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LLMWareは、複雑なビジネスドキュメントを含む企業ワークフローに適した、生産用の微調整済みモデルであるRAG-Specialized 7BパラメータLLMを発表しました

先月、Ai BloksはエンタープライズグレードのLLMベースのワークフローアプリケーションを構築するための開発フレームワーク、llmwareのオープンソース発表を行いました。今日、Ai BloksはDRAGONシリーズ（Delivering RAG on …）として知られる7BパラメータLLMのリリースと共に、次世代のRAGフレームワークの提供に向けてさらなる大きな進展を遂げました。これらのLLMは、複雑なビジネスおよび法的文書に基づく事実に基づく質問応答の特定の目的で細かく調整され、ビジネスワークフロー向けに設計されています。より多くの企業が自社独自の情報を使用してスケーラブルなRAGシステムを展開することを目指すにつれて、以下の複数のニーズが認識されています： LLMモデルを周囲のワークフロー機能（ドキュメントの解析、埋め込み、プロンプト管理、ソースの検証、監査追跡など）と統合する統一されたフレームワーク。事実に基づく質問応答とビジネスワークフローに最適化された、高品質で小型の特化LLM。オープンソースで費用対効果の高い、カスタマイズのための柔軟性とオプションを備えたプライベート展開。これらのニーズに応えるため、LLMWareは、そのLLMWareのDRAGONモデルの7つをオープンソースで提供します。これらのモデルは、Hugging Faceリポジトリーにあり、すべてがエンタープライズ用のRAGワークフローにおいて強力なプロダクショングレードの準備が整ったリーディングの基本モデルをベースに細かく調整されています。全てのDRAGONモデルは、llmware rag-instruct-benchmarkを用いて評価され、その完全なテスト結果と方法論はリポジトリ内のモデルと共に提供されています。それぞれのDRAGONモデルは、100のコアテスト質問の幅広いセットに対して中から高い精度を実現し、幻覚を防ぐための強い根拠を持ち、パッセージから質問に対する答えが得られない場合（「見つからない」分類など）を特定することができます。 DRAGONモデルファミリーは、他の2つのLLMWare RAGモデルコレクションであるBLINGとIndustry-BERTに加わります。 BLINGモデルは、開発者のノートパソコンで動作することが可能なGPU非必須のRAG専門の小型LLMモデル（1B〜3B）です。トレーニングの方法論が非常に似ているため、開発者はローカルのBLINGモデルから始め、本番でパフォーマンスを向上させるためにシームレスにDRAGONモデルに切り替えることができます。DRAGONモデルは、単一のエンタープライズグレードのGPUサーバー上でのプライベート展開を目的としており、企業は自社のセキュリティゾーンで安全かつプライベートにエンドツーエンドのRAGシステムを展開することができます。このオープンソースのRAG専門モデルのスイートは、コアとなるLLMWare開発フレームワークとMilvusおよびMongo DBのオープンソースプライベートクラウドインスタンスとの統合を備えたエンドツーエンドのRAGソリューションを提供します。数行のコードで、開発者は数千のドキュメントの取り込みと解析、埋め込みベクトルのアタッチ、最新のLLMベースの生成推論の実行、証拠とソースの検証を自動化し、プライベートクラウドで実行することができます。場合によっては、単一の開発者のノートパソコンからさえ実行することができます。 AIブロックスのCEOであるダレン・オーベルストは、「私たちの信念は、LLM（低レイヤーマテリアル）が企業において新たな自動化ワークフローを可能にするということであり、私たちが提供するLLMWareのビジョンは、専門モデル、データパイプライン、すべての有効なコンポーネントを統合したオープンソースのフレームワークを通じて、企業が迅速にカスタマイズし、規模展開するためのLLMベースの自動化を実現することです。」と述べています。詳細については、llmwareのgithubリポジトリを参照してください：www.github.com/llmware-ai/llmware.git。モデルへの直接アクセスについては、llmwareのHuggingface組織ページをご覧ください：www.huggingface.co/llmware。

「カスタムクエリを使用してビジネス特有のドキュメントでAmazon Textractをカスタマイズする」

「Amazon Textractは、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書き、データを自動的に抽出する機械学習（ML）サービスですQueriesは、自然言語を使用して、さまざまな複雑なドキュメントから特定の情報を抽出する機能ですCustom Queriesは、ビジネス固有の非標準ドキュメントに対してQueries機能をカスタマイズする方法を提供します」

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

今日の情報時代において、無数の書類に収められた膨大なデータ量は、企業にとって挑戦と機会を同時にもたらします従来の書類処理方法は、効率性や正確さの面でしばしば不十分であり、革新や費用効率化、最適化の余地がありますIntelligent Document Processing（IDP）の登場により、書類処理は大きな進歩を遂げました[…]

「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェントドキュメント処理」

ヘルスケア、ファイナンス、法律、小売、製造などの業界の企業は、日々の業務の一環として大量の書類を扱うことがよくありますこれらの書類には、タイムリーな意思決定を促進し、一流の顧客満足度を確保し、顧客の離反を減らすために不可欠な重要情報が含まれています伝統的には、書類からのデータの抽出は...

Amazon

「コンテキストに基づくドキュメント検索の強化：GPT-2とLlamaIndexの活用」

はじめに情報検索の世界では、探索を待ち受けるテキストデータの海において、関連するドキュメントを効率的に特定する能力は非常に貴重です。従来のキーワードベースの検索には限界がありますが、特に個人情報や機密データを扱う場合には、これらの課題を克服するために、2つの素晴らしいツール、GPT-2とLlamaIndexの統合に頼ることがあります。この記事では、これら2つのテクノロジーがどのように連携してドキュメントの検索を変革するかを示すコードについて詳しく説明します。学習目標 GPT-2という多目的な言語モデルと、個人情報に焦点を当てたライブラリであるLLAMAINDEXのパワーを効果的に組み合わせて、ドキュメントの検索を変革する方法を学ぶ。 GPT-2の埋め込みを使用してドキュメントをインデックスし、ユーザーのクエリとの類似度に基づいてランキングするプロセスを示す、シンプルなコードの実装についての洞察を得る。大きな言語モデルの統合、マルチモーダルコンテンツのサポート、倫理的な考慮を含む、ドキュメントの検索の将来のトレンドを探索し、これらのトレンドがこの分野をどのように形作るかを理解する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 GPT-2：言語モデルの巨人の解明 GPT-2の解説 GPT-2は、「Generative Pre-trained Transformer 2」の略であり、オリジナルのGPTモデルの後継です。OpenAIによって開発されたGPT-2は、理解力と人間らしいテキストの生成能力において画期的な能力を持って登場しました。これは、現代のNLPの基盤となったTransformerモデルに基づく傑出したアーキテクチャを誇っています。 Transformerアーキテクチャ GPT-2の基盤となるのはTransformerアーキテクチャです。これは、Ashish Vaswaniらによって発表された「Let it be what you want it to be」という論文で紹介されたニューラルネットワークの設計です。このモデルは、一貫性、効率性、効果を向上させることで、NLPを革新しました。セルフモニタリング、空間変換、マルチヘッドリスニングなどのTransformerのコア機能により、GPT-2はテキストの内容や関係性を前例のない方法で理解することができます。…

『LangChain & Flan-T5 XXL の解除 | 効率的なドキュメントクエリのガイド』

はじめに大規模言語モデル（LLM）として知られる特定の人工知能モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計されています。”大規模”という用語は、それらが持つパラメータの数によってしばしば定量化されます。たとえば、OpenAIのGPT-3モデルは1750億個のパラメータを持っています。これらのモデルは、テキストの翻訳、質問への回答、エッセイの執筆、テキストの要約など、さまざまなタスクに使用することができます。LLMの機能を示すリソースやそれらとチャットアプリケーションを設定するためのガイダンスが豊富にありますが、実際のビジネスシナリオにおける適用可能性を徹底的に検討した試みはほとんどありません。この記事では、LangChain＆Flan-T5 XXLを活用して、大規模言語ベースのアプリケーションを構築するためのドキュメントクエリングシステムを作成する方法について学びます。学習目標技術的な詳細に踏み込む前に、この記事の学習目標を確立しましょう： LangChainを活用して大規模言語ベースのアプリケーションを構築する方法を理解するテキスト対テキストフレームワークとFlan-T5モデルの簡潔な概要 LangChain＆任意のLLMモデルを使用してドキュメントクエリシステムを作成する方法これらの概念を理解するために、これらのセクションについて詳しく説明します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 LLMアプリケーションの構築におけるLangChainの役割 LangChainフレームワークは、チャットボット、生成型質問応答（GQA）、要約など、大規模言語モデル（LLM）の機能を活用したさまざまなアプリケーションの開発に設計されています。LangChainは、ドキュメントクエリングシステムを構築するための包括的なソリューションを提供します。これには、コーパスの前処理、チャンキングによるこれらのチャンクのベクトル空間への変換、クエリが行われたときに類似のチャンクを特定し、適切な回答にドキュメントを洗練するための言語モデルの活用が含まれます。 Flan-T5モデルの概要 Flan-T5は、Googleの研究者によって商業的に利用可能なオープンソースのLLMです。これはT5（Text-To-Text Transfer Transformer）モデルの派生モデルです。T5は、”テキスト対テキスト”フレームワークでトレーニングされた最先端の言語モデルです。さまざまなNLPタスクを実行するために、タスクをテキストベースの形式に変換することでトレーニングされます。FLANは、Finetuned Language Netの略です。ドキュメントクエリシステムの構築に入りましょう LangChainとFlan-T5 XXLモデルを使用して、Google Colabの無料版でこのドキュメントクエリシステムを構築することができます。以下の手順に従ってドキュメントクエリシステムを構築しましょう： 1：必要なライブラリのインポート以下のライブラリをインポートする必要があります：…

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

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LLMWareは、複雑なビジネスドキュメントを含む企業ワークフローに適した、生産用の微調整済みモデルであるRAG-Specialized 7BパラメータLLMを発表しました

「カスタムクエリを使用してビジネス特有のドキュメントでAmazon Textractをカスタマイズする」

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェントドキュメント処理」

「コンテキストに基づくドキュメント検索の強化：GPT-2とLlamaIndexの活用」

『LangChain & Flan-T5 XXL の解除 | 効率的なドキュメントクエリのガイド』

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

大規模言語モデル（LLM）と潜在ディリクレ配分（LDA）アルゴリズムを用いたドキュメントのトピック抽出

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

「PDF、txt、そしてウェブページとして、あなたのドキュメントと話しましょう」

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