自然言語処理入門

LangChain で RAGのハイブリッド検索を試す

「LangChain」でRAGのハイブリッド検索を試したので、まとめました。 1. RAGのハイブリッド検…

npaka

8時間前

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『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』がま…

『Google Gemini 1.5／LlamaIndex／LangChain 人工知能プログラミング実践入門』がまもなく発…

npaka

16時間前

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Gemini API の Context caching

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. Context caching「Context caching」…

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22時間前

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LangChain のユースケース

「LangChain」のユースケースをまとめました。 1. RAGのQA「RAGのQA」は、RAG技術を使用して…

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1か月前

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LangChain v0.1 から v0.2 への移行手順

LangChain v0.1 から v0.2 への移行手順をまとめました。 1. はじめに「LangChain v0.2」は 2…

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1か月前

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LangChain v0.2 の概要

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 1. LangChain v0.2「LangChain v0.2」は …

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1か月前

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Google Colab で属性予測モデル　KARAKURI LM 7B APM v0.1 を試す

「Google Colab」で属性予測モデル「KARAKURI LM 7B APM v0.1」を試したので、まとめました。 1. KARAKURI LM 7B APM v0.1「KARAKURI LM 7B APM v0.1」は、属性予測モデルです。「Gemma 7B」のファイチューニングモデルになります。学習データセットは、次の2つです。 2. 属性属性の値は 0(最低)〜4(最高) になります。・helpsteer ・oasst 3. Colabでの実行

Dify で RAG を試す

「Dify」で「RAG」を試したので、まとめました。前回1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Gen…

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1か月前

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Google Colab で mergekit-evolve による進化的モデルマージを試す

「Google Colab」で「mergekit-evolve」による「進化的モデルマージ」を試したので、まとめま…

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1か月前

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Weave と Elyza-tasks-100 でローカルLLMを評価する

「Weave」と「Elyza-tasks-100」でローカルLLMの評価を試したので、まとめました。 1. Weave…

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1か月前

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Google Colab で Phi-3 を試す

「Google Colab」で「Phi-3」を試したので、まとめました。 1. Phi-3「Phi-3」は、Microsoft…

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1か月前

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オリジナルデータセットで Idefics2 のファインチューニングを試す

オリジナルデータセットで高性能なオープンVLM「Idefics2」のファインチューニングを試したの…

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1か月前

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MLX で Llama 3 を試す

「MLX」で「Llama 3」を試したので、まとめました。 1. Llama 3「Llama 3」は、Metaが開発し…

npaka

2か月前

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OpenAI API の Assistan API v2 の新機能

「OpenAI API」の「Assistan API v2」の新機能についてまとめました。 1. Assistan API v2の新機能「Assistant API v2」の新機能は、次のとおりです。 1-1. file_searchの追加 (元Retrieval) 「file_search」と呼ばれるRetrievalを改良したToolが追加されました。このToolは、Assistantごとに最大10,000個のファイルを取り込むことができます。これは以前の500倍で