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生成AI新年会2024で「AIエージェントとLangChain」について話しました｜mah_lab / 西見公宏

2024/01/30 11 users LangChain SoftwareDesign誌連載

LangChainエコシステムの盛り上がり昨年の3月ぐらいから「もくもくLangChain」と称したLangChain推し活動を続けていますが、昨年年末にかけてLangChain関連書籍が多数出版されていたり、SoftwareDesign誌でのLLMアプリケーション開発に関する連載も好調だったりと、LangChain周辺のエコシステムは継続して盛り上がり続け... 続きを読む

SQLiteでベクトル検索ができる拡張sqlite-vssを試す｜mah_lab / 西見公宏

2023/06/07 96 users SQLite ベクトルデータ mah_lab ベクトル検索

SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベ... 続きを読む

LLMアプリケーションの新定番、Microsoft guidanceライブラリのgenメソッドを詳細に追ってみる｜mah_lab / 西見公宏

2023/05/28 14 users guidance mah_lab gpt-3 新定番定番

MicrosoftのguidanceライブラリはLLMアプリケーションを作成する際の新たな定番となりそうな気がしています。そういう訳で、今回はguidanceのgenメソッドについて詳しく追ってみたいと思います。基本的な使い方import guidance gpt3 = guidance.llms.OpenAI("text-davinci-003") gpt3_5 = guidance.llms.OpenAI("gpt-3.... 続きを読む

Superflare's Design Principles｜mah_lab / 西見公宏｜note

2023/05/08 14 users mah_lab Note

最近Cloudflare Workers + D1（SQLiteベースの分散データベース）の組み合わせにアツさを感じており、さらにそこに乗せるアプリケーションを開発するフレームワークとしてRemixに注目しています。RailsならHeroku、Next.jsならVercel、RemixならCloudflareという様相です。「cloudflare-workers + d1 のポテンシャルは... 続きを読む

ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見公宏｜note

2023/05/06 17 users Note

めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。（注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので... 続きを読む

大規模言語モデル間の性能比較まとめ｜mah_lab / 西見公宏｜note

2023/04/25 80 users Note

StableLMのファインチューニングってできるのかな？と調べたところ、GitHubのIssueで「モデル自体の性能がまだ良くないから、ファインチューニングの段階ではないよ」というコメントがありまして。シートの中身を見てみるlm-evalシートstablelm-base-alpha-7bは54行目にありまして、確かに他の言語モデルと比較するとま... 続きを読む

大規模言語モデルを自社でトレーニング＆活用する方法｜mah_lab / 西見公宏｜note

2023/04/24 10 users mah_lab Note LLMs 自社トレーニング

オンラインIDEを提供しているReplitでは自社で大規模言語モデルをトレーニングしているらしく、そのノウハウがブログ記事にまとめられていたので要約してみました。なぜ自社で大規模言語モデルをトレーニングするのか？企業が独自に大規模言語モデル（以下、LLMs）をトレーニングすることを決める理由は、データのプラ... 続きを読む

LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見公宏｜note

2023/04/21 12 users 概観 mah_lab Note

ChatGPTのように対話的にAI（LLM）を扱う場合は、AIがズレた応答をしてきたときでも人間が補正／修正することで適切なアウトプットを求めることができます。しかしソフトウェアの中にLLMを組み込む場合は、自動化が目的なのもあって人間による補正を働かせることは困難なので、そのアウトプットには一定の安定性が求めら... 続きを読む

行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜まーくん | 西見公宏｜note

2023/03/15 541 users GPT GPT-4 Note GPT-4 API まーくん

今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。というわけで今日は非構造化データを構造化データに変... 続きを読む

納品のない受託開発を支えるレガシーコードを作らない仕組み

2014/09/27 108 users レガシーコードレガシーコード改善勉強会納品受託開発

納品のない受託開発を支えるレガシーコードを作らない仕組み Presentation Transcript 納品のない受託開発を支えるレガシーコードを作らない仕組み SonicGarden Inc. 西見公宏 2014/9/27 レガシーコード改善勉強会西見公宏 Nishimi Masahiro As Business Programmer 2014/09/27 レガシーコード改善勉強会 ... 続きを読む

デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣（DevLove版）

2014/08/23 329 users プログラマ西見秘訣 DevLove甲子園クソコード

デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣（DevLove版） Presentation Transcript いつまでクソコードを書き続けるの？デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣 SonicGarden Inc. 西見公宏 2014/8/23 DevLove甲子園東日本大会技トラック 5回裏 DevLove甲子園東日本大会技トラック西見 ... 続きを読む

デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣（DevLove版）

2014/08/24 330 users プログラマ西見秘訣 DevLove甲子園クソコード

デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣

2014/08/12 930 users プログラマ SonicGarden 秘訣 Study

デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣 Presentation Transcript SonicGarden Study 11 #sg_study いつまでクソコードを書き続けるの？デキるプログラマだけが知っているコードレビュー7つの秘訣ソニックガーデン西見公宏 1 SonicGarden Study 11 #sg_study 西見公宏 N... 続きを読む

ソニックガーデン流無駄のないシステム開発

2012/12/07 34 users Twitter SonicGarden 西見システム開発

ソニックガーデン流無駄のないシステム開発 — Presentation Transcript Cloudforce Japan 2012Developer Zone2012/12/6 ソニックガーデン流無駄のないシステム開発 SonicGarden プログラマ西見公宏 twitter: @mah_lab blog: http://blog.mah-lab.com/ はじめに自己紹介西見 ... 続きを読む

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