はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。 さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数（メソッド）を呼び出す機能がありますが、Amazon BedrockでもTool Useという機能により関数呼び出しをすることができます。 docs.aws.amazon.com 今回はこのTool Useを使って、旅行プランの提案・予約を行う生成AIチャットを作ってみます。 AIエージェントで実現されるような内容ですが、ToolUse（Function calling）が実際にどのように使えるかを生成AIチャットを作り、見ていきます。 はじめに 概要 Tool Useとは Tool Use は何をしてくれるのか Tool Use

米Googleは12月16日（現地時間）、動画生成AI「Veo 2」を発表した。最大4Kの解像度で数分尺の動画を作成できる。米Metaのベンチマーク「MovieGenBench」で他の動画生成AIと性能を比べたところ、米OpenAIの動画生成AI「Sora Turbo」などよりも高い性能を記録したとしている。

はじめに 急に冬らしい寒さを感じるようになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 シリーズ２の16日目のブログ記事になります。 qiita.com 今回は12月のAWS re:Invent 2024にて発表のあったAWSの最新LLMモデルAmazon Novaを触っていきたいと思います。 www.aboutamazon.com はじめに 概要 Novaとは Novaで出来ること 使い方 他モデルとの比較 Amazon Nova の精度を確認してみる 1.特殊な日本語の理解 2.画像認識 3.画像生成 4.動画生成 まとめ 概要 Novaとは Amazon Novaは12月に発表されたAmazonが新たに提供する新たな生成AIモデルファミリーです。 テキスト、画像、動画といったマルチモーダルなコンテンツの入力が

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オンラインのゲームで勝つために仲間の人間を裏切ったり、視覚障害者のふりをして見知らぬ人の助けを借りたり。最新の研究を通じて人工知能（AI）は単なる従順で便利な道具ではなく、しばしば嘘をつくことが分かってきた。意識を持たないAIは人間の振るまいから人を欺く術（すべ）を学ぶ。人間の身から出たさびは社会に犯罪のリスクや混乱をもたらしかねない。「自分の目的をかなえるために嘘をつくAIが増えている」。米

OpenCoderプロジェクトは2024年11月8日（米国時間）、オープンソースソフトウェア（OSS）のLLM（大規模言語モデル）、「OpenCoder」を公開した。同プロジェクトは以下のように説明している。 OpenCoderは、トップクラスのコード生成LLMの性能に匹敵する、オープンで再現可能なコードLLMファミリーだ。本プロジェクトでは、完成モデルだけでなく再現可能なトレーニングデータ、詳細なトレーニングプロトコルなどをオープンな科学研究のために公開する。 OpenCoderプロジェクトで分かった、トップクラスのコードLLM構築に重要な3要素 関連記事 企業が自社アプリのAIコパイロットを提供できるOSS「OpenCopilot」公開 企業がSaaSやWebアプリなどの製品で、カスタムAIコパイロットを提供するためのOSS「OpenCopilot」の初期β版が公開された。 大規模言語

AIモデルベンダー大手のAnthropicのバイスプレジデントによると、大規模言語モデル（LLM）やその他の生成AIは「自己修正」の面で着実に向上しており、「エージェンティックAI」など、新しい種類の作業を実行できる可能性を開いているという。 「自己修正や自己推論が非常に上達している」と、OpenAIの「GPT」と競合するLLM「Claude」製品群を開発するAnthropicでAPIテクノロジー責任者を務めるMichael Gerstenhaber氏は述べた。 「2カ月ごとにLLMの機能を拡張した新モデルを発表している」と、米国時間11月20日にニューヨークで行われたBloomberg IntelligenceのAnurag Rana氏との対話でGerstenhaber氏は語った。「この業界で最も興味深いのは、モデルを改訂するたびに新しいユースケースが解き放たれることである」 最新のモデ

画像生成AI「FLUX」の開発チームが、高品質なポートレートの生成に特化した新たなトレーナー「FLUX Portrait Trainer」を公開しました。特徴としてはディテールの細かさや瞳のハイライト、さまざまな顔の大きさのよりよい表現などが挙げられています。 Train Flux LoRAs For Portraits | Training | AI Playground | fal.ai https://fal.ai/models/fal-ai/flux-lora-portrait-trainer?ref=blog.fal.ai Introducing the FLUX Portrait Trainer https://blog.fal.ai/introducing-the-flux-portrait-trainer/ 以下はサンプルとして公開された、FLUX Portrait Tra

こんにちは。バックエンドエンジニアの前田です。 最近はかなり冷え込んできて、冬が近づいてきたなと感じます。 社内では、肉まんを販売しています。 寒い日に熱々の肉まん、良いですよね。 さて、今回はbolt.newを用いて、ゼロからアプリケーションを作成していきます。 （私は、フロントエンドの経験があまりなく、苦手分野なのですが・・・） 1. bolt.newとは 2. 今回作成するアプリについて 3. UIを作成する 3.1. 基本機能を実装する 3.2. 使いやすいUIにする 4. バックエンドも実装してみる 5. まとめ 1. bolt.newとは bolt.newは自然言語のみで、フルスタックアプリケーションを開発、実行、編集、デプロイできるAIツールです。 さらに、パッケージやライブラリのインストールなどもすべてWebブラウザ上で行ってくれるため、ローカルでの面倒な環境構築も不要なこ

ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1個出すので、これだけ覚えて帰りましょう。 徳力：プロンプトですと、一気にプログラミングっぽい感じになってきました（笑）。これ（スライド）がサンプルですね。 深津：僕がいろいろ試した中で、それなりにいい感じになる汎用プロンプトです。 徳力：最初に聞くのを忘れましたけど、深津さんはChatGPTを何回ぐらい使っているんですか？　感覚として。当然数え

皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） KDD主催のコンペティションKDDCupで入賞したことより、昨年に引き続き、KDDに参加しましたのでそのレポートを記載させていただきます。 今年はスペイン・バルセロナでの開催だったため、ヨーロッパへ初渡航でした。楽しかったです！ 会場写真※昨年のレポートはこちら acro-engineer.hatenablog.com KDD2024 KDDは正式名称、30th ACM SIGKDD CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MININGです。 8月25日（日）〜29日（木）主なテーマとしてデータマイニング

はじめに 夏本番のこの時期、皆様のご様子はいかがでしょうか。新人エンジニアの木介です。暑さにも負けず、毎日一歩一歩成長しています。 今回は先日紹介したPrompt Flows for Amazon Bedrockを使ったAdvanced RAGの実装方法についての紹介を行っていきます。 Prompt flowsを用いることでDifyと同じようにLLMとプロンプトを組み合わせたフローをGUIで作成でき、また、AWS上の各種サービスへ簡単に組み込むことが出来ます。 aws.amazon.com acro-engineer.hatenablog.com はじめに 構築したアーキテクチャ 概要 Prompt Flows for Amazon Bedrockとは Advanced RAGとは Advanced RAGの構築方法 構築するワークフロー 1. クエリ拡張 2. Knowledge Bas

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 スイスのチューリッヒ大学に所属する研究者らが発表した論文「ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks」は、機械学習向け大規模データセットを作成するためのラベル付け作業（アノテーション）において、ChatGPTと人ではどちらがパフォーマンスが良いかを検証した研究報告である。 多くの機械学習モデルでは、学習やテストを行うために高品質なラベル付きデータを必要とする。科学の進歩のため、研究者が特定分野の大規模なラベル付きデータセットを作成して公開する。あとの研究者らは、このデータセット

Sakana AI⁠⁠、科学論文の調査から作成⁠⁠、レビューまですべてAIが自動で実行するThe AI Scientistを発表 Sakana AIは2024年8月13日、大規模言語モデル (LLM) を複数組み合わせてアイデアの生成、必要なコードの記述、実験の実行/結果の要約、視覚化、レビューまで、論文作成のライフサイクル全体を自動化するAI駆動型の論文作成システム「The AI Scientist」を発表した。 The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery 「AIサイエンティスト⁠」⁠： AIが自ら研究する時代へ（上記ブログの日本語訳） Introducing The AI Scientist: The world’s first AI system for automating sc

はじめに 夏真っ盛りのこの時期、いかがお過ごしでしょうか。日々の暑さに負けない、新人エンジニアの木介です。 今回は、2024年7月にプレビューとして発表された、「Amazon Bedrock Prompt Flows」を利用して、LLMワークフローを構築してみたいと思います。 aws.amazon.com はじめに Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 2. 連携できるサービス 使い方 1. Prompt flow builderによるフローの構築 フローの構築 Prompt flowsの作成 Nodeの設定 2. 作成したフローを試す 3. APIとしてフローを呼び出す Knowledge Bases for Amazon Bedrockとの連携 まとめ Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 Amazon Bedro

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