LangChainのRecursiveCharacterTextSplitterの動作がおかしいので自作する
                2k{icon} {views}LangChainのRecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoderの動作が思ってたのと違ったので、それに相当するものを自作してみま […]...
              
            
  
       GeminiのアプリケーションとGeminiのAPIは全然出力が違うので気をつけましょうという話
                2.6k{icon} {views} Gemini AdvancedやGeminiのようなアプリケーションとしてのGeminiと、Google Cloud上のモデル/LLMとしてのGeminiは全く異なる出力をします。最 […]...
              
            
  
       Vertex AIからGeminiのAPIを呼び出す
                613{icon} {views} Google Cloudのサービスアカウントがある場合に、Vertex AIからGeminiのAPIをサクッと動かす方法のメモ。とりあえず試したいときに。 前提 サービスアカウントのJ […]...
              
            
  
       論文まとめ:COLE: A Hierarchical Generation Framework for Graphic Design
                370{icon} {views} * タイトル:COLE: A Hierarchical Generation Framework for Graphic Design * 著者:Peidong Jia, Chenxu […]...
              
            
  
       論文まとめ:Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4
                642{icon} {views} 論文タイトル:Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 著者:Sond […]...
              
            
  
       LLMに検索エンジンの検索ワードを生成させる(AI王データセット)
                1k{icon} {views} 検索エンジンの結果を利用してRAGをするために、LLMを使って検索ワードを自動生成させたい。AI王データセットの中から、GPTの知識だけでは解けない問題を選択し、定量評価することで、プロ […]...
              
            
  
       論文まとめ:WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models
                772{icon} {views} タイトル:WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models 著者:Hongliang  […]...
              
            
  
       OpenAIの新しいEmbeddingAPIをlivedoorニュースコーパスで試す
                1.2k{icon} {views} OpenAIの新しいEmbedding APIを試してみました。Embedding APIをテキスト分類のバックボーンとして使用し、ロジスティック回帰を行います。Livedoorニュ […]...
              
            
  
       GPT-3.5/4にabc/EQIDENの問題を解かせてみた(AI王データセット)
                340{icon} {views} RAGのための評価データセットの構築として「GPTの素の知識で解けない問題のデータセット」というのが必要性を増している。RAGの性能評価(特にBingチャットのような検索エンジンのRA […]...
              
            
  
       論文まとめ:Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
                510{icon} {views} タイトル:Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models 著者:Gemini Team((842 additional aut […]...