鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)

アメリカ、カルフォルニア州、ロングビーチ市に長く住むITビジネスマンです。長くアメリカ…

鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)

アメリカ、カルフォルニア州、ロングビーチ市に長く住むITビジネスマンです。長くアメリカのIT業界で作った人脈を通して、日本との橋渡しをする事がライフワークです。アメリカから日本に紹介した技術は多く、ジャンルはクラウド、データベース、セキュリティ、コンテナそしてAI 等！

AutoHyDE: 次世代のRAG開発のための手法（HyDEを拡張したAutoHyDEの紹介）

元データ: AutoHyDE: Making HyDE Better for Advanced LLM RAG | by Ian Ho | Apr, 2024 | Towards Data Science AutoHyDE：高度なLLM RAG向けにHyDEをより良くするHyDEの高度なLLM RAGに対する取り組みの紹介+ AutoHyDEの紹介：HyDEの効果、カバレッジ、適用性を向上させるためのフレームワーク はじめに情報検索増強生成（RAG）の分野では、仮説的文書

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    • Llama3に関する情報と実装事例

      LLama 3に関するキーポイントMetaは、オープンソースの大規模言語モデルの最新作であるMeta Llama 3を発表しました。このモデルには8Bおよび70Bのパラメータモデルが搭載されています。 新しいトークナイザー：Llama 3は、128Kのトークン語彙を持つトークナイザーを使用し、Llama 2と比較して15％少ないトークンを生成することで、言語をより効率的にエンコードしています。 グループ化されたクエリアテンション機能：Llama 3の全モデルで実装されてお

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      • 大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための4つのデータクリーニングテクニック

        RAG（retrieval-augmented generation）プロセスは、LLM（large language models）の理解を向上させ、コンテキストを提供し、ハルシネーション)を防ぐ潜在能力から人気を集めています。RAGプロセスには、ドキュメントをチャンク単位で取り込んでコンテキストを抽出し、そのコンテキストでLLMモデルをプロンプトするという複数のステップが含まれます。予測を大幅に改善することが知られている一方で、RAGは時折誤った結果をもたらすことがありま

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        • 現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシュへ

          元ネタ: Unveiling Modern Data Architecture: From Warehouses to Meshes | by Mirko Peters | Mar, 2024 | Mirko Peters — Data &amp 目次： 現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシュへ モダンデータウェアハウスの時代へ データレイクハウス と デルタレイク データメッシュの実装 現代のデータアーキテクチャの公開：ウェアハウスからメッシ

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          LLM-Based Agentsとは何か、そして生成AIにおけるその影響度について

          LLMやRAGからAIエージェントへの進歩LLMとRAGモデルは言語生成AIの可能性を広げる代表的な技術ですが、AIエージェントの開発は、より知的で自律的で多能なシステムへの一歩として、さまざまなシナリオで人間と協力して働くモデルを提供してます。AIエージェントへの移行によって、現実世界の問題をより深く理解／学習し、現実世界の問題を解決しうるAIシステムの構築に向けた技術として注目されています。 LLMとRAGとAIエージェントの関係柄大規模なLLMによる知識ベースと推論エ

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          CrewAI: あなたのために一緒に働くAIエージェントのチーム

          CrewAI: あなたのために一緒に働くAIエージェントのチーム元ネタ：Clip source: CrewAI: A Team of AI Agents that Work Together for You | by Maya Akim | Medium Andrey KarpathyのYouTubeのLLM紹介 このとても参考になるLLMの紹介では、OpenAIのトップエンジニアの一人であるAndreyが、Daniel Kahnemanの「Thinking, Fast

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          Jambaの紹介: Mamba, トランスフォーマー, MoEを組み合わせた、進化したLLM

          トランスフォーマーアーキテクチャの根本的な課題これまでのところ、LLMの作成は主に伝統的なトランスフォーマーアーキテクチャの使用によるものであり、その堅牢な能力で知られています。しかし、これらの構造には2つの重要な制限があります。 演算処理とメモリが二乗に必要ChatGPT、Gemini、またはClaudeのようなモデルはすべて、Transformerブロックの連結に基づいています。 各ブロックには2つの要素が含まれています： アテンション層 フィードフォワード層（画

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          次世代RAG：図解による概要

          元ネタ: Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview | by IVAN ILIN | Towards AI 次世代RAG：図解による概要Towards AI はじめにRetrieval Augmented Generation、通称RAGは、LLMに情報を提供し、生成された回答を基盤とする。基本的にRAGは検索+LLMプロンプティングであり、モデルに対して、検索アルゴリズムで見つかった情報をコンテキストとして提供し、

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          [速報]Google Cloud Next '24発表内容 (Day 1 のCEOキーノートブログより抜粋)

          Google Cloud Next '24はAI一色のイベント、と言えます。特に、ハードウェア／プラットホーム／アプリも含めたAIを提供する全体のアーキテクチャを改めて明らかにした、という点、他のクラウドベンダーに対して総合的なアプローチを示すことができた、という点で評価されると思います。 基本的に、次の3点が最も重要なポイントだと考えます。 HWインフラ、VertexAIによるAIプラットホーム、Geminiによるビジネスアプリの3つの層に分類して体系化 特にGemin

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          LangChain:初心者のためのガイド

          Clip source: Getting Started with LangChain: A Beginner’s Guide! | by Pavan Belagatti | ITNEXT LangChain初心者ガイドPavan Belagatti：ITNEXT 人工知能が世の中を変えていってる時代において、LangChainは大規模言語モデル（LLM）の能力を活用するために設計されたフレームワークとして登場しました。LangChainは、前例のない簡単さで複雑な生成AI

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          LlamaIndexを使用したマルチエージェント、マルチファンクションフレームワークの実装

          元ネタ: Implementing a Multi-Agent, Multi-Function framework with LlamaIndex | by Phil | Apr, 2024 | Medium LlamaIndexを使用したマルチエージェント、マルチファンクションフレームワークの実装エンジニア-1: 1人のエージェントに複数のツールを与えて複数の機能を呼び出すと、精度が低下する上、ハルシネーションが増加すると聞きました。1つの機能ごとに1つのエージェントを使

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          Weekly AI and NLP News — April 8th 2024

          Clip source: Weekly AI and NLP News — April 8th 2024 | by Fabio Chiusano | NLPlanet | Apr, 2024 | Medium Weekly AI and NLP News — April 8th 2024ChatGPTは登録無しで使用可能に、Stable Audio 2.0リリース、そしてOpenAIのSoraで作成された最初の音楽ビデオの登場Fabio Chiusano: NLPlanet

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          Complexity-NetとAdaptive-RAGの技術でRAGの推論性能を大幅に最適化／向上する

          元文献: Enhancing Language AI: When to Use Small, Large or Retrieval-Augmented Models | by Anthony Alcaraz | Apr, 2024 | Medium 言語AIの強化：小規模、大規模、または検索拡張モデルを使用するタイミングAnthony Alcaraz LLM（Large Language Models）のようなGPT-4は、自然言語処理と生成能力の著しい進歩をもたらしました

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          DataStaxがLangflowを買収：AIへの投資強化

          DataStaxがLangflowを買収DataStaxは、Apache Cassandra NoSQLデータベースの商業化した事で知られており、包括的な生成AI事業に舵を切りました。この軌道での第一歩は、2023年にAstra DBサービスにベクトル検索機能を統合したことです。その後、Retrieval-Augmented Generation（RAG）をバックアップするGenAIアプリケーション開発を強化し、2024年4月4日にRAG中心のアプリケーションのローコード開発

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          Self-RAGに関連する情報を集めた

          はじめにRAGの興味深い点は、プロンプトエンジニアリングと非常に似た軌道をたどっていることです。RAGは、最初はコンテキスト参照データを用いたプロンプトインジェクションから成るシンプルで効果的なコンセプトとして始まりました。 RAGの主な目的は、LLM（In-Context Learning）の能力を活用することです。 RAGには複雑さと効率の両方が伴います。リトリーバルはデフォルトで行われるわけではなく、ユーザーの要求をLLMが満たすことができるかどうかを判断するため

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          Snowflake のAI戦略、Cortex LLM Functionsについて

          背景 データウェアハウスまたはより正確にはデータプラットフォームの戦いにおいて、AIのトレンドが勢いを増しており、それに対応するためにGoogleやMicrosoftなども同様の機能をリリースして競争力を維持しているLLM機能を発表したことは驚くべきことではありません。 Snowflake LLM Functionsの機能Snowflake Cortexは、ユーザーにAIおよびMLソリューションを提供するマネージドサービスです。Snowflakeが提供する機能には、次の2

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