【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
Pretrained large language models (LLMs) are widely used in many sub-fields of natural language processing (NLP) and generally known as excellent few-shot learners with task-specific exemplars. Notably, chain of thought (CoT) prompting, a recent technique for eliciting complex multi-step reasoning through step-by-step answer examples, achieved the state-of-the-art performances in arithmetics and sy
生成AIの能力をどう評価するか？ ~激化するLLM競争を正しく見極めるために~｜こへもこ
Helpfeelが「ChatGPT」を活用したFAQ作成支援ツールをリリース。3月8日から利用受付開始
ファミマ「生成AIで業務を50％削減」の事例も 企業が活用するためのポイントとは？
ファミマ「生成AIで業務を50％削減」の事例も 企業が活用するためのポイントとは？（1/3 ページ） レノン株式会社 代表取締役 CEO 城北宣広株式会社（広告業）社外取締役 著書に「小売業DX成功と失敗」（同文館出版）などがある。 グローバル総合コンサルファームであるKPMGコンサルティングにて小売企業を担当するセクターのディレクターとして大手小売企業の制度改革、マーケティングシステム構築などDX領域のコンサルティングを多数経験。世界三大戦略コンサルファームとも言われている、ベイン・アンド・カンパニーにおいて2020年より小売業・消費財メーカー担当メンバーとして大手小売企業の戦略構築支援及びコロナ後の市場総括を手掛ける。2021年より上場会社インサイト（広告業）のCMO（Chief Marketing Officer）執行役員に就任。 2022年3月小売業と消費財メーカーの戦略とテクノロ
日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? - A Day in the Life
なお、今回作ったRerankerの技術的な話は、日本語 Reranker 作成のテクニカルレポートに記載しているので、興味のある方はそちらをご覧ください。 そもそも Reranker とは？ Reranker とは、名前の通り再ランク付け(rerank)するもので、質問文に対して関連する順に文章を並べ替えます。文ベクトル(文章のembeddings)で類似度を測って並べ替えするものと何が違うのか？と思われるかもしれませんが、実際、文ベクトル類似度でも同じように並べ替えが可能です。 しかしながら、大きく二つの点で異なります。 Reranker は再ランク性能が高い 文ベクトルは、質問文と文章を同じベクトル空間上の表現として類似度を測ります。そのため大規模なデータに対しても事前に文章のベクトルを算出しておくことで、効率的な計算が可能です。 しかしながら、Reranker は再ランクに特化してお
コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
LangChain v0.1.0について
Chunking Strategies for LLM Applications | Pinecone
LearnChunking Strategies for LLM ApplicationsJun 30, 2023 In the context of building LLM-related applications, chunking is the process of breaking down large pieces of text into smaller segments. It’s an essential technique that helps optimize the relevance of the content we get back from a vector database once we use the LLM to embed content. In this blog post, we’ll explore if and how it helps i
LLMのRAG（外部知識検索による強化）をまとめた調査報告 | AIDB
LLMのRAG（外部知識検索による強化）についての調査結果が報告されています。 基本フレームワークと各構成要素の詳細、評価、そして今後の発展について言及されており網羅的です。 本記事では、その報告内容を抜粋してお届けします。 参照論文情報 タイトル：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 著者：Yunfan Gao, Yun Xiong, Xinyu Gao, Kangxiang Jia, Jinliu Pan, Yuxi Bi, Yi Dai, Jiawei Sun, Haofen Wang 所属：Tongji University, Fudan University URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.10997 本記事の関連研究：LLMにナレッジグ
LLMの出力における問題は「LLMの処理が原因」とは限らない プロンプト以外に考えられる4つの要因
「FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る『生成AI×プロダクト開発』で直面する課題と乗り越え方」は、生成AIをプロダクト開発にどのように活用しているか、その際に直面した課題と克服するためのアプローチなどをFastLabel、LayerX、LINEのエンジニアが共有するイベントです。ここで株式会社LayerXの中村氏が登壇。ここからは、LLMの精度評価における、LLMの処理以外で考えられる原因分析について話します。前回はこちらから。 精度評価 中村龍矢氏：では具体的に、精度評価と改善にいければと思います。 まず精度評価というと、パッとイメージしやすいのが、「どういうスコアをやるか」というところで。これは最近はツールもノウハウもいろいろ出ているので、あまり悩むことはないんじゃないかなと思っています。LLMが吐いた答えが正しいかどうかを判定する方法ですね。 一番シンプルな
ISUCON13にLLM活用担当で参戦しました - LayerX エンジニアブログ
LangChainを使ってHyDEによるクエリ変換の効果を検証する - Ahogrammer
OWASP Top 10 for Large Language Model Applications | OWASP Foundation
This website uses cookies to analyze our traffic and only share that information with our analytics partners. Accept The OWASP Top 10 for Large Language Model Applications project aims to educate developers, designers, architects, managers, and organizations about the potential security risks when deploying and managing Large Language Models (LLMs). The project provides a list of the top 10 most c
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https://arxiv.org/pdf/2307.03172
https://arxiv.org/pdf/2307.03109.pdf
【自己肯定感アップ】『Pi（パイ）』AIチャットとは？特徴・使い方・注意点・よくある質問を徹底解説！