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自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する

「RAGを使用して、Spring AIとOpenAI GPTを活用してドキュメント検索のエクスペリエンスを向上させる方法を発見しましょう自分自身のドキュメントをより役立つものにする方法を学びましょう」

Gスイートの見逃せない5つのGoogle Duet AIの驚異的な機能

Googleは最新のイノベーション、Duet AIにより再びレベルを引き上げました。このG-Suiteファミリーの強力な追加機能は、Sheets、Meet、Slides、Docs、そしてGmailを通じて生産性を向上させ、タスクを効率化するために設計されています。ここでは、働き方や協力方法を変えるであろうこれらの5つのゲームチェンジングな機能について詳しく見ていきましょう。 1. Sheets + Duet AI = これまで以上に高速な分析 Sheets内のDuet AIは、ユーザーが自然言語を使用して複雑な式を簡略化することで、複雑なタスクを簡略化します。それはタスクやプロジェクトのためのカスタマイズされた計画の作成を容易にします。複雑さと簡素さのギャップを埋めることにより、ユーザーはデータ分析と計画作成のプロセスを大幅にスピードアップすることができます。 2. Meet + Duet AI = より意味のあるコネクション Duet AIによりビデオ会議の体験が向上し、ユーザーは顧客の業界に基づいて背景を個別にカスタマイズすることができます。これにより仮想ミーティングにプロフェッショナルな印象を加えることができます。さらに、ミーティング中の自動メモ機能により、参加者は気を散らさずに重要なポイントを捉えることができます。 3. Slides + Duet…

リアルタイムなSlackボットを生成的AIで構築する

「Apache NiFi、LLM、Foundation Models、およびストリーミングを使用して、クールなSlackbotを構築する方法を学びましょうモデルの選択肢と統合についても取り上げます」

「PDFドキュメントを使用したオブジェクト検出のためのカスタムDetectron2モデルの訓練と展開（パート1：訓練）」

「私は半年ほど、PDF文書を機械読み取り可能にすることで、少なくともセクションを特定するテキストである見出し/タイトルが読み取れるようにするビジネスケースを解決しようと取り組んできました」

「OpenAIモデルに対するオープンソースの代替手段の探索」

序文 AIの領域では、11月はドラマチックな展開がありました。GPTストアやGPT-4-turboのローンチ、そしてOpenAIの騒動まで、まさに忙しい一ヶ月でした。しかし、ここで重要な問題が浮かび上がります：クローズドモデルとその背後にいる人々はどれだけ信頼できるのでしょうか？自分が実際に運用しているモデルが内部の企業ドラマに巻き込まれて動作停止するのは快適な体験とは言えません。これはオープンソースモデルでは起こらない問題です。展開するモデルには完全な管理権限があります。データとモデルの両方に対して主権を持っています。しかし、OSモデルをGPTと置き換えることは可能でしょうか？幸いなことに、既に多くのオープンソースモデルが、GPT-3.5モデル以上の性能を発揮しています。本記事では、オープンソースのLLM（Large Language Models）およびLMM（Large Multi-modal Models）の最高の代替品をいくつか紹介します。学習目標オープンソースの大規模言語モデルについての議論。最新のオープンソース言語モデルとマルチモーダルモデルについての探求。大規模言語モデルを量子化するための簡易な導入。 LLMをローカルおよびクラウド上で実行するためのツールやサービスについて学ぶ。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。オープンソースモデルとは何ですかモデルがオープンソースと呼ばれるのは、モデルの重みとアーキテクチャが自由に利用できる状態にあるからです。これらの重みは、例えばMeta’s Llamaのような大規模言語モデルの事前訓練パラメータです。これらは通常、ファインチューニングされていないベースモデルやバニラモデルです。誰でもこれらのモデルを使用し、カスタムデータでファインチューニングして下流のアクションを実行することができます。しかし、それらはオープンなのでしょうか？データはどうなっているのでしょうか？多くの研究所は、著作権に関する懸念やデータの機密性の問題などの理由から、ベースモデルの訓練データを公開しません。これはまた、モデルのライセンスに関する部分にも関連しています。すべてのオープンソースモデルは、他のオープンソースソフトウェアと同様のライセンスが付属しています。Llama-1などの多くのベースモデルは非商用ライセンスとなっており、これらのモデルを利用して収益を上げることはできません。しかし、Mistral7BやZephyr7Bなどのモデルは、Apache-2.0やMITライセンスが付属しており、どこでも問題なく使用することができます。オープンソースの代替品 Llamaのローンチ以来、オープンソースの領域ではOpenAIモデルに追いつこうとする競争が繰り広げられています。そしてその結果は今までにないものでした。GPT-3.5のローンチからわずか1年で、より少ないパラメータでGPT-3.5と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮するモデルが登場しました。しかし、GPT-4は依然として理性や数学からコード生成までの一般的なタスクには最も優れたモデルです。オープンソースモデルのイノベーションと資金調達のペースを見ると、GPT-4のパフォーマンスに近づくモデルが間もなく登場するでしょう。とりあえず、これらのモデルの素晴らしいオープンソースの代替品について話しましょう。 Meta’s Llama 2 Metaは今年7月にLlama-2という彼らの最高のモデルをリリースし、その印象的な能力により一瞬で人気を集めました。MetaはLlama-7b、Llama-13b、Llama-34b、Llama-70bの4つの異なるパラメータサイズのLlama-2モデルをリリースしました。これらのモデルは、それぞれのカテゴリにおいて他のオープンモデルを上回る性能を発揮しました。しかし、現在ではmistral-7bやZephyr-7bのような複数のモデルが、多くのベンチマークで小さなLlamaモデルを上回る性能を発揮しています。Llama-2 70bはまだそのカテゴリーで最高のモデルの一つであり、要約や機械翻訳などのタスクにおいてGPT-4の代替モデルとして価値があります。 Llama-2はGPT-3.5よりも多くのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-4に迫ることもできました。以下のグラフは、AnyscaleによるLlamaとGPTモデルのパフォーマンス比較です。…

‘製品およびエンジニアリングリーダーのための実践的なGenAI’

「もし普段から運転することがあるなら、自動車のフードには気にすることなく綿が詰まっているかもしれませんしかし、もしもあなたがより良い車を作る責任を持つ設計や製造の一環であるならば…」

「Amazon SageMaker Canvasを使用したノーコードでSalesforce Data CloudでのMLの民主化」

この記事はSalesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆ですこれはSalesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの3回目の投稿ですパート1とパート2では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合によって、企業が自分たちのデータにアクセスすることができる方法を示しています

ユーザーエクスペリエンスの向上：インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する

イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。学習目標特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。アシスタントAPIとは何か？何ができるのか？ OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります（それをOpenAIに任せます）。典型的な流れは以下の通りです：アシスタントの作成：データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM（Large Language Models）の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。ツール –…

「Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2、およびAmazon OpenSearch Serverless with Vector Engineを使用して、金融サービス向けのコンテキスト重視のチャットボットを構築する」

「金融サービス（FinServ）業界は、ドメイン固有のデータ、データセキュリティ、規制コントロール、業界のコンプライアンス基準に関連する独自の生成AIの要件を持っています加えて、顧客は最も高性能かつ費用対効果の高い機械学習（ML）モデルを選択し、ビジネスユースケースに合わせて必要なカスタマイズ（ファインチューニング）を行うための選択肢を求めていますアマゾン[...]」

簡単なアプリの統合に最適な安定した拡散APIのトップ5

イントロダクション APIは人工知能の時代における解決策であり、AIモデルをソフトウェアやアプリケーションに統合する際の高い計算要件を管理する企業にとって重要な課題です。その解決策として、Application Programming Interfaces（API）が存在します。APIはメンテナンスの手間を省き、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスに集中できるようにしてくれます。つまり、誰でもこれらのAPIを活用してアプリを構築し、商品化できます。本記事では、画像生成に焦点を当てた一連のGenerative AIモデルであるStable Diffusion APIsについて詳しく説明します。まずは非常に効率的かつ効果的なオプションであるSegmind APIについて見ていきましょう。これらのAPIは、開発者、デザイナー、クリエイターが視覚コンテンツの生成に取り組む方法を革新しました。トップ5のStable Diffusion APIsを探求し、その特徴、使用用途、価格などをハイライトします。学習目標 Stable Diffusionモデルに関する洞察を得る。 Stable Diffusionモデルの基礎を理解する。それには、その応用も含まれます。現代のソフトウェア開発におけるAPIの理解。 APIがソフトウェアおよびアプリケーションの開発を簡素化する際に果たす重要な役割の探求。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Stable Diffusionモデルの理解 Stable…

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