RT @gijigae: これはいい👏！子供たちにプログラミングを教える上でも大変効果的な方法だと思う✨。面白いし、結果を見てどんな改善が必要なのかを自ら考えるので、アルゴリズムの基礎も学べる。 pic.twitter.com/AQ7g8N374U
posted at 13:56:16
RT @fladdict: 「Q* について勝手な予想メモ」書いた。 名前からだけで、絶対に当たりっこない予想をするゲーム楽しい。雑イメージ図。 note.com/fladdict/n/n5f…
posted at 13:44:44
RT @ai_database: Microsoftの研究者ら、比較的小さなサイズでもタスクによってはOpenAIのGPT-4を凌駕する言語モデル『Orca2』を開発 ai-data-base.com/archives/59349 資源/コストを抑えつつ優れた推論能力を示すモデルの紹介記事です。 一般デバイス（スマホなど）で高度なAIを実装するパラダイムを導入する可能性を持ちます。
posted at 13:42:53
RT @tmiyatake1: OpenAI従業員が全てのLLMは同じデータセットでトレーニングですれば最終的に同じになるとコメントしている。 モデルは構造や細かい判断ではなく、データセットが最重要である。 だからこそLLMではなく、どのように独自データを獲得できるかの勝負に今後なる。 nonint.com/2023/06/10/the… pic.twitter.com/TZrNg3L2Mb
posted at 12:57:15
RT @umiyuki_ai: Claude無料版試してみたけど、結構長文の日本語pdf入力して要約してってお願いしたら、ちゃんと内容読んで要約箇条書き出してくれた（目次丸写しではない）… twitter.com/i/web/status/1…
posted at 12:57:07
RT @mshkssk: #小山田いく #すくらっぷ・ブック #日生香苗 カナちゃんです。 pic.twitter.com/1Vm0EqxHFw
posted at 12:49:18
RT @Trenitalia_ETR: VTOL機なら一次大戦の時の機体とだって合わせられるんやな… pic.twitter.com/QpN8Gtopo2
posted at 12:48:54
RT @kazunori_279: GoogleのAI「Bard」、YouTube動画の内容要約も可能に - ITmedia NEWS www.itmedia.co.jp/news/articles/…
posted at 11:38:07
RT @HeyAbhishekk: You can use ChatGPT and mental models for any problem. Here are 20 powerful prompts to boost problem-solving: Copy/paste below 🧵 pic.twitter.com/PrxwkN2V42
posted at 11:26:29
RT @ai_database: これまで「LLMの動きを観察して"プロンプトを調節"する」手法が追究されてきましたが、限界があるため「プロンプトによる"LLMの動きをダイレクトに調整"する」手法『ControlPE』が登場しました。 モデルを直接編集することなく実現するアプローチです。… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/ThoIdZUaNX
posted at 11:21:26
RT @make_jp: 100枚の公式記録写真と公式記録映像で振り返る「Maker Faire Tokyo 2023」｜公式記録写真（撮影：ただ（ゆかい））と公式記録映像をぜひご覧ください！ 出展者、来場者、スポンサー、関係者の皆さま、本当にありがとうございました！ #MFTokyo2023 makezine.jp/blog/2023/11/m… pic.twitter.com/uAJYbEjQve
posted at 09:40:59
RT @hantennano: 同世代トークをするときにこの子の話を出すんだけど誰も覚えていない…この子いたもん… pic.twitter.com/Xf3wuiYK8r
posted at 09:27:05
RT @jerryjliu0: This is one of the best overviews on the emerging multi-modal RAG architecture that I've seen 👇 Check out the full diagram outlining how to jointly index/retrieve/query both images and text: ✅ Index image data with CLIP embeddings, text data with text embeddings ✅ Given a… twitter.com/i/web/status/1… twitter.com/clusteredbytes…
posted at 09:25:39
RT @koheiichi: SQL DBを参照して質問応答を行うシステムでは、LLMに直接SQLを参照させると16%の正解率しか出なかったがLLMをナレッジグラフにマッピングしてそれを参照させると54%に改善したという研究。 本質的に持っている情報が同じでもデータ構造によってRAGの精度が変わることの一例ともみなせる twitter.com/maximelabonne/…
posted at 09:01:19
RT @yutah_3: BigQueryのLLM呼び出し関数で日本語を含むマルチリンガルのEmbedding生成が呼び出し可能に。 textembedding-gecko-multilingualを指定すると、BigQuery/BigLake内でテキストデータなどからEmbeddingを書き出すバッチ基盤として利用可能に。 cloud.google.com/bigquery/docs/… #gcpja
posted at 09:00:22
RT @kis: 「QLoRAを使った追加学習ではLoRAと比べて学習時間が39％長くなりましたが、VRAM消費量は33％少なくなりました」 「LoRAによる学習を複数回繰り返すとモデルの性能が低下してしまう」 「Alphaの値はRankの値の2倍が適切」 いま欲しい情報がいま来た gigazine.net/news/20231123-…
posted at 08:59:25
RT @jerryjliu0: As a fun Thanksgiving project we’re featuring an LLM-powered resume screener 🧑💼 - given a candidate’s resume, decide if it matches a JD. It’s a LlamaPack template 🦙 - easily use it as is or customize! As a fun example let’s see if I qualify for the role of @OpenAI CEO role,… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/VHuuuH1gSg twitter.com/llama_index/st…
posted at 08:43:38
RT @clusteredbytes: Multi-Modal AI is rapidly taking over 🔥🚀 It’s truly amazing how fast @llama_index incorporated a robust pipeline for multi-modal RAG capabilities. Here’s a beginners-friendly guide to get started with multi-modal RAG using LlamaIndex 👇🧵 pic.twitter.com/8Hjk702quk
posted at 08:43:06
RT @cwolferesearch: Q-Learning is *probably* not the secret to unlocking AGI. But, combining synthetic data generation (RLAIF, self-instruct, etc.) and data efficient reinforcement learning algorithms is likely the key to advancing the current paradigm of AI research… TL;DR: Finetuning with… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/1eH22RWJcc
posted at 08:05:46
RT @Yampeleg: Intel just dropped the most powerful 7B model ever! - Top 7B on Huggingface's leaderboard. TL;DR: - Base model: Mistral 7B. - Fine Tuned on: SlimOrca - DPO: LLaMA-13B vs ChatGPT Gens (Prefer ChatGPT) --- - Model: huggingface.co/Intel/neural-c… - SFT Dataset: huggingface.co/datasets/Open-… -… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/hRwHfsOKPM
posted at 08:05:32
RT @llama_index: Want to build a “chatbot over your data” just by talking to it, with any LLM? Our brand-new RAGs release lets you both 1️⃣ use *any* LLM to build the RAG agent (@OpenAI, @AnthropicAI , other models) 2️⃣ use different LLMs to power the RAG agent (OpenAI, Anthropic, @replicate,… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/711MWZBYW7
posted at 08:05:16
RT @johnjnay: LLMs & Extremely Difficult Science Questions -Biology, physics, chemistry experts wrote 448 questions -Highly skilled non-expert humans spending 30+ mins w/ unrestricted web search: 34% accuracy -GPT-4: 39% -PhDs in corresponding domains: 65% arxiv.org/abs/2311.12022 twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/UyMbnDp3cn
posted at 08:04:54
ChatGPTには「答え」ではなく「問い」を聞け AIとのブレストで成果を出すコツ｜「超」創造法 生成AIで知的活動はどう変わる？｜野口悠紀雄 - 幻冬舎plus www.gentosha.jp/article/24461/
posted at 08:01:24
「ChatGPT with voice」が無償ユーザーにも開放 ～まるで人間のように声でAIと対話 - 窓の杜 forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1549…
posted at 08:00:45
12/5までPDF版の本が50％ポイント還元、ITエンジニア向けの技術書など翔泳社の本が対象|CodeZine（コードジン） codezine.jp/article/detail… @codezineから
posted at 07:21:52
RT @llama_index: Automated resume screening with LLMs 📄🧑💼 Recruiting is tough, and one big part of that is filtering for the set of candidates that best match your role. As a fun project and through some careful prompting we created an LLM Resume Screener - given a job description and a set of… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/LatooEhFnd
posted at 06:17:31