はじめに 私はMarkdownで文章を書くのが好きです。もちろんこの記事もVSCodeを開いてMarkdownで書いています。 おそらくエンジニアであればMarkdownとの出会いはGitHubにReadMeを書くことなんじゃないかなと思います。 私もプログラミングを勉強しはじめたとき、 簡単なデータベースの関係図を書くのが課題だったような気がします。 ご存じの通りMarkdownは文字だけで表が書けたりして h2やh3などの見出しを#の数で表現できたり自分の中ではかなり感動したのを覚えています。 今現在は生成AIでの出力にMarkdownが使われているので エンジニア以外にもすっかり馴染んだと思いきや... 意外とまだまだMarkdownが知られていないなと感じることがありました。 この記事ではまだMarkdownの魅力に気がついていない人に向けて 自分なりのMarkdown愛を語ってい

Research AI achieves silver-medal standard solving International Mathematical Olympiad problems Published 25 July 2024 Authors AlphaProof and AlphaGeometry teams Breakthrough models AlphaProof and AlphaGeometry 2 solve advanced reasoning problems in mathematics Artificial general intelligence (AGI) with advanced mathematical reasoning has the potential to unlock new frontiers in science and techno

UTokyo ARC 第3回サロン https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/utokyoarc/schedule?authuser=0 2023年11月21日(火) 11:00～12:00 工学部2号館2階222講義室 および オンライン …

以前、【LT大会#7】LLMの活用・機械学習・データ分析関係のいろいろな話題にふれようで、時系列基盤モデルについてLTをさせて頂きました。 他発表者のLTも面白く、私自身も時系列基盤モデルについて理解を深める良いきっかけとなりましたが、心残りはLLMを絡めた手法については時間を割けなかったことです。 そこで今回はLLM for 時系列分析に関するアイディアを簡単にまとめてみます。 おことわり 学習目的で調査・作成した内容がベースとなっており、誤りや他に面白い論文・事例がありましたら、教えて頂けますと幸いです。 主に以下Survey論文・Collectionリポジトリで取り上げられている内容の一部を対象としています。より網羅的に知りたい方は下記リソースを直接ご参照ください。 Large Language Models for Time Series: A Survey Position: W

LF AI & Data Foundation Interactive Landscape The LF AI & Data Foundation landscape (png, pdf) is dynamically generated below. It is modeled after the CNCF landscape and based on the same open source code. Please open a pull request to correct any issues. Greyed logos are not open source. Last Updated: 2024-09-11T07:29:18.

こんにちは。LayerX バクラク事業部 申請・経費精算チーム エンジニアの @minako-ph です。ニホンザルYouTuberにハマって3年が経とうとしています。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の17日目の記事です。 前回は @yu-ya4 さんが書いてくれてます（本日公開予定！）。 次回は @shota_tech さんが担当します。 今回は、Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する過程を紹介します。 背景 弊社では全社的に Notion というサービスを利用しています。 私が所属する申請・経費精算チームでは、スクラムを利用した開発スタイルを採用しており、スプリント管理におけるNotionの運用に以下のような課題が発生していました。 状態 スプリントタスクDBの各タスクにマルチセレクトでスプリントを選択している スプリントタスクDBの各タスクに見積

人工知能（AI）による画像生成の人気が高まり、そこから動画生成という次なるフロンティアが出現した。GoogleやOpenAIをはじめとするAI分野の主要プレーヤーがこぞって、テキストから動画を生成するAIの開発を進めている。そんな中、Stability AIが発表した最新のAI動画モデルは、切り口がほかと少し違なる。 Stability AIが米国時間7月24日に発表した「Stable Video 4D」は、1つのオブジェクトを撮影した1本の動画を、そのオブジェクトをさまざまな視点から捉えた新たなビューからなる複数の動画に変換できる。次のように、たった1本の動画から、実際に複数のアングルから撮影したかような動画を生成できる。 We are pleased to announce the availability of Stable Video 4D, our very first vide

こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の seya (@sekikazu01)と申します。 この度 Gaudiy では LangSmith を使った評価の体験をいい感じにするライブラリ、langsmith-evaluation-helper を公開しました。 github.com 大まかな機能としては次のように config と、詳細は後で載せますが、LLMを実行する関数 or プロンプトテンプレートと評価を実行する関数を書いて description: Testing evaluations prompt: entry_function: toxic_example_prompts providers: - id: TURBO config: temperature: 0.7 - id: GEMINI_PRO config: temperature:

2024-07-02大規模プロジェクトの課題を解消する、たった1時間で行うふりかえりの工夫はじめにこんにちは。CLINICS カルテの QA 担当をしております QA エンジニアの かみむら です。 医療プラットフォーム本部 CLINICS 開発チームでは、2年以上に渡り自社レセコン1の開発を行っています。プロダクトは公開済みであるものの鋭意追加機能の開発を続けており、今後も継続して開発する予定になっています。 QA エンジニアの大切な役割の1つとして、プロセス改善があります。ふりかえりはプロセス改善のアイデアを関係者全員で話し合うための肝となるアクティビティですので、規模の大小問わず取り入れたいものです。 この記事ではレセコン開発におけるプロジェクト体制構築時の黎明期から現在の成熟期に至るまでに行った、四半期毎のふりかえり手法や効果について、かいつまんでご紹介します。 プロジェクトの状況

Workspaceを利用するユーザーが生成AIを有効活用し、請求書の発行・管理・追跡や緊急対応が必要な問い合わせの抽出といった業務を効率的にこなせるようなプロンプトを考案するのが狙いだったようだ。 Business Insider編集部が独自ルートで入手した社内文書によれば、入賞者には賞品としてゴールドカラーのボマージャケットや現金などが贈呈された模様だ。 グーグルはコンペへのアイデア応募を促すための一種の刺激策として、クラウド部門の従業員に対し、問題解決を必要としている具体例を紹介してアイデアの提供を求めた。 その中身は、ある中小企業経営者が｢Googleマップ｣上に表示される自社のビジネスプロフィールについて、一般ユーザーが投稿するクチコミ（レビュー）にいちいち対応するのに難儀しているというものだ。 実際、この例に対してはある従業員から次のようなゴールデンプロンプトのアイデアが提示され

はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D

LTVとCACで計算する「ユニットエコノミクス」とは？SaaSやサブスクリプションモデルで知っておくべき考え方 SaaSなどのサブスクリプションモデルで使われるのが、LTV（顧客生涯価値）とCAC（顧客獲得コスト）を用いて算出する「ユニットエコノミクス」です。LTVやCACとユニットエコノミクスの関係や計算式、基本的な考え方を解説します。 ユニットエコノミクスとは？ 近年、SaaSのように継続的に商品を利用することで売り上げを立てるサブスクリプションモデルが増えています。サブスクリプションとは「購読」という意味で、顧客が商品やサービスを使い続ける限り長期的に売り上げを得ることができます。 こうしたモデルでは、提供する商品やサービスに対しての売り上げを短期的に評価することができません。そこで、サブスクリプションモデルの健全性を測る指標として使われるのが「ユニットエコノミクス」という指標です。

LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回もRAGの構築に関する記事を書いていきます！ これまでも何本かRAGに関して書いてきましたが、 今回はそれらの集大成として、PDFを外部情報とするRAGを実装し、Ragasで評価するところまで、ソースコードと合わせて一挙ご紹介していこうと思います。 これを読めば、今日からRAGが構築ができるような記事になってます！ ぜひ最後までご覧ください！ はじめに 今回一番伝えたいことは、「評価を回しながらRAGの開発を進めてください！！」 という事です。 RAGというと、どうしても回答を出す部分に注目が行きがちですが、評価の方も非常に大切です。 生成AIを利用していることもあり、RAGの回答内容は不安定であるため、人間が評価するのが難しいことがよく言われています。 更にRAGを構築する要素の設計は多岐にわたります。 プロンプト変更 チャンキング戦

2024-07-25 Azure OpenAI Service Dev Dayの登壇資料です

｢英語はAI翻訳に任せればいい｣は大間違い…ChatGPTを使いこなす堀江貴文が｢英語だけは自分で学べ｣と言う理由 いつまで｢日本にいるから英語ができない｣と言い訳するのか 「日本にいるから英語ができない」はおかしい 僕も対談したことのある、お笑いタレントの厚切りジェイソンさん。日本の漢字や文化、ことわざなどを外国人視点で皮肉るネタは、あなたも見覚えがあるだろう。 IT企業の役員でもある彼は、AI翻訳が発展したとしても、日本人は英語を身につけるべきだと主張する一人だ。 彼もアメリカにいながら日本語を勉強した。だから日本にいるから英語ができないと言い訳している人のことが理解できないと言う。アメリカ人にとっての日本語と、日本人にとっての英語。そこには習得における負担の差がいくらかあるだろう。日本語には、漢字、平仮名、カタカナと、同じ意味でも表示の仕方が異なる層がある、世界でもまれな言語だ。 ひ

Azure OpenAI Dev Dayにおいて発表したLLMシステム開発のTips集です。 ◆Prompting System Prompt は構造化・再利用を考慮せよ Prompt Store を作って複数のエージェントでプロンプトの部品を共有 Lost in the Middle…

クラウドコンピューティングサービスを提供するSalesforceのAI研究部門・Salesforce AI Researchが、1兆ものテキストトークンを含むオープンソースのマルチモーダルデータセット「MINT-1T」を公開しました。 GitHub - mlfoundations/MINT-1T: MINT-1T: A one trillion token multimodal interleaved dataset. https://github.com/mlfoundations/MINT-1T MINT-1T: Scaling Open-Source Multimodal Data by 10x: A Multimodal Dataset with One Trillion Tokens https://blog.salesforceairesearch.com/mint-1t/ B

昨年（2023年）10月時点のニュースによると、孫正義氏はイベントの講演において「（ソフトバンク）グループ全体で生成AI関連の特許をここ数カ月で1万件以上出願していることも明らかにした」とのことです。LINE等のグループ会社を含めた数字とは言え、1万件とは相当な件数ですが、特許出願は出願から1.5年経たないと公開されない（出願した事実すらもわからない）のでもう少し時間が経たないと真偽はわかりません。 そして、それ以前にも、2023年6月時点の記事には「この半年間に５つの特許事務所を通じて出願作業をおこなっているという。その数は630件、年内に1000件弱は発明を果たせそうだと語る。」と書かれています。これまた結構なペースです。こちらの出願（生成AIの話とはまた別です）は、時期的にそろそろ出願公開されつつあります。 本日（2024年7月25日）時点で、孫正義氏を発明者とする特許出願で2024

「Phi-3」「Llama-3」「GPT-4o mini」などの小規模言語モデルを使用して生成AIの回答精度を向上させる「SLMファインチューニング」カスタムサービスを開始 AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」)は、生成AIの業務活用を推進する企業向けに「SLMファインチューニング」カスタムサービスの提供を開始しました。 同サービスは、マイクロソフト株式会社が提供する「Azure AI モデルカタログ」から選べるオープンソースAI基盤モデル「Phi-3」、「Llama-3」、並びに「GPT-4o mini」を中心とした小規模言語モデルを使用して、生成AIの回答精度を向上させるサービスとなり、生成AIが作成する文章の精度では業務利用が厳しいと考えられている企業に有用なサービスとなっております。 ヘッ

日本は人工知能（AI）の中心地なのだろうか。 2024年4月、米IT企業大手「オラクル」が、クラウド・コンピューティングとAIに関するサービスの拡充のため、80億ドル（約1兆2500億円）を日本に投資すると発表した。その直前には、生成AIサービス「ChatGPT」の生みの親である「オープンAI」が、アジア最初のオフィスを東京に開設すると決め、さらにその2ヵ月前には、大規模言語モデル「Llama」を作った「メタ」社のCEO、マーク・ザッカーバーグの来日が大々的に報道されていた。 これと並行して、他にも大手テクノロジー企業が日本のITインフラに天文学的な額の投資を発表し、生成AIを用いたサービスを展開しようとしている。

Soraで短編映画、一部広告動画は炎上 OpenAIのSoraが2024年2月に発表されて以来、動画生成AIをめぐる動きが活発化している。Soraは非公開のまま一部のクリエイターにのみ提供されている状況だが、著名クリエイターや大手企業によるプロジェクトが次々と公開されている。 2024年6月に開催されたトライベッカ映画祭では、Soraを使用して制作された複数の短編映画が上映された。さらに、2024年5月初旬には、映像クリエイターのポール・トリロ氏がSoraを使用して制作したウォッシュド・アウトのAIミュージックビデオが公開され、話題となった。 また、玩具大手のトイザらスは2024年6月24日、OpenAIのSoraを使用して制作した初の商業広告を公開した。この広告は、トイザらスの創業者チャールズ・ラザラス氏の幼少期と、同社のマスコットであるジェフリー・ザ・ジラフをAIで再現したものだ。 ト

【シリコンバレー=清水孝輔】対話型AI（人工知能）の「Chat（チャット）GPT」を開発する米オープンAIは25日、生成AIを使った検索サービスの試用版「サーチGPT」を公表した。インターネットの最新情報をもとにAIが利用者の質問に答える。AI検索サービスは米グーグルが5月に始めており、競争が激しくなる。サーチGPTは利用者が知りたい内容を質問すると、AIがインターネットから情報を探して要約し

米OpenAIは7月25日（現地時間）、ネット上の情報にリアルタイムでアクセスするAI搭載検索エンジン「SearchGPT」を発表した。プロトタイプとして、少数のユーザーとパブリッシャーに公開する。 「何を探していますか？」と書かれたテキストボックスに質問をテキストで入力すると、AIがネット上の情報をまとめた回答を提示する。 米Googleの「AI Overview」（現在提供停止中）や米Perplexityの「Perplexity AI」と同様だ。 OpenAIが動画で示した例は、地域と期間を指定した音楽フェスの情報を求める質問で、回答は複数のフェスをリストアップしたものだ。 この回答に追加の質問として「〇〇は家族向けですか？」などと入力し、回答を得ることもできる。 OpenAIは、「Webからの最新情報に基づいて質問に迅速かつ直接的に回答し、関連するソースへの明確なリンクを提供する」と

証明書認証局(CA)のLet's Encryptが、公開鍵の証明書の失効状態を取得する通信プロトコルであるオンライン証明書状態プロトコル(OCSP)のサポートを終了することを明らかにしました。 Intent to End OCSP Service - Let's Encrypt https://letsencrypt.org/2024/07/23/replacing-ocsp-with-crls.html Let's Encryptのエグゼクティブディレクター兼共同創設者であるジョッシュ・アース氏は2024年7月23日に、「私たちは本日、OCSPのサポートを終了し、証明書失効リスト(CRL)をできるだけ早く導入する意向を発表します」と述べました。 Let's Encryptは記事作成時点で約10年間にわたってOCSPのレスポンダーを提供してきましたが、2022年からはCRLのサポートも行っ

AI作曲サービスのトップを競い合っている、大手レコード会社に訴訟され仲間であるSunoとUdioが相次いで機能強化を発表しました。 まず、Sunoに、ステム分離機能が追加されました。 ステム分離とは、楽器のパートごとにトラックを分ける機能。UVR5などの単独アプリや、Logic ProなどのDAWに組み込まれている例もあります。AI作曲サービスでもSonautoは早くから実装していました。 無料ソフトのUVR5では、ボーカル、ドラム、ベース、その他の4種類に分離でき、Logic ProのStem Splitterも同様。Sonautoも同じです。 ■Sunoのステム分離機能はボーカルとそれ以外Sunoのステム分離はそれに比べると単純で、ボーカルとその他を分けるだけ。つまり、ボーカルキャンセルと同じことなのですが、それなりに使い道はあります。 例えば、AIで作った曲のボーカルを自分や他の誰か

Developers Summit 2024 Summer での登壇資料です https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240723/session/5111

2023年11月に提供が開始された「Microsoft Copilot for Microsoft 365（以下、Copilot）」は、これまでビジネスパーソンが親しんだWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどに生成AI機能を加えるサービスだ。この組み込まれた生成AIをどのように味方につけるべきか？ この連載では、アクセンチュアが実践する使い方のテクニックを、アプリケーションごとに実践的な指示文（プロンプト）付きで解説する。今回は、実践テクニックに入る前に、Copilotを使う4つの効果や、Copilotの仕組みを詳説する。

Stability AI、オープンウェイトなテキスト楽曲生成「Stable Audio Open」公開。Google Colabで無料で体験！ #StableAudioOpen 2024年7月22日、Stability AI が「Stable Audio Open」の研究論文をリリースしました。 「Stable Audio Open」というタイトルで 論文プレプリントサイト arXiV に 7月19日付けで投稿された論文「Stable Audio Open」は、 オープンな生成モデルはコミュニティにとって非常に重要であり、ファインチューニングを可能にし、新しいモデルを提示する際のベースラインとして役立ちます。しかし、現在のほとんどのテキスト音声生成モデルは非公開であり、アーティストや研究者がその上に構築することはできません。ここでは、クリエイティブ・コモンズのデータで学習させた新しいオープ

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Llama 3.1 - 405B, 70B & 8B with multilinguality and long context 1. Llama 3.1 の新機能「Llama 3.1」の新機能は、次のとおりです。 ・128Kトークンの大きなコンテキスト長 (元は8K) ・多言語 ・ツールの使用 ・4,050億パラメータの非常に大きな高密度モデル ・より寛容なライセンス 8B、70B、405Bの3つのサイズがあり、それぞれにベースモデルと指示モデルがあります。128Kトークンのコンテキスト長と、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語を含む8つの言語をサポートしています。「Llama 3.1」は、より長いコンテキストに役立つ効率的な表現である「Grouped-Query Attention」(

めまぐるしく変化するテックの世界。技術を身に着けるうえで学ぶべきポイントや学習環境なども年々変わっています。 そこで「もしもいまの環境で、テックのことをイチから学び直すことになったら、自分はどんな風に勉強したいか」というIFストーリーを通じて、技術との向き合い方を考え直してみる企画「テック転生」。 今回は、FinTech企業のSREを務めるYutaさん（@Y0u281）に“自分だったらこう進めたい、インフラ技術の学習ロードマップ”を伺いました。 パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地点は？ サーバー構築の次は、ネットワークと資格の勉強を Linuxとネットワークを学んだらいよいよAWSの学習へ 自分が学んだ時より学習コンテンツが豊富 コミュニティを活用すると情報が増えてモチベーションも高まる パブリッククラウドが当たり前になった今、インフラ技術を学ぶスタート地