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論文メモ STaR: Self-Taught Reasoner - 推論で推論をブートストラップする

STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning Eric Zelikman, Yuhuai Wu, Jesse Mu, Noah D. Goodman [v1] Mon, 28 Mar 2022 03:12:15 UTC (149 KB) [v2] Fri, 20 May 2022 13:52:54 UTC (233 KB) 要旨（要約） 大規模言語モデル(LLM)の「思考の連鎖（chain-of-thought）」による逐

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    • 論文メモ MemGPT： オペレーティング・システムとしてのLLMを目指して

      MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems Charles Packer, Sarah Wooders, Kevin Lin, Vivian Fang, Shishir G. Patil, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez [v1] Thu, 12 Oct 2023 17:51:32 UTC (391 KB) [v2] Mon, 12 Feb 2024 18:59:46 UTC (419 KB) 概要

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      • 論文メモ Q*: LLMのマルチステップ推論を改善するための熟慮計画

        Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning Chaojie Wang, Yanchen Deng, Zhiyi Lv, Liang Zeng, Jujie He, Shuicheng Yan, Bo An Skywork AI Nanyang Technological University [v1] Thu, 20 Jun 2024 13:08:09 UTC (512

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        • Week of 6/24(2024) LangChain Release Notes

          LangChain 製品ファミリーに新しいメンバーが加わりました。LangGraph Cloud は本日最初のステップを踏み出します。エージェント ワークフローにとって興味深い理由、LangGraph との違い、ベータ版への登録方法については、以下をお読みください。さらに、通常の統合とコミュニティの最新情報も以下から入手できます。 製品アップデートLangChain、LangSmith、LangGraph の最新の製品アップデートとニュースを紹介します ☁️ LangGr

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        論文メモ STaR: Self-Taught Reasoner - 推論で推論をブートストラップする

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        • 論文メモ MemGPT： オペレーティング・システムとしてのLLMを目指して

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        • 論文メモ Q*: LLMのマルチステップ推論を改善するための熟慮計画

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        • Week of 6/24(2024) LangChain Release Notes

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          Week of 6/10(2024) LangChain Release Notes

          LangChainが熱を帯びる6月へようこそ！今回は、LangSmithの組織的な強化、プレイグラウンドとオンライン評価者プロンプトの改善についてご紹介します。LLMが生成したUIも話題を呼んでいますし、Llama 3を使ったおいしいコードレシピもあります。 Andrew Ng (DeepLearning)による無料のLangGraphコースから、RAGやエージェントといったお気に入りのトピックに関するコミュニティの洞察まで、学習リソースも見逃せません。 製品アップデート

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          Week of 5/27(2024) LangChain Release Notes

          LangChain v0.2 にはバージョン管理されたドキュメントがあり、LangSmith には既成の評価プロンプト、データセットの分割と繰り返しが追加されています。また、NVIDIA コンテストと NYC/SF ミートアップもチェックしてください。 ドキュメントが更新され、データセットが分割され、ミートアップのスポットが埋まりつつあり…LangChain は進化を続けています 🐎。今回のエディションでは、バージョン管理されたドキュメント、データセットの改善、LangSm

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          Week of 5/13(2024) LangChain Release Notes

          ここLangChainでは、花が咲き乱れる庭となっています。 LangChain v0.2 がもうすぐリリースされ、LangSmith にはセキュリティとコンプライアンスが強化され、ペアごとの評価などの新機能が追加されました。 「Speak the Lang」セクションでは、実際の使用例に焦点を当てています。また、パートナーやコミュニティ コンテンツの寄稿者向けに専用の放送時間を追加しました。是非、ご一読を！ 製品のアップデート💡LangChain、LangSmith、La

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          LangChain v0.2:安定性への飛躍

          4ヶ月前、私たちはLangChainの最初の安定版をリリースしました。本日は、langchain v0.2のプレ（事前）リリースを発表します。 このリリースは、v0.1 で築かれた基盤に基づいて構築されており、コミュニティのフィードバックが組み込まれています。v0.2がもたらすものを共有できることを嬉しく思います。 langchainとlangchain-communityの完全分離 新しい (バージョン管理された) ドキュメント より成熟した制御可能なエージェントフ

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          LangChain v0.2:安定性への飛躍

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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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          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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