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『LLMWareの紹介：生成AIアプリケーションの開発を効率化するためのオールインワン人工知能フレームワーク』

昨年以降、大規模な言語モデル（LLM）に対する大きな関心があるにもかかわらず、多くの企業はまだLLMを既存のエンタープライズワークフローに統合することについての課題に苦慮しています。LLMが登場して以降、モデル技術の大幅な飛躍がありながら、開発ツールは追いついていません。現時点では、統一された、オープンな開発フレームワークが不足しており、迅速かつ大規模なエンタープライズLLMアプリケーションを構築するための環境が整っていません。統一された開発フレームワークが存在しないため、ほとんどのエンタープライズ開発チームは、LLMに対応するために、さまざまなカスタムツール、オープンソース、異なるベンダーソリューション、および複数のライブラリを組み合わせて新しいカスタムデータパイプラインやプロセスを構築しようとしており、採用とバリュー実現までの時間がかかっています。このニーズを認識し、金融サービスや法務業界におけるエンタープライズLLMアプリケーションのプロバイダーであるAi Bloksは、新しいオープンソースライブラリとしてその開発フレームワークをリリースしています。それをLLMWareとブランディングしています。Ai BloksのCEOであるDarren Oberstによれば、「昨年、クライアントやパートナーと話をする中で、ほとんどの事業がリトリーバル増強生成（RAG）のための共通パターンを見つけるのに苦労していることがわかりました。つまり、LLMと埋め込みモデル、ベクトルデータベース、テキスト検索、ドキュメントの解析とチャンキング、ファクトチェックと後処理などを組み合わせることです。このニーズに応えるために、私たちはこのフレームワークを中心にコミュニティを形成し、RAGのベストプラクティスと関連するエンタープライズLLMのパターンを民主化するためのオープンソースプロジェクトとしてLLMWareを立ち上げました。 LLMWareは、以下のようないくつかの重要な要件を満たすエンタープライズLLMアプリケーションの開発をサポートしています：エンドツーエンドの統一されたRAGフレームワーク – モデル、データパイプライン、ワークフローを一つのコードを数分で使ってカスタムLLMアプリケーションを構築するための直感的な手法を提供します。ワイドなモデル、クラウド、プラットフォームサポートによる真のオープン性 – 核となるアプリケーションロジックの再利用を促し、「ロックイン」を回避するため、APIベースの主要なモデルとオープンソースをサポートします。エンタープライズでの拡張性のある開発とプライベートクラウドデプロイメントを設計します。経験レベルに関係なく、さまざまなLLMアプリケーションパターンのサンプルコードの数十を使ってすばやく始めることができます。 llmwareはgithub/llmware-aiで利用でき、標準的なPythonライブラリ（pip install llmware）としてパッケージ化されています。

「ChatGPTとBard AIを活用するために、ソフトウェア開発者はどのように役立つことができるのでしょうか？」

以前は、開発者はコードやデバッグに多くの時間を費やしていましたが、今ではChatGPTやBard AIのおかげで、ソフトウェアエンジニアを簡単かつ効率的に変えることができます

ソフトウェア開発におけるAIの将来：トレンドとイノベーション

「ソフトウェア開発におけるAIの絶え間なく変化する風景を探索してくださいコーディングやプログラミングの未来を形作る新興トレンドや革新を発見してください」

Deep Learningのマスタリング：Piecewise推定による非線形近似の技術パート2

皆さん、こんにちは！「マスタリング深層学習シリーズ」の第2回目へようこそこの記事は、第1回目の続編であり、タイトルは『非線形の近似の技術』と題しています...

「Pythonによるデータクリーニングの技術をマスターする」

Pythonでデータをクリーニングして、データサイエンスプロジェクトで使用する準備をする方法

Python

チャットGPTの落とし穴を乗り越える方法

ChatGPTとのやり取りにおける避けるべき一般的な間違い「ChatGPTの落とし穴を回避する方法」は、Don Kaluarachchi氏によってTowards AIに掲載されています

オープンAIは、開発者のアリーナでより大胆な存在感を目指します

人工知能分野で主要なプレーヤーであるOpenAIは、開発者体験を向上させるための大幅なアップデートを導入する準備を進めていますReutersの情報筋によれば、これらの変更によって、OpenAIのスイートを使用してAIを利用したアプリケーションを開発しマーケティングする際に開発者の負担が軽減され、費用効果も向上すると示唆されています

OpenAI

微調整、再教育、そして更なる進化：カスタムLLMで前進

イントロダクションほとんどの方はすでにChatGPTを使用したことがあると思います。それは素晴らしいことです。なぜなら、この記事で私たちが始める旅の最初のステップを踏んでくれたからです！新しい技術をマスターするには、まずそれを使ってみることが重要です。それは水に飛び込んで泳ぎを覚えるようなものです！🏊‍♂️ もしGenAIを探求したいのであれば、現実の問題を選び、それを解決するためのアプリケーションの構築を始めてください。GenAIの中心にあるのは、ファウンデーションモデル（FM）とも呼ばれる大規模言語モデル（LLM）です。モデルの消費者、調整者、ビルダーについては聞いたことがあるかもしれませんが、さらに詳しく説明します。 McKinseyは、それを受け手、形作り手、創り手として捉えており、GenAI Recogniseセッションで言及しています。この記事では、それぞれのレイヤーを詳しく見ていきます。プラットフォームの増殖を使用例としてそれをさらに詳しく掘り下げるために、すべてがはっきりとわかる実例に目を向けましょう。現代のテクノロジーの風景では、ほとんどのアプリが複数のプラットフォームで動作する必要があることは当然です。しかし、その中には注意点があります。各プラットフォームには独自のインターフェースと特異性があります。追加のプラットフォームへのアプリケーションのサポート拡張とそのようなマルチプラットフォームアプリケーションのメンテナンスは同じくらい困難です。しかし、そこでGenAIが駆けつけて救いの手を差し伸べます。GenAIは、プラットフォームに関係なく、アプリケーションのために統一されたユーザーフレンドリーなインターフェースを作成することを可能にします。その魔法の材料は何でしょうか？大規模言語モデル（LLM）がこのインターフェースを自然で直感的な言語に変換するのです。 Linux、Windows、Macコマンドさらに理解を深めるために、例えば私たちのマシンがLinux、Windows、またはMacである場合に、異なるシナリオごとに実行すべき正確なコマンドを知りたいとしましょう。以下の図は1つのシナリオを示しています：エンドユーザーとアプリケーション開発者への価値エンドユーザーとしては、各プラットフォームごとのコマンドを学び/知る必要がなく、自然かつ直感的に作業を完了できます。アプリケーションの開発者としては、ユーザーに見えるアプリケーションのインターフェースを、それぞれのサポートされるプラットフォームに明示的に変換する必要はありません。参照アーキテクチャ Open AIやAzure Open AIなどのさまざまなプロバイダーが提供するクラウドには、GPT3、GPT3.5、およびGPT4を含む複数のLLMが存在します。これらは補完、チャット補完などのさまざまなAPIを介して簡単にアクセスできます。 AIオーケストレータは、モデルとプロバイダー間のモデルとモデルの統一化されたアクセスをさらにシームレスにします。そのため、GenAIアプリケーションは、基礎となるプロバイダーやモデルと直接対話するのではなく、AIオーケストレータと対話します。そして、アプリケーションが必要とするように、構成可能で、または複数の基礎となるプロバイダーやモデルとのオーケストレーションを処理します。柔軟性とモジュラリティのために、アプリケーションがサポートする各プラットフォームにはプラグインを持つことができます。これから続くセクションでは、これらのプラグインとオーケストレータで行えることについて詳しく説明します。最後に、アプリケーションにはGenAIによって生成されたコマンドを実行するためにサポートするプラットフォームとの接続があります。参照テクノロジー AIオーケストレータ：…

「データサイエンスをマスターするための無料の5冊の本」

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「AIサイバーセキュリティのスタートアップ企業、ヨーロッパと今度はアメリカからも、参集！」

新しいGoogle for Startups成長アカデミーの開始：ヨーロッパとアメリカに拠点を置く企業のためのAIセキュリティプログラムのローンチ

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