- The science behind semantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search
- Data Flywheels for LLM Applications
- ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた
- SpreadsheetLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models
- 検索エンジンのBM25-rankを試す
- プロンプト生成プロンプトの作り方：Create a meta-prompt that generates system prompts for [specific purpose or domain].
- ローカルLLMでGraphRAGを動かしてみた
- Weekly AI Agents News!
- なぜ無名のエンジニアは都知事選で15万票獲得できたのか【御礼と振り返り】
- 生成AI時代のプロダクトをPMはどう思考すべきか？
- <社員インタビュー Vol.3> なぜKaggle Grandmaster 荒居は自動運転 × 生成AIというフィールド選んだのか
- SNS研究者から見た都知事選〜ここがすごいよTTTC〜 #安野たかひろ
- Microsoft Build Japan 2024 オンデマンド配信
- RTX4090で最近の日本語ローカルLLMたちを動かしてみた
- 「本を読んでも身に付かない」はどう解消する？ 七つの“読書術”を岩瀬義昌が伝授
- 医療・ヘルスケア領域における大規模言語モデルの構築に向けて
- コード生成を伴う LLM エージェント
- AIエージェントを現場に導入する目線とは
- 「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」を出版しました
- GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence
- mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407
- 選挙でGitHubを使うことに意味はあったのか？――GitHubを用いた政策リポジトリの公開について振り返る
- 【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】
- 第5回 生成AIのトレンドは「低価格化、高速化、多様化」 ――ちょっとだけマニアックなAIの話
- AIエージェントのイベントで「コード生成を伴うLLMエージェント」について登壇しました
- コスパ最強！OpenAIの最新モデルGPT4o-miniがどんな感じか解説してみた
- PFEの開発したLLMのPLaMo-100Bを用いた金融ベンチマーク評価と結果の分析
- [07/13~07/19] 生成AI Weekly News #46｜GPT-4o mini をピックアップ
- シュッと gpt-4o-mini
- ヘルプデスクの事例で学ぶAIエージェント
- AWS IAMのアンチパターン/AWSが考える最低権限実現へのアプローチ概略
- Gemini のロングコンテキストの使い方
- 異次元の高効率モデル「GPT-4o mini」の登場と3.5 Turboは永遠の別れ
- 実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる
- Announcing Custom Categories Public Preview in Azure AI Content Safety
- Tracing LangChain Code on Azure with OpenTelemetry and Application Insights
The science behind semantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search
- AI Searchのセマンティック検索を紹介した記事
Data Flywheels for LLM Applications
- LLMの評価セットと評価基準をどのように育てるかを説明した記事
ローカルLLMでGraphRAGを実装して「クリスマスキャロル」を分析してみた
SpreadsheetLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models
- 大量のスプレッドシートデータをLLMに入力する際にトークン長の問題を解決する方法を提案する論文
- スプレッドシート中の必要な箇所を選択するステップと必要な箇所のデータを入力し、回答の数式を生成するステップに分かれる
検索エンジンのBM25-rankを試す
プロンプト生成プロンプトの作り方：Create a meta-prompt that generates system prompts for [specific purpose or domain].
- ドメインの特定の目的に対応させるメタプロンプトを生成する方法を紹介した記事
ローカルLLMでGraphRAGを動かしてみた
- GraphRAG Local with Interactive UIを使って、GraphRAGを実現する方法を書いた記事
Weekly AI Agents News!
- ProductAgent
- ECにおいてユーザーの曖昧なクエリに関する確認質問をおこなうことで、より正確な商品検索を実現する
- arxiv.org
- LLM-Based Open-Domain Integrated Task and Knowledge Assistants with Programmable Policies
なぜ無名のエンジニアは都知事選で15万票獲得できたのか【御礼と振り返り】
生成AI時代のプロダクトをPMはどう思考すべきか？
- 生成AIを使うと、ルール化されていない柔らかい条件分岐も今までと比べ物にならないくらい簡単に再現できる
- 思考フローもプロダクトに落とし込むことができる
<社員インタビュー Vol.3> なぜKaggle Grandmaster 荒居は自動運転 × 生成AIというフィールド選んだのか
SNS研究者から見た都知事選〜ここがすごいよTTTC〜 #安野たかひろ
Microsoft Build Japan 2024 オンデマンド配信
RTX4090で最近の日本語ローカルLLMたちを動かしてみた
「本を読んでも身に付かない」はどう解消する？ 七つの“読書術”を岩瀬義昌が伝授
- 記憶に定着させるためには反復作業が不可欠
- 要点だけを振り返りできるように本を読みながらメモを取る
- 振り返る習慣をわすれないことが大事
- 読んだ本について、自分の言葉で発信する
医療・ヘルスケア領域における大規模言語モデルの構築に向けて
- 継続事前学習をQLoRAで行った
- A1002台のみで実現した
コード生成を伴う LLM エージェント
- エージェント活用の第一歩はドメインエキスパートのAI活用
- 簡単たタスク設定ではコードを伴うプロンプト手法は実用的
- 目的が限定されるタスクはAgentlessで十分な場合がある
AIエージェントを現場に導入する目線とは
「つくりながら学ぶ！生成AIアプリ＆エージェント開発入門」を出版しました
GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence
GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence | OpenAI
- OpenAIがGPT-4o miniを発表した
- GPT-3.5 Turboよりも60%以上安価
- コンテキストウィンドウは128K
- 最大出力トークンは16K
- 画像の入力にも対応
- 日本語への翻訳記事
mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407
- Mistralから日本語にも対応したモデルが公開された
選挙でGitHubを使うことに意味はあったのか？――GitHubを用いた政策リポジトリの公開について振り返る
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】
第5回 生成AIのトレンドは「低価格化、高速化、多様化」 ――ちょっとだけマニアックなAIの話
AIエージェントのイベントで「コード生成を伴うLLMエージェント」について登壇しました
コスパ最強！OpenAIの最新モデルGPT4o-miniがどんな感じか解説してみた
PFEの開発したLLMのPLaMo-100Bを用いた金融ベンチマーク評価と結果の分析
[07/13~07/19] 生成AI Weekly News #46｜GPT-4o mini をピックアップ
シュッと gpt-4o-mini
ヘルプデスクの事例で学ぶAIエージェント
- AIエージェントの業務に依存する部分をチューニングすることで、業務特化にできる
- プランニングでは、どのツールを使って何を得たいかを生成させる
- Reflectionしやすいように
- 複数の検索インデックスは用途ごとにそれぞれ関数にする
AWS IAMのアンチパターン/AWSが考える最低権限実現へのアプローチ概略
Gemini のロングコンテキストの使い方
- コンテキストキャッシュを使うことでコスト最適化できる
異次元の高効率モデル「GPT-4o mini」の登場と3.5 Turboは永遠の別れ
GraphRAG Local with Interactive UI
実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる
Announcing Custom Categories Public Preview in Azure AI Content Safety
- Azure AIコンテンツセーフティにカスタムカテゴリ機能が追加された
Tracing LangChain Code on Azure with OpenTelemetry and Application Insights
- OpenTelemetryとApplication Insightsを用いて、AzureでLangchainコードをトレースする方法を説明した記事
