Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 要約 要件定義で生成AIを活用するポイントを整理 要件定義に特化したAIシステムのアーキテクチャを紹介 一般的なソフトウェア開発プロセスに適用できるので範囲が広い 最終的な成果物 ↓パワーポイントで作った資料をgifでエクスポートしたもの このパワーポイントの資料、 まったく人の手で修正をしていません 。完全自動の生成AIで作成された資料です。もちろん完璧なものにはならないので修正が必要なところも出てくるのですが、修正可能なpptx形式で出力されるのでパワーポイントでサクッと修正ができます。そして １からこの資料を作るのに15分もかかっ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 株式会社ulusageの技術ブログ生成AIです！今回は、PDF解析とドキュメントインテリジェンスの最先端技術 「MPLUG-DOCOWL2」 について、解説していきます。このモデルは、高解像度のマルチページドキュメントを効率的かつ正確に解析する技術として注目されています。特に、従来のOCR（光学文字認識）ベースの解析手法が抱える課題を解決し、従来のOCR技術を必要とせず、新しい水準の性能と効率を実現しました。 この記事では、技術的な背景、MPLUG-DOCOWL2の構造と革新性、他の技術との比較、そして具体的なデモンストレーションを交え

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理

はじめに こんにちは、KDDIアジャイル開発センターのはしもと（仮名）です。 エンドレス水出しコーヒーの時期になりましたね。 今回は、Ollama を使って日本語に特化した大規模言語モデル Llama-3-ELYZA-JP-8B を動かす方法をご紹介します。 このモデルは、日本語の処理能力が高く、比較的軽量なので、ローカル環境での実行に適しています。さあその性能は如何ほどに！！！！？？？？はやくAIは俺から仕事を奪え。 Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、ELYZA社が開発した日本語に特化した大規模言語モデルです。Meta社の「Llama 3」シリーズをベースに、日本語での追加学習を行っています。80億パラメータという比較的小さなモデルサイズながら、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」、「Gemini 1.0 P

はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、

Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023年はChatGPT元年とも言われ、いわゆるテック業界だけでなく、あらゆる業界でChatGPTが話題となりました。 この空前のChatGPTブームの中で、企業内でもChatGPTを利用しようという取り組みが進み、連日ニュースでも取り上げられていました。 皆さんも「〇〇会社、ChatGPTを従業員約1万人に展開。全従業員の業務効率化を目指す。」といった内容のニュースをよく見かけたのではないでしょうか？ 先行企業に遅れを取らないよう「うちも早くやらないと！」と、同じようにChatGPTを社内に配る取り組みを進める企業が相次ぎ

抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の

今日は、ローカルにてRAG(Retrieval-Augmented Generation)を使って、あるPFDについて質問するチャットを作ろうと思う。 OpenAIを使うので、無料ではないので注意されたい。 今回のソースは LangChain 完全入門 という本を参考にしていて、とても勉強になるので購入をお勧めする。 行いたいこと ローカルでPDFを読み込ませて、内容を質問したり、要約させること。 大きな流れ 環境準備 チャットアプリの土台の作成 プロンプトを定義 アップロードされたPDFファイルを分割 内容をベクトル化し保存 入力された質問とPDFから抽出した適した文をOpenAIに送信 回答を得る。 詳細 環境準備 環境構築 Python : 3.11.6 pip ライブラリ chainlit==1.0.101 チャット画面を簡単に作るライブラリ chromadb==0.4.22 ベク

これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら

現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr

こんにちは。スキルアップAI編集部です。 近年ネット上には数多くの無料教材が公開されており、AIやデータサイエンス、統計を無料で学べる機会が増えています。そのため、AIやデータサイエンス、統計について無料教材で学ぼうと思っても、どれを選べばいいのかわからない方は多いのではないでしょうか？ この記事では、AI・データサイエンス・統計の無料学習教材25選を紹介していきます。各教材の特徴について紹介していくので、ぜひ参考にして、自身に適した教材を選んでください。 【入門編】AI・データサイエンスの無料学習教材 まずは、入門編のAI・データサイエンスの無料学習教材を紹介していきます。AI・データサイエンスの基礎を学びたい方は、入門編から学習するのがおすすめです。 東京大学 数理・情報教育研究センター「数理・データサイエンス・AI教材」 東京大学 数理・情報教育研究センターが提供する「数理・データサ

以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch

ハルシネーション（Hallucination）とは？ もっともらしいウソ（＝事実とは異なる内容や、文脈と無関係な内容）の出力が生成されることである。人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているみたいなので、このように呼ばれる。 なぜハルシネーションを起こすのか？ AIに掛け算をさせてみよう 5x5=は正解できたが、438890x819471=は不正解である。なぜならAIは掛け算を理解しておらず、人間が九九を暗記しているにすぎないのである。 ではどうすれば、438890x819471=を正解できるのであろうか？それは、簡単だ。RNNのように時系列の次元をTransformerに追加することで正解に導くことができる。 これは一体何を意味するのだろうか。GPT-4はまさにマルチモーダル(画像)を扱えるが、GPT-5で動画。 つまり、時系列

はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp

ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >

以下の要件に沿う、AWS Lambdaで利用できるコードを生成してください。 ## 要件 - Python 3.10で記載すること - 指定のS3バケットに格納されたファイル一覧と合計ファイルサイズを、Slackの特定のチャンネルに通知する - 前日の0:00から23:59までに格納されたものを、当日08:00に通知する import boto3 import datetime import json import logging import requests # 設定 S3_BUCKET_NAME = "your-s3-bucket-name" SLACK_CHANNEL_ID = "your-slack-channel-id" SLACK_WEBHOOK_URL = "https://hooks.slack.com/services/your-slack-webhook-url" #

こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ

はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される