DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。
DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
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おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV
OpenAIのChatGPT、MicrosoftのBing、GoogleのBardなど、言語系のAIサービスが急速に普及し始めました。1ちなみに記事冒頭のアイキャッチ画像は, 会社のロゴ風画像で「GPT」という文字をなんとか表示させようと画像生成AIで1時間悪戦苦闘したが結局、意味不明の文字列しか出てこなかったロゴ」です これらのサービスは、いずれも大規模言語モデル（Large Language Models; LLMs)をベースにしているという共通点があり、社会や産業に極めて大きなインパクトを与えると予想されています。 そこで、このような大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネスを展開する際に留意すべき法規制・知的財産権・契約について、何回かに分けてまとめてみようと思います。 今回は、まずは総論部分として「大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネス3つの領域」と「それぞれの領域におい
1 画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の２つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 （1） 生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー
That’s close to being right except for one big problem…I’m the co-founder of a few companies, but neither of them are Superhuman or Reify. AI critics will be quick to say that this proves GPT-4 is nothing more than a stochastic parrot, and that its results should be dismissed offhand. But they’re wrong. Its performance improves dramatically the second it has access to the right information. For ex
はじめまして、AI システム部の森紘一郎です。音声チームにおいて音声合成をはじめとする音声技術に関する研究開発を担当しています。本記事では、 TechCon2020 で発表予定だった内容についてブログ記事にまとめました。 このPart1の記事では音声合成に関する取り組みについて紹介します。また、 Part2の記事 では音声変換に関する取り組みについて紹介します。 音声合成のデモは こちら から確認できます。 概要 バーチャルキャラクターやスマートスピーカーなど音声を活用した新たなアプリケーションが広がっています。近年、発展が著しい深層学習は音声分野にも導入が進んでおり、自分好みの声で好きな言葉を喋らせることや、男性の声を女性の可愛らしい声に変換することが可能になってきました。本記事では、最新の音声AI技術を紹介するとともに、音声合成のエンターテインメント分野への導入の試みについて紹介します
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