#生成AI
Contextual Retrievalとは：RAGの精度向上の手法
こんにちは、スクーティーという会社の代表のかけやと申します。
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。
Anthropicは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) における情報検索の精度を向上させ
Google Colab で Gemma 2 JPN を試す
「Google Colab」で「Gemma 2 JPN」を試したのでまとめました。
1. Gemma 2 JPN「Gemma 2 JPN」は、「Gemma 2 2B」を日本語テキストに合わせてファインチューニングしたモデルです。「Gemma 2」での英語のみのクエリと同じレベルのパフォーマンスで日本語をサポートします。
2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。
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Google Colab で LLM-jp-3 1.8B を試す
「Google Colab」で「LLM-jp-3 1.8B」を試したので、まとめました。
1. LLM-jp-3「LLM-jp-3」は、国立情報学研究所の大規模言語モデル研究開発センターによって開発されたLLMです。「LLM-jp-3 172B」の事前学習に使用しているコーパスで学習したモデルになります。各モデルは日本語・英語・ソースコードを重点的に学習しています。「Apache License
【初心者向け】最近のローカル日本語LLM【ローカル万歳】
はじめにOllama Open WebUIやLM Studioのローカルで簡単に利用できる最近の実用的な日本語対応のLLMを紹介しようと思います。※ Python言語を利用してアクセスするのではなく、「モデルのダウンロードとGUIソフトウェアの設定」で実行できるものです
Open WebUIの詳しい導入方法は下記事で紹介しています。
公式レポジトリはこちら
Qwen 2.5中国アリババ社の
o1-previewの性能はどのくらい向上したのか？ーGPT-4oとの性能比較
9月12日、OpenAIが新しい推論モデルのo1-previewとo1-miniを発表し、ChatGPT Plusなどの課金ユーザーは、即日、両モデルを利用できるようになりました。
これらのモデルは、応答前に時間をかけて考えるように設計されており、複雑なタスクを論理的に処理し、従来のモデルよりも科学、コーディング、数学における難しい問題を解決することができるとされています。
そこで、今回、新モ
