大規模言語モデル(LLM)やそのツールの情報整理2024.06版

今月に入って気が付いたのはPhindの無料版に利用回数制限があること。自身に聞かせると1日最大10回らしいが、ログインなしでは実際もっと少なかった。会員登録したり有料プランにすれば使えるだろう想像はつくけど、登録・有料は数を絞りたいし、何より会社のセキュリティールール的に面倒。Microsoft CopilotもEdgeのサイドバーにあるので便利でつい使っていたが、やはり回答精度が良いのは、、、と改めて感じてたらgood news!!!

Perplexity&ソフトバンク素晴らしい、プライベートでLLMサービス使わないよなー、と一瞬だけ頭をよぎりつつも早速登録ww

外部の技術動向としては、MicrosoftがAzureからRAG機能を使いやすくしてる。LangChainやLLMのAPIを使うにしても環境構築が面倒だった(のでazureとかに依存すると楽だった)

のだが、Difyという新技術が出てきた。IT屋さんじゃない僕は表層的な理解しかまだできてないけれど、これいいじゃんという感想。

グーグルは「NotebookLM」というのを出してきた。かなり便利そうだな、コンサルタントの必須の道具になりそう、僕はperplexity派だけどww

AIツール開発環境についてはgoogleも

マイクロソフトやグーグルは小規模言語モデル(SLM)の動きも。

その他の面白そうな製品を手元ツールから基盤モデルまで。
GitHub - Alpha-VLLM/Lumina-T2X: Lumina-T2X is a unified framework for Text to Any Modality Generation

相変わらずリートンはビジネスモデルがわからんので不思議な動きに感じる。あと大手外コンだけでなく国内大手ファームも生成AIを業務に活用し始めてきた動き。AWSの検定ビジネスはそこまで見てなくて良い気はするww

あとは各種テキスト的なものが出ていたので、まとめ

個人的にはChatGPTの「Advanced data analysis」についても身の回りで少し話題が出たので簡単にメモ

最後に

以前どこかの記事で、生成AIの進展にってweb上のデータも再生産が繰り返され、その過程で汚染される的なことも書いたけど、それがこんな形で見え始めてきたという点は少々気がかり。


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