生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.162024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジしてる方に少しでも参考になれば幸いです。
15歳の高校生、「日本語能力最強」のAIモデル開発 AITuber向けに設計
15歳で現役高校生の開発者「Holy-fox/子狐」氏は5月9日、パラメーター数7Bクラスとしては日本語能力が最強となる大規模言語モデル（LLM）「ArrowPro-7B-KUJIRA」を公開した。 「AITuberの魂」になることを想定 7Bにおいて日本語能力最強のモデル、ArrowPro-7B-KUJIRAができました。Elyza-task100においては約3.8をマークしています！AItuber用途を主眼において設計されています（それ以外もできるよ！） https://t.co/kiywdI5YCs — Holy-fox/子狐 (@Holy_fox_LLM) May 9, 2024 同モデルはMistral系のオープンソースLLM「NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0」をベースに、AITuber（生成AIを使ったバーチャルYouTuber）やAIアシスタントでの利用を想定
AIの台頭による業務への影響調査 | スキルアップ研究所
近年、人工知能(AI)が急速に発展し普及したことで、ビジネス環境が大きく変化した。 AIの導入により、様々な業界で業務効率が上がり生産性が向上する一方で、従来の仕事や職種にどのような影響があるのかについても議論が交わされている。 また、AIを活用することで、どの分野で効率化が図られているのかを把握することで、そうした情報を踏まえて適切なスキルアップを選択することが可能になる。 そこでスキルアップ研究所では、AIの台頭が仕事内容にどのような影響を及ぼしたのかについて調査した。 AIが職場で活用されているのは約4割まず、AIが職場で活用されているかどうかについて尋ねたところ、活用されていると答えた割合は約4割だった。 過半数には至っていないながらも、AIの導入は一定の割合では行われており、技術の浸透が進んでいると言える結果となった。 データ管理・分析へのAIの利用が最多AIが活用されている業務
ＡＩ投資、首位米国１０兆円 １２位日本の１００倍、２３年：東京新聞 TOKYO Web
人工知能（ＡＩ）に対する２０２３年の各国の民間投資額で、米国が６７２億２千万ドル（約１０兆円）と首位だったことが７日、米スタンフォード大の推計で分かった。６億８千万ドルで１２位にとどまった日本のほぼ１００倍に達する。２位の中国は７７億６千万ドル、３位英国は３７億８千万ドルで、日本は大きく後れを取っている。 ４位はドイツ（１９億１千万ドル）、５位はスウェーデン（１８億９千万ドル）だった。韓国とインドは９位でともに１３億９千万ドル、シンガポールが１１位の１１億４千万ドルと、日本の投資額はアジアでも見劣りした。 米国はデータを学習する仕組み「ＡＩモデル」も２３年に計６１と最も多く生み出した。欧州連合（ＥＵ）の２１、中国の１５を大幅に上回った。日本は同大が公表した国別の上位１０カ国までに入らなかった。１０位はエジプトの２だった。
イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 事例ニュース ＞ イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に AI AI記事一覧へ [事例ニュース] イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に 発注量算出システム「AIオーダー」の適用範囲も拡大 2024年5月7日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト イオンリテール（本社：千葉県千葉市）は2024年5月7日、過去の販売データに基づきAIが適切な値引き率を提示する自社開発システム「AIカカク」の適用範囲を拡大すると発表した。2021年から利用する総菜部門と2022年から利用する日配品（数日期限）に続き、畜産部門（同年5月8日に適用）と水産部門（同年5月22日に適用）で利用する。導入店舗は約380店舗で、今
大規模言語モデルを使って組織内の全データを検索する時にはどのような前処理を行うと効率的なのか？
組織には構造化されたデータベースやきれいにフォーマットされたCSVのほか、何気なく書いたメールから複雑な技術マニュアルまでさまざまな形式のデータが大量に保存されています。検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)を使用して全てのデータから適切な情報を引き出すための技術ですが、RAGを使用する際にデータの取り込みと前処理をどのように行うと効率的なのかを、RAG向けデータ前処理サービスを展開するUnstructuredが解説しました。 Understanding What Matters for LLM Ingestion and Preprocessing – Unstructured https://unstructured.io/blog/understanding-what-matters-for-llm-ingestion-and-preprocessing LLMを最大限に
社内に生成AIを導入 関連業務時間を50％削減へ
株式会社ファミリーマート（本社：東京都港区、代表取締役社長：細見研介）は、2023年12月からの３カ月間の検証で、生成AI活用による業務効率化の広範な実証実験を推進した結果作業時間が約50％削減される見込みとなる業務を特定し、今期に集中的に効率向上に取り組む方針となりましたのでお知らせいたします。 今回、時間削減効果が見られた業務は、各種アンケートの集計作業や社内文書および社員教育資料の作成、店舗経営を支援するスーパーバイザー（以下：SV）から本部担当社員への問い合わせ対応で、これらの業務に生成AIを活用することで業務時間の大幅な時間短縮につなげてまいります。そして、新たに創出された時間をメディア事業などの付加価値を生む業務に有効活用する方針です。 今後はさらに、SVの店舗コンサルティング業務領域で検証を継続し、加盟店に対してより効果的で高品質なコンサルティング業務の実現を目指してまいりま
GWに徹底理解！GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
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大規模言語モデルの「幻覚」を軽減する32の最新テクニック バングラデシュなどの研究者らが発表
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 バングラデシュのIslamic University of Technology、米サウスカロライナ大学、米スタンフォード大学、米Amazon AIに所属する研究者らが発表した論文「A Comprehensive Survey of Hallucination Mitigation Techniques in Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）における幻覚（AIが根拠のないコンテンツを生成すること、ハルシネーションともいう）を軽減するための32のテクニック（研究）を紹介した研究報告である。 これらのテ
大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM（Large Language Model）にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、
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
RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(実践編)
損害保険ジャパン株式会社 DX推進部の眞方です。この記事では、RAG（Retrieval Augmented Generative）の構築時に、ドキュメント検索精度の向上を目指して検索モデルの改善を行った際の手法、および結果について解説させていただきます。 概要を知りたい、という方は以前書いた前回の記事を読んでください。 はじめに 今回はRAGにおける検索モデルの改善を目的として、独自のデータを使用してfine-tuneを行いました。 RAGにおける検索（赤枠）の部分を改善する取り組みを行いました。 検索モデル 学習のためのライブラリとしては、sentence transformersを使用しました。また、モデルは日本語BERTを使用しています。 データ 今回RAGの対象となるドキュメントは、大きく次の2つが存在しています。 規定集 保険商品の説明等が書かれているドキュメントです（詳細は前
Introducing Gemini: our largest and most capable AI model
A note from Google and Alphabet CEO Sundar Pichai: Every technology shift is an opportunity to advance scientific discovery, accelerate human progress, and improve lives. I believe the transition we are seeing right now with AI will be the most profound in our lifetimes, far bigger than the shift to mobile or to the web before it. AI has the potential to create opportunities — from the everyday to
自社のデータで生成AIを強化すべし：ファインチューニングしてビジネスに活用させたい基盤モデル（その２） | NTTデータ先端技術株式会社
Microsoft、Google、MetaなどのBig Techが生成AIの開発をリードし、競争を激化させている現在、国家レベルでも本腰を入れて政策的に取り組もうという動きが加速しています。たとえば、英国では、2023年度春季予算案において、財務大臣が大規模言語モデルを含む基盤モデルにおける英国の主権能力を向上させるための新たな政府・産業タスクフォースを設立すると発表し、また、スナク首相が11月1日～2日にAIの安全性やリスク管理をテーマにした世界初のサミット "AI Safety Summit" を世界28カ国とEUの政府高官やAI企業の代表らを招集して主催するなど、AI推進とAI規制は英国政府の積極的な政策分野となっています。 英国の政府機関の一つであるCMA（Competition & Markets Authority：競争・市場庁）は、2023年9月18日に、"AI Founda
ベールに包まれた 世界最高峰の頭脳集団 「オープンAI」の正体
The messy, secretive reality behind OpenAI’s bid to save the world ベールに包まれた 世界最高峰の頭脳集団 「オープンAI」の正体 サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として鳴り物入りで設立された。しかし、熾烈な競争環境の中で当初の理想は次第に失われつつある。 by Karen Hao2020.05.27 31 38 オープンAI（OpenAI）では毎年、従業員が汎用人工知能（AGI）の実現時期の予想を投票する。基本的に従業員の絆を深める楽しい余興のようなもので、人によって予想は大きく異なる。だが、人間のような自律システムが可能か否かの議論に関しては、従業員の半分が15年以内に実現する可能
小学5年生、生成AIを活用したボタン会話アプリを開発
小学5年生、生成AIを活用したボタン会話アプリを開発2023.11.14 17:007,202 福田ミホ ちゃんと使える生成AI。 公開から約1年経った生成AI、ChatGPT。その受け答えの賢さに多くの人が衝撃を受けて爆発的に広がりましたが、素のチャットとして日常的に使う人はそんなに多くはなく、ユーザーが減ってるなんて話もありました。 でも、これならたしかに使えそう！と希望が広がるアプリを見つけましたのでご紹介しますね。 場面緘黙当事者の小学5年生が開発それが、場面緘黙（かんもく）症（特定の状況で声を出して会話ができなくなる）の当事者である上田蒼大氏が開発したアプリ｢Be Free｣です。 上田氏は人前での会話全般ができないので、普段から筆談やジェスチャーで会話をしていましたが、時間がかかったり、細かいニュアンスが伝わりにくかったりするのが悩みでした。そんなとき、自分の言いたいことをパッ
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AIで「声を残す」プロジェクト 難病の女子大学生が見せた笑顔 再現された自分の声に「すごく自然」 | TBS NEWS DIG
⼤規模⾔語モデルの拡張（RAG）が 終わったかも知れない件について
LLMの現在 - Speaker Deck
How it’s Made: Interacting with Gemini through multimodal prompting
