RT @hiro_gamo: RAGには↓2つのパターンのユーザ要求があると思ってて ①ドキュメントの文章そのものに関する要求(テキスト抜き出しなど) ②ドキュメントに書かれた知識系を問う質問… twitter.com/i/web/status/1…
posted at 10:56:57
RT @ai_database: LLMに外部知識を取り入れる2つの手法としてのファインチューニングとRAGを比較実験した結果 ai-data-base.com/archives/63401 Microsoftによる報告では、知識を参照する目的ではRAGが一貫して優れるとのこと。 記事では、ファインチューニング+RAGとRAG単体の比較など、詳細な実験結果などにも触れています。
posted at 10:56:47
RT @arapanman: 昨年寄せられた投書。こちらもヒーロー。 twitter.com/arapanman/stat…
posted at 10:55:53
RT @arapanman: 素晴らしい！思ってもなかなかできないよ。ヒーローだね。3/11読売新聞、震災関連の投書から。 pic.twitter.com/qCircQfKFH
posted at 10:55:21
RT @taziku_co: 【早すぎる推論】 @GroqIncで、Gemma 7B Instructが利用可能に。予測変換レベルで回答を生成。速度と精度はトレードオフですが、未来はそれも乗り越えていきそう。 速度というのは、それだけに価値になる場合があるのでこの組合せで何ができるのか考える。 #LLM #AI pic.twitter.com/5btbanNAtG
posted at 09:39:48
RT @raira21: 鳥海教授、切り返しがうまいのはもちろん、新聞社に対しての発言2ヶ所だけ「。」を使って威圧感を与えようとしてるのめちゃめちゃおもしろいんですよね。最高の苦言だ。 twitter.com/chemek_sun/sta…
posted at 09:39:27
RT @inuro: シャープが「カセットテープを入れることで火加減を自動でコントロールしつつ、シェフが音声で調理のコツを語ってくれる」というオーブンレンジの広告を昭和56年のきょうの料理に出しており、半世紀前から発想の方向にブレがない。 pic.twitter.com/3XxqHx6zql
posted at 09:19:41
NLP2024 チュートリアル3とチュートリアル4のどちらを聴講しようか。
posted at 09:07:02
RT @llama_index: Building Agents that can execute step-by-step with Llama.cpp This is a great tutorial by @andysingal to show you how to build a local LLM agent that can do the following: 1️⃣ Step-wise execution 2️⃣ Include human feedback in the middle of execution to help guide the agent 🦮… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/ZGyW8RxLwl
posted at 09:06:20
RT @matsumoto0007: 10徳ナイフは災害用として認められるという判例が出来たのは大きいな。 twitter.com/keuzer/status/…
posted at 08:54:19
RT @shesatonthewall: ④ご返品とご返金承りますが」 と言ったら、「このまま帰る」と。 しばらく様子を見ていたら、どこからか奥さんが出てきて、2人で大量の買い物を静かに袋詰めして帰っていった。 汚客は「社員を呼べ！」と気軽に言うけど、社員を呼ぶと言うことは、うちの店では徹底的に白黒つけるってことです。
posted at 08:51:09
RT @nikkei: 能登半島地震の直後、人々は東日本大震災の2倍の速さで避難していました。 www.nikkei.com/article/DGXZQO… インタビューと人流データの分析から、当日の状況が浮かび上がってきます。 【NIKKEI Film】 pic.twitter.com/rASaiOFGAV
posted at 08:48:54
RT @bindureddy: RAG Is Difficult and How To Get It Right RAG is difficult to get right because the system must first understand your query before retrieving the appropriate documents from the retriever/vector store. It's a complex machine-learning problem, and you have to solve for: - query… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/mJskGy3PvO
posted at 08:39:52
RT @llama_index: RAG over Complex PDFs V2 📑 If you’re looking for a definitive tutorial on solving RAG over your messy, complicated PDFs (with messy formatting, fonts, tables, charts), this is the tutorial for you. In these settings, naive RAG doesn’t work ⛔️. This video by @AIMakerspace is a… twitter.com/i/web/status/1… pic.twitter.com/V4iryJ6DDI
posted at 08:39:44
RT @kohige3: ガンダムで理解しようとする光る君へ※先週までver. ・・・ここに謀ったな道兼！！！する花山天皇が加わるのか・・・ #光る君へ pic.twitter.com/5KTqbXJnft
posted at 08:36:29
posted at 08:15:24
posted at 07:44:38
RT @ndzfs: What if I build a new version of @babyAGI_ using DSPy ? Let's go ! original github by @yoheinakajima : github.com/yoheinakajima/… pic.twitter.com/zQnY3RyJUM
posted at 00:00:07