技術情報

生成AI

• 2024-07-19

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  生成AIを用いたコードレビュー

  はじめに 初めまして。ARISEでWeb系の開発、モデルのソリューション組み込みを主に行う「ソリューションエンジニア」というキャリアトラックに所属しているエンジニアの坂本です。 先日から当社のブログでGitHub Copilotを利用したコード開発について触れてきました。 新人エンジニアがGitHub Copilotを使ってみた。 GitHub Copilotと一緒にTerraformを書いた体験談 初めてのインフラ構築 RAGアプリの作成でGitHub Copilotを使ってみた しかし、生成AIを用いた開発補助ツールはコード生成だけにとどまらず、様々模索されています。...

• 2024-07-09

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  【JSAI2024】「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました

  はじめに こんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。 弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会 全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。 研究背景 私たちは「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」というテーマで研究を行いました。 近年、Chat-GPTをはじめとする大規模言語モデル（以下、LLM）が脚光を浴びており、今後も私たちの生活において重要な役割を担う場面が増えてくると予想されます。...

• 2024-06-19

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  【JSAI2024】「LLM エージェントの人間との対話における 反芻的返答の親近感向上効果」についてポスター発表しました

  はじめに こんにちは、ARISE analyticsの芹澤です。 弊社では、自己研鑽活動の一環として有志が研究を行っており、今年の人工知能学会 全国大会 (JSAI2024) でポスター発表を行いました。本記事はその報告になります。私は以前、「LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える 」という記事を書きましたが、今回はそこで行っていた研究の成果を報告させていただきます。 ポスター発表の紹介 LLMエージェントが反芻的 (オウム返し) 対話を行った際に人間が感じる印象をテーマに、ポスター発表を行いました。 信頼の獲得について...

• 2024-06-10

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  AzureのLLMプロダクト開発支援ツール！プロンプトフローの入門

  はじめに こんにちは。ARISE analytics(以下ARISE)のInnovation & Growth Divisionに所属するエンジニアの渋谷です。 今回は大規模言語モデル(LLM)のシステム開発に役立つプロンプトフローというツールとその使い方、実際にARISE内でプロンプトフローを活用するイベントを開催した際にARISEメンバーがプロンプトフローで作成したプロダクトの一部を紹介します。 プロンプトフローとは プロンプトフローとはLLMの処理を含む開発をローコードで実現できるツールです。...

• 2024-04-15

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  動画生成AIによるシミュレーション動画は物理法則を満たしているのか？

  はじめに こんにちは。Customer Analytics Divisionの奥井です。 今回は3月10日に行われた【第3回】生成AIなんでもLT会で登壇した内容をまとめます。 登壇内容について 発表資料のリンクはこちら （諸事情により、冒頭に会社説明の資料を含みます） 【第3回生成AIなんでもLT会資料】_動画生成AIと物理法則_v0.2.pptx from ARISE analytics テーマを選んだ理由 動画生成AI「Sora」がリリースされ、巷で話題になっていました。その中でも特に気になっていたのは、次のコメントです。 We’re teaching AI to understand...

• 2023-12-20

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  生成AI・LLMのメモリ最適化・高速化ライブラリ-DeepSpeed-

  はじめに ARISE analyticsの近藤です。 弊社では、KDDIグループを支えるためのAI技術開発を行っています。その一環でプロダクト開発を目的とした研究開発も進めています。 AIを活用したプロダクトとして、RPA（Robotic Process Automation）などが挙げられます。RPAでは大量のデータを短時間で処理する必要があります。そのため、AIの性能に加え処理速度も重視されます。また、AWSやAzure等のクラウド上で処理する場合は、インスタンスコストを削減するため可能な限りスペックを抑制する必要があります。...

• 2023-09-25

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  生成モデル（LLM）を用いた論文要約システムの構築～セキュリティ領域の論文の情報抽出を効率化してみた～

  はじめに ARISE analyticsの奥井です。普段は通信セキュリティに関する研究開発を行っています。 今回の記事は、Large Language Models(以降LLM)を用いて論文PDFに対するQ&Aについて試してみたことを紹介します。...

• 2023-09-20

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  LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える

  はじめに こんにちは、DX Technology Unitの芹澤です。以前は「RAG (Retrieval Augmented Generation) を活用！LLMで外部データを参照する方法を解説」という記事を書きましたが、今回もLLMに関連する記事をお送りします。 弊社では、業務時間のうち週に3時間まで自己研鑽に充てて良いという制度があり、各々興味のある勉強や実装、コンペ参加などを行ったりしています。その中で、私は学会に向けて各々好きな研究に取り組むグループに参加しており、毎週ゼミ形式で進捗共有をしながら研究活動を行っています。...

• 2023-08-18

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  RAG (Retrieval Augmented Generation) を活用！LLMで外部データを参照する方法を解説

  はじめに はじめまして、DX Technology Unitの芹澤です。普段はAI関連技術を用いた研究開発に携わっています。 昨今、ChatGPTを初めとした大規模言語モデル (Large Language Model; 以下LLM) が話題になっており、様々な質問に対して非常に優れたアウトプットが得られるようになりました。一方、LLMを企業で使用する場合、社内特有のデータを参照する必要があるため、社内特化LLMシステムを構築することが必須となります。...