#LLM
2024年、ウイングアークエンジニアによるテックブログは続きます。
皆様こんにちは！！ ウイングアーク１ｓｔで、CTOに就任している島澤 です。2022年の夏からスタートしたテックブログも約2年、60以上のテック関連記事をnoteで公開できました。
昨年の出来事といえば、そんなテックブログを発信しているクリエイターのアーキテクトメンバーが集うイノベーションラボを、東京の秋葉原に2023年12月に開設しました。
ラボにはこのテックブログで執筆しているメンバーも常
ローカルLLMでメモ検索試してみた
はじめに巷ではどこもかしもこ生成AIの話題で盛り上がってます。私の部署でもLLMを利用していきたいという話が上がりこれから準備を進めていく流れになってます。
私自身ChatGPTやGithub Copilotを軽く触った程度しかなく踏み込んだ使い方は全然わかっていないので、今回はLLMを用いて社内文章検索(PC内にある自分のメモファイル検索)をやってみようと思います。
目指すシチュエーションLL
生成AIの能力をどう評価するか？ ~激化するLLM競争を正しく見極めるために~
はじめにはじめまして、ウイングアーク１ｓｔのこへもこと申します。
今回の記事では、大規模言語モデル（LLM: Large Language Models、以後LLM）の性能評価の裏側を紐解いていきたいと思います。
生成AI（Generative AI）、特にLLMの進化は目覚ましいものがあります。GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, command R+など数々のモデルが
ChatGPTとの連携を考えてみる③
はじめに昨年11月のOpenAI DevDayにて、前回投稿したCode Interpriterも本家API（Assistant API）のみで利用できるようになるなど、ChatGPTの機能追加が連打されました。中でもGPT-4 with vision（以降「GPT-4V」）は、遂に画像の認識も可能となり、いよいよマルチモーダルの本領が表れたと言えます。
一方、後を追うように、Googleも12