- AIが「理解」するから、API仕様書のコピペでアプリができあがるローコード開発環境「Flowise」を試す
- azure-openai-design-patterns
- プログラミング言語に特化した10億パラメータのLLM、Decicoderの使い方
- japanese-text-generation-webui-colab
- 【ローカルLLM】Gradio+CTranslate2で日本語LLMのチャットUIをつくる
- GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
- alfredplpl/RetrievalQA.py
- Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.
- 文章生成AI利活用に関するガイドライン
- 中小企業のための「生成AI」活用入門ガイド
- Finetuning Large Language Models
- ChatGPT の Fine-tuning を試したけど上手くいかなかった話
- Use of LLMs for Illicit Purposes: Threats, Prevention Measures, and Vulnerabilities
- 無料Colabで東大松尾研のWeblab-10Bを試してみた
- Google Colab で Code Llama を試す
- Azure Developer CLI Deep Dive
- 【ローカルLLM】Colabの標準GPUで「CodeLlama-34B-GGUF」を動かす
- MultiVector Retriever
- OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す
- 2023年版データ分析の100冊
AIが「理解」するから、API仕様書のコピペでアプリができあがるローコード開発環境「Flowise」を試す
- Flowiseは複数の機能を組み合わせたチャットアプリをGUIで設計できるローコードツール
- あらかじめ用意された機能のパーツを線でつないでいくだけで、複雑な処理を実現できる
- API Chainのパーツは、APIのドキュメントを貼り付けるだけで適当なリクエストを生成する
- GPT-3.5 Turboが仕様を理解する
azure-openai-design-patterns
プログラミング言語に特化した10億パラメータのLLM、Decicoderの使い方
- プログラミング言語の補完に特化したLLM
- 関数名などの関数の一部やコメントをプロンプトとして渡すと、コードが補完される
japanese-text-generation-webui-colab
- Google Colab上で日本語LLMを動かすtext-generation-webuiのコード
【ローカルLLM】Gradio+CTranslate2で日本語LLMのチャットUIをつくる
GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
- OpenAIが提供するGPT-3.5 Turboでファインチューニング可能となった
alfredplpl/RetrievalQA.py
- PDFの英語論文を「rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-ppo」に理解させて日本語で回答させるソースコード
Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.
- Excel上でPythonを実行する機能がパブリックプレビューでリリースされた
- Pythonの計算はMicrosoft Cloudで実行される
- Anaconda ditributionに含まれるライブラリを利用できる
文章生成AI利活用に関するガイドライン
- 東京都職員向けに策定した文章生成AIの利活用に関するガイドライン
中小企業のための「生成AI」活用入門ガイド
https://www.tokyo-cci.or.jp/chusho/tcci_generativeai_guide_for_smes_ver01.pdf
- 中小企業の経営者・従業員向けの生成AIを導入・活用するにあたり最低限必要な知識・利活用法・注意事項をまとめたもの
Finetuning Large Language Models
- DeepLearning.AIが提供するLLMのファインチューニングの基礎を学ぶコース
ChatGPT の Fine-tuning を試したけど上手くいかなかった話
- ChatGPTに最新の知識や専門知識を注入できるかどうかをテストしてみた記事
- 質問生成時に出力形式を守らせるために「OutputFixingParser」と「PydanticOutputParser」を利用
Use of LLMs for Illicit Purposes: Threats, Prevention Measures, and Vulnerabilities
- LLMにより引き起こされる脅威と脅威への予防策について記載された論文
無料Colabで東大松尾研のWeblab-10Bを試してみた
Google Colab で Code Llama を試す
- Google Colab で Code Llama を試した記事
Azure Developer CLI Deep Dive
- Azure Developer CLIの説明資料
【ローカルLLM】Colabの標準GPUで「CodeLlama-34B-GGUF」を動かす
- 「CodeLlama-34B-GGUF」をColabの標準GPUで動かす
MultiVector Retriever
- ドキュメントごとに複数のembeddingを持ちたい際に「Multi Vector Retriever」をソリューションとして使える
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す
- 「LlamaIndex」で提供されているOpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留をベースに独自データで試した記事
2023年版データ分析の100冊
- IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する記事
