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高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

「LlamaIndex vs LangChain 比較分析」

はじめに Large Language Models（LLM）には、GPT-3などがありますが、研究者や開発者は常にその機能を向上させる新しい方法を探しています。LlamaIndexとLangChainという2つの優れたツールが登場し、これらのモデルの相互作用と機能性を向上させるための強力なオプションとして注目されています。この記事では、LlamaIndexとLangChainの特徴と機能性について探求し、どちらがLLMに最適であるかを比較します。学習目標： LangChainとLlamaIndexの定義、構成、および使用例を理解する。使用例と構成に基づいて2つのLLMを比較する。 LangChainとLlamaIndexの主な特徴と利点を探求する。 LangChainとは何ですか？ LangChainは、柔軟な機能と機能性を提供することでLLMの性能を向上させるために設計された動的なツールです。チャットボットや仮想アシスタントなど、連続的で文脈重視の会話が必要なアプリケーションに特に役立ちます。これにより、LLMは長時間にわたって一貫した対話を維持することができます。 LlamaIndexとは何ですか？ LlamaIndexは、特定のLLMの相互作用に最適化された包括的なソリューションです。高度なコンポーネントと機能を提供します。クエリの精度と高品質な応答が重要なアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮します。これにより、正確で文脈に即した回答を得ることが重要な状況に最適です。 LangChainとLlamaIndex：使用例に基づく比較では、LangChainとLlamaIndexの使用例を比較してみましょう。 LangChainは、柔軟性と適応性があり、ダイナミックな相互作用やコンテキストが急速に変化するシナリオに適しています。メモリ管理と連鎖の機能は、長い文脈に基づいた対話を維持するのに優れています。また、正確なプロンプトの作成が必要な場合にも優れた選択肢です。一方、LlamaIndexは、クエリの精度と応答の品質が最優先の場合に理想的です。LLMとの相互作用を洗練させ、最適化するのが得意です。応答合成と組成の機能は、正確で一貫性のある応答の生成が重要な場合に有益です。 LangChainのデコーディング LangChainは、Large Language Models（LLM）を向上させるために設計された柔軟性のあるツールです。6つの主要なコンポーネントで構成されており、それぞれに独自の特徴と利点があり、LLMの相互作用を最適化することを目指しています。以下にこれらのコンポーネントの詳細を示します：コンポーネント説明主な特徴と利点モデル…

「BrainChipがエッジAIの進歩のための2世代目のAkidaプラットフォームを公開」

人工知能（AI）の能力への飽くなき欲求が特徴とされる時代において、ニューラルネットワークプロセッサのパイオニアであるBrainChipは、エッジデバイスに前例のない処理能力を与えるための重要な一歩を踏み出しました。同社の最新の発表である第2世代Akidaプラットフォームは、エッジAIの領域で画期的な飛躍を実現し、デバイスをクラウド依存性から解放する可能性をもたらしています。 BrainChipのオリジナルのアキダニューロモーフィック処理技術は、2019年のLinley Fall Processor Conferenceでの初めての公開以降、2021年には一般向けの開発キットとして具現化する旅を開始しました。2023年3月、テンポラルイベントベースニューラルネットワーク（TENN）アクセラレーションとオプションのビジョントランスフォーマーハードウェアをサポートする改良版であるAkida 2.0が発表されました。この向上により、プラットフォームの機能が強化されるだけでなく、ホストプロセッサへの計算負荷が軽減されます。BrainChipはAkida 2.0を3つの異なる製品クラスに分類しました。エネルギー効率を重視したAkida-E、マイクロコントローラーユニットやシステムオンチップへのシームレスな統合を目指したAkida-S、オプションのビジョントランスフォーマーアクセラレーションを補完したハイパフォーマンスレンジであるAkida-Pです。 BrainChipは現在、「早期アクセス」プログラムを開始し、Akida 2.0の知的財産（IP）へのアクセスと、TENNのサポートを通じて「オーダーオブマグニチュード」の計算密度の向上を約束しています。この画期的な進化は、マルチモーダルエッジAIへの不可避的な移行に対応するために知能コンピューティングへの要求が高まるトレンドを象徴しています。研究者はこの開発を称賛し、BrainChipの第2世代Akidaがこの移行を促進するために必要なパフォーマンス、効率、精度、信頼性という重要な要件と正確に合致していることを強調しています。 Akida 2.0プラットフォームの中心には、モデルサイズと計算要件の段階的な「オーダーオブマグニチュード」の削減を提供するTENNがあります。この効率の向上は、AIの採用の加速と、エッジAIソリューションのアクセスと展開の容易さを約束する可能性を秘めています。 BrainChipがAkida 2.0のIPを公開するにあたり、熱心なイノベーターやテック愛好家は、同社の営業部門に連絡することを奨励されています。現段階では価格は未公開ですが、第2世代プラットフォームに基づくハードウェア開発キットの発売時期はまだ確定していません。結論として、BrainChipの第2世代Akidaプラットフォームの導入は、エッジAIの景観を再定義することが期待されています。TENNを中心に据えたこの革新は、エッジコンピューティングにおけるパフォーマンス、効率、信頼性の向上への迫切なニーズに対応しています。

エッジAIアプリケーションでのパフォーマンスを最大化する

この記事では、エッジAI展開におけるAIシステムのパフォーマンス最適化の戦略について概説します

Artificial Intelligence

「Hugging Face LLMツールの完全初心者ガイド」

「Hugging Faceは、学者、研究者、愛好家のコミュニティを築いたAI研究所および拠点です短期間でHugging FaceはAIの領域で大きな存在感を示しましたGoogle、Amazon、Nvidiaなどのテックジャイアンツは、AIスタートアップのHugging Faceに大きな投資を行い、その評価を高めました...」

「Swift Transformersのリリース：AppleデバイスでのオンデバイスLLMsの実行」

私はiOS/Macの開発者に多くの敬意を持っています。2007年にiPhone向けのアプリを書き始めたときは、まだAPIやドキュメントさえ存在しませんでした。新しいデバイスは、制約空間におけるいくつかの見慣れない決定を採用しました。パワー、画面の広さ、UIのイディオム、ネットワークアクセス、永続性、遅延などの組み合わせは、それまでとは異なるものでした。しかし、このコミュニティはすぐに新しいパラダイムに適した優れたアプリケーションを作り出すことに成功しました。私はMLがソフトウェアを構築する新しい方法だと信じており、多くのSwift開発者が自分のアプリにAI機能を組み込みたいと思っていることを知っています。MLのエコシステムは大きく成熟し、さまざまな問題を解決する数千のモデルが存在しています。さらに、LLM（Language and Learning Models）は最近、ほぼ汎用のツールとして登場しました。テキストやテキストに似たデータで作業するため、新しいドメインに適応させることができます。私たちは、LLMが研究所から出てきて、誰にでも利用可能なコンピューティングツールになりつつあるという、コンピューティングの歴史上の転換点を目撃しています。ただし、LlamaのようなLLMモデルをアプリに使用するには、多くの人が直面し、単独で解決する必要があるタスクがあります。私たちはこの領域を探求し、コミュニティと一緒に取り組みを続けたいと考えています。開発者がより速く開発できるように、ツールとビルディングブロックのセットを作成することを目指しています。今日は、このガイドを公開し、MacでCore MLを使用してLlama 2などのモデルを実行するために必要な手順を説明します。また、開発者をサポートするためのアルファ版のライブラリとツールもリリースしています。MLに興味のあるすべてのSwift開発者にPRやバグレポート、意見を提供して、一緒に改善するよう呼びかけています。さあ、始めましょう！動画: Llama 2 (7B)チャットモデルがCore MLを使用してM1 MacBook Proで実行されています。今日リリース swift-transformersは、テキスト生成に焦点を当てたSwiftで実装されたtransformersライクなAPIを開発中のSwiftパッケージです。これはswift-coreml-transformersの進化版であり、より広範な目標を持っています。Hubの統合、任意のトークナイザのサポート、プラグイン可能なモデルなど。 swift-chatは、パッケージの使用方法を示すシンプルなアプリです。 transformersモデルのCore ML変換のための更新されたバージョンのexporters、Core ML変換ツールであるtransformers-to-coremlの更新されたバージョン。これらのテキスト生成ツールで使用するために準備されたLlama…

‘Perceiver IO どんなモダリティにも対応するスケーラブルな完全注意モデル’

TLDR 私たちはPerceiver IOをTransformersに追加しました。これは、テキスト、画像、音声、ビデオ、ポイントクラウドなど、あらゆる種類のモダリティ（それらの組み合わせも含む）に対応した最初のTransformerベースのニューラルネットワークです。以下のスペースをご覧いただくと、いくつかの例をご覧いただけます。画像間のオプティカルフローの予測画像の分類。また、いくつかのノートブックも提供しています。以下に、モデルの技術的な説明をご覧いただけます。はじめに Transformerは、元々Vaswaniらによって2017年に紹介され、機械翻訳の最先端（SOTA）の結果を改善するというAIコミュニティでの革命を引き起こしました。2018年には、BERTがリリースされ、トランスフォーマーエンコーダ専用のモデルで、自然言語処理（NLP）のベンチマーク（特にGLUEベンチマーク）を圧倒的に上回りました。その後まもなくして、AI研究者たちはBERTのアイデアを他の領域にも適用し始めました。以下にいくつかの例を挙げます。 Facebook AIのWav2Vec2は、このアーキテクチャをオーディオに拡張できることを示しました。 Google AIのVision Transformer（ViT）は、このアーキテクチャがビジョンに非常に適していることを示しました。最近では、Google AIのVideo Vision Transformer（ViViT）もこのアーキテクチャをビデオに適用しました。これらのすべての領域で、大規模な事前トレーニングとこの強力なアーキテクチャの組み合わせにより、最先端の結果が劇的に改善されました。ただし、Transformerのアーキテクチャには重要な制約があります。自己注意機構により、計算およびメモリの両方でスケーリングが非常に悪くなります。各レイヤーでは、すべての入力をクエリとキーの生成に使用し、ペアごとのドット積を計算します。したがって、高次元データに自己注意を適用するには、ある形式の前処理が必要です。たとえば、Wav2Vec2では、生の波形を時間ベースの特徴のシーケンスに変換するために、特徴エンコーダを使用してこの問題を解決しています。Vision Transformer（ViT）は、画像を重ならないパッチのシーケンスに分割し、「トークン」として使用します。Video Vision Transformer（ViViT）は、ビデオから重ならない時空間の「チューブ」を抽出し、「トークン」として使用します。Transformerを特定のモダリティで動作させるためには、通常はトークンのシーケンスに離散化する必要があります。…

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