manage models from experimentation to production, or develop AI applications powered by frontier LLMs. import wandb run = wandb.init(project="my-model-training-project") run.config = {"epochs": 1337, "learning_rate": 3e-4} run.log({"metric": 42}) m

Learn directly from LangChain creator, Harrison Chase Access over 80 unique loaders to handle accessing various data sources using LangChain Join our new short course, LangChain: Chat With Your Data! The course delves into two main topics: (1) Retrieval Augmented Generation (RAG), a common LLM application that retrieves contextual documents from an external dataset, and (2) a guide to building a c

In Generative AI with Large Language Models (LLMs), you’ll learn the fundamentals of how generative AI works, and how to deploy it in real-world applications. By taking this course, you'll learn to: - Deeply understand generative AI, describing the key steps in a typical LLM-based generative AI lifecycle, from data gathering and model selection, to performance evaluation and deployment - Describe

Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications.  Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val

Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers Huiwen Chang*, Han Zhang*, Jarred Barber†, AJ Maschinot†, José Lezama, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Kevin Murphy, William T. Freeman, Michael Rubinstein†, Yuanzhen Li†, Dilip Krishnan† *Equal contribution. †Core contribution. We present Muse, a text-to-image Transformer model that achieves state-of-the-art image generation performance

Stable Diffusion 3 Medium is the latest and most advanced text-to-image AI model in our Stable Diffusion 3 series, comprising two billion parameters. It excels in photorealism, processes complex prompts, and generates clear text. The weights are available under a community license. For commercial use, please contact us for licensing details. Download Code

The AI community building the future. The platform where the machine learning community collaborates on models, datasets, and applications.

A conversational AI system that listens, learns, and challenges

https://blog.tensorflow.org/2020/01/ecovacs-robotics-ai-robotic-vacuum.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgfyDn1JM2pmWd22uHjq6UECnpseNMnI4E2e-FblWpJbdYSAqjUdC2DAIQYyfYIdIQ48wvKJWIiV9rwbtOCs5ielu0DnAyCjZiuDhBosIts2D7mT5dnujRDAy-kl6kRgh_DJJj9wvcqlDM/s1600/fig1.gif January 07, 2020 — A guest post by Liang Bao, Chengqi Lv, from Ecovacs Robotics AI Department. Translated by

「AIのべりすと」とは、小説を生成する人工知能。GPT-3をモデルとした、日本語の自然言語処理プロセッサです。『Tone Sphere』で知られるBit192 LabsのStaさんに、小説生成の仕組みや使い方についてインタビューしました。 ダ・ヴィンチ・恐山と申します。 私は「品田遊（しなだゆう）」名義で小説を書いていまして、これまでに3冊の本を出しています。 一丁前に本を出し、普段はライター業なんて営んでいる私ですが、いつもはキーボードを叩きながら「文章考えるのめんどくせ～」と思っています。 世の中には書いても書いてもアイデアが湧き出てくる油田みたいなクリエイターもいるようですが、あいにく自分はそうじゃありませんでした。 とにかく文字を書くのは面倒くさい。だれか代わりに書いてくれないかな…… と思っていたら、「小説を書いてくれる人工知能」が使えるようになったという噂を目にしました。 ほん

Write Stories, with the Largest Public Japanese AI ever! AIで小説を書こう！ AI Novelist is the largest public Japanese storywriting AI, trained from scratch by more than 2TB corpus. You may start from one of the example prompts or start with your own text! Tips: You may want to enter at the least 5-6 lines worth of a seed text to make sure the AI understands the context/genre.

はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2020」17日目の記事です。 こんにちは、@pacocat です！ 昨日はBI HeadのTamaki Tetsumotoによる、アナリストを支えるデータ基盤の運用についての記事でした。また、一昨日はエウレカでのデータ組織運用についての記事を書かせていただきました。2本目となる今回は、最近興味のあるAIトレンドについて少し紹介をしたいと思います。 最近はAIに対する過剰な期待も収まりつつあり、より実践的な議論や文献が増えてきたような印象を持っています。ビジネス的に成功している事例も増えてきており、今年も様々な事例からアイデアをもらっていました。 私の興味もAIのビジネス活用にあり、気になったテーマについては時間のある時にまとめるようにしています。去年はYouTubeの推薦アルゴリズムについて紹介をしましたが、他にもAirb

長年にわたり培ってきたカシオ独自の画像処理技術を医療分野に応用し、 「画像技術で真実に近づく」という研究・開発コンセプトのもと、 医工連携による画像診療イノベーションを展開しています。 患者ひとりひとりに対する診療の精度と効率を高めるソリューションを創造し、 臨床現場における医師の業務、病気の早期発見をサポートすることで、 医療および社会への貢献を目指します。

はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい　デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ