2023年4月17日の週に気になった記事などまとめ

Azure OpenAI Service を検証目的で使い始めるまでにやったことまとめ

dev.classmethod.jp

• Azure利用申請前に確認したことや利用のためにルール化したことのまとめ
  • Azure OpenAI Serviceの利用申請方法について詳細に記載されている

AWS侵入テストのドキュメントが更新されているので確認する

techblog.securesky-tech.com

• 2023/1/8 ~ 2023/1/15の間で更新があったAWS侵入テストドキュメントの変更点の説明

【AI】生成AIを利用する場合に気を付けなければならない著作権の知識

note.com

• 生成AIを利用する上で気を付ける必要がある著作権について述べられている
• 以下の4つの段階に分けて記載されている
  • ①大規模言語モデル（LLM）を作成する段階
  • ②特定の分野のデータを学習させて作成する段階（ファインチューニング）
  • ③ユーザがプロンプトを入れる段階（ChatGPTだとチャットの入力）
  • ④プロンプトに基づいてAIがアウトプットを出力する段階

[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models

speakerdeck.com

• パラメータを固定した事前学習済みモデルに対して、ごく少数のパラメータからなる低ランク行列を導入・学習することで、モデル全体のfine-tuningと同等の性能を発揮できる手法であるLoRAと、その論文について分かりやすく解説されている

LangChainでChain内のプロンプトも含めた消費トークンを取得する方法

zenn.dev

• LangChainでConversationChainなどライブラリ側で用意されているプロンプトを利用する場合にどの程度のトークンが消費されているかを把握する方法の説明
  • callbackを受け取る関数を利用する

AI系の研究・開発に関する情報収集元を紹介

qiita.com

株式会社松尾研究所の方の情報収集元の紹介記事

大規模言語モデルを Amazon SageMaker 上で学習する際のベストプラクティス

aws.amazon.com

• Amazon SageMaker Training で LLM の学習を成功させるための Tips とベストプラクティスについて掘り下げた記事

Introducing Azure OpenAI Code Repository: Your Gateway to Harnessing the Power of Generative AI

techcommunity.microsoft.com

• Azure OpenAI を使用して革新的なソリューションを作成できるようにするコード サンプル、ソリューション ガイド、リファレンス アーキテクチャを含むクックブックであるAzure OpenAI Code Samples Repositoryの紹介

Building LLM applications for production

huyenchip.com

以下について記載された記事

• LLMアプリケージョンを作成する際の主な課題とソリューション
• 制御フローを使用して複数のタスクを構成し、強力なアプリケーションツールを組み込む方法
• LLMを構築した企業の有望なユースケースとどのように小さなタスクから構築するか

Azure OpenAI Developers セミナー

www.youtube.com

• Azure OpenAI Service の最新のアップデート情報、開発手法、応用開発、ソリューションアーキテクチャを紹介した動画

0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf

speakerdeck.com

• GPTの全体像からAzure OpenAI Service、GPTシステムの開発まで記載された資料

生成AIの猛烈な進化と著作権制度～技術発展と著作権者の利益のバランスをとるには～

storialaw.jp

• 生成AIと著作権法について議論をする際には、「学習」と「利用（生成）」を明確に区別して議論することが非常に重要
• 生成AIにおける「学習」と、「利用（生成）」と著作権侵害についてどう考えるべきか

LangChainの新機能Contextual Compression Retrieverを試す

note.com

• Contextual Compression RetrieverはベクトルDBなどから抽出した情報の評価を行い、更にLLMsを利用して余計な情報を圧縮することで情報量の改善も行うことができる仕組み