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- google/siglip-base-patch16-256-multilingual を使って、ローカルの画像を日本語で検索してみる
- LangCheckでLLMの回答を自動評価する
- OpenAIの新embeddings,text-embedding-3-smallをRAGタスクで評価する
- プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果
- 生成AI新年会2024で「AIエージェントとLangChain」について話しました
- GPT-4Vで設計図からプログラムを生成する
- 生成AIツール導入、その後事業価値を生み出すまでの話
- GPTsをMVPに使うアジャイルな社内LLMツール開発
- インストラクションデータ構築方法とデータ収集源
- 弁護士目線で見た2024年の生成AIトレンド予測
- STABLECLIP,SIGLIPで自然言語な画像検索
- LangGraphで始めるマルチエージェントシステム
- Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなの？_生成AI新年会@GMO Yours・フクラス
- オープンな日本語埋め込みモデルの選択肢
- ローカルでLLMの推論を実行するのにOllamaがかわいい
- エンプラDXにおける2024年の生成AIトレンド予測 @生成AI新年会2024
- SameSite属性とCSRFとHSTS - Cookieの基礎知識からブラウザごとのエッジケースまでおさらいする
- カラクリ、700億パラメーターLLM「KARAKURI LM」を一般公開
- GitLabで学んだ最高の働き方Developers Summit 2022.02.18 2024.01.23 更新
- 既存機能の大規模リニューアルに着手し、途中でやめる意思決定をした
- 論文「RAG VS Fine-tuning」を読む
- API と OSS 、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編
- 大規模言語モデルへの化学的思考の教示と物性予測
- 2024年1月くらいのAWS最新情報ブログとかをキャッチアップする – AWSトレンドチェック勉強会用資料
- 100社のコスト診断から見えてきた、コスト削減の王道とケモノ道
- 節約は技術！削減は芸術！何より必要なものは覚悟！
- OpenAIとMicrosoft Graph Search APIでM365の組織内データを検索するRAGアプリを作る
- AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します！
- Llama.cpp で Karakuri LM を試す
- kuromoji.js による 日本語形態素解析 を試す
- 日本ディープラーニング協会主催 NeurIPS 2023 技術報告会講演資料
- karakuri-lm-70b-chatをOpenAI互換のローカルサーバとして動かしてみた
- PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
- A decoder-only foundation model for time-series forecasting
- SegMoE: Segmind Mixture of Diffusion Experts の概要
- Azure OpenAI Service REST API reference
- 2024年のPythonプログラミング
- WSL2でllama-cpp-pythonを試してみる
MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models
- 最近のマルチモーダル大規模減モデルをまとめたサーベイ論文
google/siglip-base-patch16-256-multilingual を使って、ローカルの画像を日本語で検索してみる
LangCheckでLLMの回答を自動評価する
- LLMのアウトプットを各評価関数に渡すと、メトリクスに従ってスコアが算出される
OpenAIの新embeddings,text-embedding-3-smallをRAGタスクで評価する
- Wikipedia Q&A の RAG タスクで評価した記事
- text-embedding-3-smallの512次元より、multilingual-e5 シリーズの評価の方が高い
プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果
- 出力形式や小さなプロンプトの変更がどれほどLLMの応答に影響するのかを、大量のケーススタディで実験した結果が報告した論文を紹介した記事
生成AI新年会2024で「AIエージェントとLangChain」について話しました
GPT-4Vで設計図からプログラムを生成する
生成AIツール導入、その後事業価値を生み出すまでの話
GPTsをMVPに使うアジャイルな社内LLMツール開発
インストラクションデータ構築方法とデータ収集源
弁護士目線で見た2024年の生成AIトレンド予測
STABLECLIP,SIGLIPで自然言語な画像検索
LangGraphで始めるマルチエージェントシステム
Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなの？_生成AI新年会@GMO Yours・フクラス
オープンな日本語埋め込みモデルの選択肢
- SimCSE、GLuCoSE、JaColBERT、Multilingual-E5を比較したスライド
ローカルでLLMの推論を実行するのにOllamaがかわいい
エンプラDXにおける2024年の生成AIトレンド予測 @生成AI新年会2024
SameSite属性とCSRFとHSTS - Cookieの基礎知識からブラウザごとのエッジケースまでおさらいする
カラクリ、700億パラメーターLLM「KARAKURI LM」を一般公開
GitLabで学んだ最高の働き方Developers Summit 2022.02.18 2024.01.23 更新
既存機能の大規模リニューアルに着手し、途中でやめる意思決定をした
論文「RAG VS Fine-tuning」を読む
APIと OSS、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編
大規模言語モデルへの化学的思考の教示と物性予測
2024年1月くらいのAWS最新情報ブログとかをキャッチアップする – AWSトレンドチェック勉強会用資料
個人的に気になった内容 - [待望] CloudShell で Docker が利用可能になりました 5/56 - クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2024年1月号 8/56 - クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2024年1月号 #AWSreInvent 9/56 - 2024年にサポート終了が予告されているAWSサービスをまとめてみた 30/56
100社のコスト診断から見えてきた、コスト削減の王道とケモノ道
節約は技術！削減は芸術！何より必要なものは覚悟！
OpenAIとMicrosoft Graph Search APIでM365の組織内データを検索するRAGアプリを作る
- Microsoft SearchはM365テナント内のデータをユーザーに適した形で検索、提供してくれる機能
- Microsoft SearchはGraph API経由で呼び出すことができる
- Microsoft Graph コネクタを使うことで、M365外のデータを検索対象にすることもできる
AzureでRAGをガンガン試行錯誤してみて得たナレッジを紹介します！
- データの内容に冗長なものやノイズになるものが含まれている場合は要約してから取り込む
Llama.cpp で Karakuri LM を試す
kuromoji.js による 日本語形態素解析を試す
日本ディープラーニング協会主催 NeurIPS 2023 技術報告会講演資料
- トレンド1：LLMをより人が好む回答へ
- トレンド2：データの重要性について
- トレンド3：モデルの社会的適合性を多面的評価
- トレンド4：マルチモーダルモデルも同様
- トレンド5：汎用的AIに向けて推論力を高めよう
- トレンド6：他分野への応用
- トレンド7：未解決現象の理論的解明
karakuri-lm-70b-chatをOpenAI互換のローカルサーバとして動かしてみた
- karakuri-lm-70b-chatの4bit量子版ggufをローカルPCで動かしてみた記事
- text-generation-webuiを利用して動かした