![ChatGPTが論文のライティングスタイルにもたらした変化|genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/067a6471e606f2f7a2fbe92d27d709f03cb80172/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F147201615%2Frectangle_large_type_2_df6e1b7dfc9686a4d5035b5dcb657739.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is reshaping how we use generative AI to work with information — as individuals and as teams. In this guide, we’ll introduce you to how RAG works, and explain its advantages and applications to keep your team informed and efficient. Read on to learn: What is RAG? It’s like ChatGPT for your dataHow can I use RAG? Working with personal and company knowledgeWhat a
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT(OpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
It’s the start of a new year and perhaps you’re looking to break into the RAG scene by building your very first RAG system. Or, maybe you’ve built Basic RAG systems and are now looking to enhance them to something more advanced in order to better handle your user’s queries and data structures. In either case, knowing where or how to begin may be a challenge in and of itself! If that’s true, then h
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