- Claude 2 \ Anthropic
- Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
2023年は、AI、より詳細には生成AIの時代と言えるでしょう。OpenAIのChat-GPTがその扉を開いたと言っても過言ではないでしょう。
新しいニュースが絶えず流れ込み、関連するYouTube動画も増えています。
そのため、毎日それらをまとめて共有しようとしていたのですが、容易ではなく、毎月行うことにしました。
AI月刊誌「Mr. Know-All」をスタートします。
[Mr. Know-All 1号 – 2023年7月]
Claude 2 – 強力な新しいLLMが登場しました。OpenAIから独立したAnthropicという会社が開発したものです。OpenAIにとって優れた代替手段となり得るとのことです。
- Claude
- Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic
- Unleashing the Power of Azure OpenAI and Service Embedding for unstructured document search - Beyond the Horizon...
- Are you struggling to find the information you need to be buried deep within unstructured documents? It's time to unleash the power of Azure OpenAI and Service Embedding! In this blog post, we'll show you how to harness the latest advancements in AI and cloud-based services to transform your unstructured document search.
Azureで埋め込みサービスを使用して、非構造化文書から意味のある情報を見つける方法を説明しています。MSがOpenAIに投資しているので、AIサービスを提供しているAzureも注目しておく必要があります。
LangChain & FastAPI – JWT認証を使用したプライベートでカスタムのチャットボット
ドイツ語です。GitHubのリポジトリなどを参照してください。
- GitHub - Coding-Crashkurse/LangChain-Intermediate-Project
- Contribute to Coding-Crashkurse/LangChain-Intermediate-Project development by creating an account on GitHub.
チェイニングとは何か？| Langchain
チェイニング – LangChainの中心的な概念。名前の通り、チェーンです。LLMチェーンです。
3種類のチェーンがあります – シンプルなシーケンシャル、複数入力、複数出力。
- GitHub - ayushwattal/PDF-ChatGpt: Create a ChatGPT for uploaded pdf using Langchain
- Create a ChatGPT for uploaded pdf using Langchain. Contribute to ayushwattal/PDF-ChatGpt development by creating an account on GitHub.
PDFプレビューの部分を確認する必要があります。
LlamaIndexとOpenAI GPT-3 Collab Pythonデモを使用してデータとチャット
個人データを埋め込むためにLlamaIndexを使用します。
LlamaIndexは、LLMアプリの構築を支援する「データフレームワーク」です。LlamaIndexを単なるインデックス作成ライブラリとして捉えるのではなく、一度は詳細に確認する必要があります。
約2時間の動画です。以下は、OpenAI APIを使用して要約し、DeepLで翻訳したものです。
シャナパキ博士は、90年代半ば以降のプラットフォームにおける主要な変化である生成AIに関する議論を主宰します。生成AI、アジアにおける経験、アーキテクチャ、リアルタイムデータと記録データにおける機械学習の使用方法を通じて、次世代のSalesforce for Shopifyを構築する方法について議論する予定です。また、データエンジニアリング、ベクトル検索埋め込み、プロンプトエンジニアリングとテスト、プロンプト検索と推論、ベクトルでパフォーマンスを最大化する方法についても議論します。さらに、AIが変化する言語と概念を学習し、適応できるようにフィードバックループを提供することの重要性、および幻覚を検出して予防する方法を理解するための、人間の監督の必要性についても議論します。
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