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Week of 4/29(2024) LangChain Release Notes

🦜🛠️ラングスミスの新機能 回帰テスト エクスペリエンスの向上: LLM アプリケーションに変更を加える場合は、以前のテスト ケースと比較して動作が回帰したかどうかを理解することが重要です。プロンプト、取得戦略、またはモデルの選択を変更すると、アプリケーションによって生成される応答に大きな影響を与える可能性があります。複数の実験にわたるデータを簡単に探索できるように、比較ビューを更新しました。 表示したい情報の粒度をカスタマイズできるように、さらに多くの表示オプショ

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    • 論文メモ Ring Attention : Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context

      要旨（要約） 　Transformerは、多くの高度なAIモデルの主要なアーキテクチャであるが、動画のような長いシーケンスの取り扱いを制限するメモリ要求に苦戦している。我々は、ブロックワイズ・トランスフォーマーによるリング・アテンション（Ring Attention）と呼ばれる新しい手法を導入し、ブロックワイズ自己アテンションとフィードフォワード技術を採用して、複数のデバイスにまたがる長いシーケンスを効率的に管理する。この方法は、余分なコストをかけることなく、従来のメモリ効

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      • 論文メモ Transformer : Attention Is All You Need

        要旨（要約） 　支配的な配列伝達モデルは、エンコーダーとデコーダーを含む複雑なリカレントまたは畳み込みニューラルネットワークに基づいています。しかし、新しいシンプルなネットワーク・アーキテクチャであるTransformerは、注意メカニズムのみに基づいており、再帰と畳み込みを完全に排除しています。 　このTransformerは、学習時間を短縮しながら、品質の高い翻訳を実現することが示されており、WMT 2014英独翻訳タスクでは最良結果を2 BLEU以上上回り、WMT 2

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        • Week of 4/15(2024) LangChain Release Notes

          🤓 評価 ユーザーからは、アプリケーション ロジックの変更によって、関心のある定量的 (レイテンシー、コスト) および定性的指標がどのように変化するのかを特定することについては、まだ分からないという声が寄せられています。ラングスミスがお手伝いします! LangSmith Experimentations がアプリケーションを改善し、回帰を特定し、遅延、コスト、品質の間でトレードオフを行うための構造化されたワークフローをどのように提供できるかを示す新しいビデオ シリーズをリリ

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        Week of 4/29(2024) LangChain Release Notes

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        • 論文メモ Ring Attention : Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context

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        • 論文メモ Transformer : Attention Is All You Need

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        • Week of 4/15(2024) LangChain Release Notes

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          LangChain を使用したツール呼び出し

          TLDR : tool_callsに新しいAIMessage属性を導入しています。信頼性の高いツール呼び出しのための API を公開する LLM プロバイダーが増えています。新しい属性の目的は、ツール呼び出しを操作するための標準インターフェースを提供することです。これは完全な下位互換性があり、ネイティブ ツール呼び出しサポートを備えたすべてのモデルでサポートされています。これらの最新機能にアクセスするには、自社langchain_coreおよびパートナーのパッケージのバージョ

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          LangFriend: 長期記憶のある日記

          LangChain で私たちが最も興味を持っている概念の 1 つはメモリです。コンセプトに興味があるときはいつでも、そのコンセプトを紹介するサンプル アプリを構築したいと考えています。思い出のために、ジャーナリング アプリを構築することにしました。私たちは誰でも試せるバージョンをホストしています。また、開発者向け API に関して数人のアルファ ユーザーと協力し始めています。ご興味がございましたら、以下よりご登録ください。 主要なリンク: YouTube ジャーナルアプ

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          LangChain オープンソース抽出サービス

          今月初め、私たちは最新の OSS ユースケース アクセララントを発表しました。これは、テキストや PDF ドキュメントなどの非構造化ソースから構造化データを抽出するサービスです。今日、私たちはシンプルなフロントエンドを備えたサービスのホスト型バージョンを公開します。このアプリケーションは無料で使用できますが、実稼働ワークロードや機密データを対象としたものではありません。その目的は、2024 年にこのカテゴリで何が可能になるかを示し、開発者が独自のアプリケーションを本格的にスタ

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          Week of 3/18(2024) LangChain Release Notes

          🤓 フィードバックを使用してアプリケーションを改善する: 自己学習 GPT 誰もが、より高品質の LLM アプリケーションを取得する方法を見つけようとしています。そして私たちにとって、迅速な最適化が最優先事項です。私たちは、プロンプト戦略を改善するために LangSmith で収集したすべてのデータとフィードバックを利用できるかどうかを実験してきましたが、最初の結果には非常に興奮しています。自己学習は品質、ひいてはパーソナライゼーションにとって重要な部分となります。私たちが

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          CrewAI が解き放つ: AI エージェント チームの未来

          AI エージェント クルーはゲームを変えるAI エージェントはゲームチェンジャーとして台頭しており、問題解決、創造性、イノベーションのパートナーとして急速に成長しており、そこにCrewAIが登場します。 ほんの数分で、たった 1 つの思考が包括的なランディング ページに変わることを想像してみてください。それは私たちが今日 CrewAI を使って作り上げている現実です。 最近、Ollamaを利用した OpenHermes2.5 でCrewAI とLangChain を使用し

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          llamaIndex blog - ロングコンテキストRAGに向けて

          ジェリー・リュー 氏の2024 年 3 月 1 日のブログより Googleは最近、1Mのコンテキストウィンドウを備えたGemini 1.5 Proをリリースし、限られた開発者と企業顧客が利用できるようになった。そのパフォーマンスは、AIツイッターの想像力をかきたてました。これは、Greg Kamradtによって普及した「干し草の山の中の針」実験で99.7%の再現率を達成しました。初期のユーザーは、数十の研究論文や財務レポートを一度にフィードする結果を共有し、膨大な情報の宝

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          Week of 3/4(2024) LangChain Release Notes

          ✂️ 抽出のユースケース LLM の主な使用例の 1 つは、非構造化テキストから構造化データを抽出することです。これを最大限にサポートするために、LangChain に多くの機能を追加しました。また、このユースケースのためのより高レベルのエンドツーエンド ガイドも追加しました。 構造化データを簡単に取得できるようにするwith_structured_outputメソッドを言語モデルに追加しました。 これについて詳しく説明するために、ユースケースのドキュメントを更新しまし

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          Week of 3/4(2024) LangChain Release Notes

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          Week of 2/19(2024) LangChain Release Notes

          🚀LangSmithローンチ! LangSmith は一般提供開始になりました - 待機リストはもう必要ありません! ここから無料でサインアップしてください。 ビデオ リソース: 10 分でわかる LangSmithとプラットフォームの詳細な概要 私たちのリリース ブログでは、 LangSmith のすべての最新機能をカバーしています。 TypeScript の改良版を出荷しました。LangChain から独立して LangSmith を使用することが簡単になりました

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          "Sora"

          OpenAIが2024年2月15日（現地時間）、テキストから最大1分間の動画を生成できるAIモデル"Sora"をデモ動画とともに発表しました。話題になっていたので、すでにその動画を見られた方も多いのではないかと思います。もはや静止画の生成が古く感じられるようです。ここでは、そんな静止画を"Sora"のデモ動画に付いていたプロンプトから"DALL-E"と"Midjourney"に3種、生成してもらいました。オリジナルのデモ動画のイメージと合わせて、これら静止画も楽しんで頂ければ

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          OpenAI Research Indexより - 2016年8月29日「ディープラーニングのためのインフラストラクチャ」

          2016年の古いブログの要約なので予めご注意ください。 OpenAIのResearch Indexページ（https://openai.com/research/overview）に載っているページより古いものも含めて気になったものについて気ままに要約等をしています。今回は、次のURL先のページです。内容や訳には誤りがある可能性があります。 URL : https://openai.com/research/infrastructure-for-deep-learning

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          OpenAI Research Indexより - 2016年8月29日「ディープラーニングのためのインフラストラクチャ」

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          Pythonメモ - 顧客セグメンテーション

          次のブログ記事のGoogle Colaboratory上の実行記録です。 ・元のブログのコードでは動かない箇所は調整 ・データのヘッダー等は日本語化 ライブラリのインストール!pip install -qU scikit-learn sea kneed データフレームのインポートと読み取りimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom

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          Pythonメモ - 顧客セグメンテーション

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          核融合

          調査内容 核融合関連の最新ニュース: 2024年3月に「核融合産業協議会」が発足予定。三菱重工業やNTTなど19社が発起人で、参加社は50以上​​。 ムーンショット型研究開発制度の目標10に核融合が選ばれた。2050年までにフュージョンエネルギーの多面的な活用を目指す​​。 株式会社Helical Fusionは、東北大学金属材料研究所と共同で核融合炉用の新規金属材料を開発。これは核融合炉の商用化に向けた重要な発見とされる​​。 核融合実験炉ITER日本国内機関・QS

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