次のような状況を想像してみてください。素晴らしいアイデアで AI アプリを構築しましたが、大規模言語モデル (LLM) を実行するのが大変な作業のように感じられ、実現に苦労しています...
Anthropic の Model Context Protocol (MCP) は、AI アシスタントとデータベース、API、エンタープライズ ツールなどのデータ ソース間の安全な双方向通信を可能にするオープンソース プロトコルです。...
AI エンジニアにとって、複雑なシステムを構築する場合は特に、クリーンで効率的かつ保守しやすいコードを作成することが重要です。デザイン パターンは、ソフトウェア設計における一般的な問題に対する再利用可能なソリューションです。...
大規模言語モデル (LLM) のような基礎モデル (FM) による自律エージェントの成長により、複雑で多段階の問題を解決する方法が改革されました。これらのエージェントは、次のようなタスクを実行します...
LLM を審査員とするフレームワークは、人間による評価に代わるスケーラブルで自動化された代替手段です。人間による評価は、多くの場合、コストがかかり、時間がかかり、実行可能な回答の量によって制限されます...
Microsoft Research は、複雑なマルチエージェント コラボレーションが可能な AI エージェントを構築するためのオープン ソース Python フレームワークとして、2023 年 XNUMX 月に AutoGen を導入しました。AutoGen はすでに注目を集めています...
17 年 2024 月 1 日、Microsoft は、XNUMX ビット量子化大規模言語モデル (LLM) を実行するように設計された推論フレームワークである BitNet.cpp を発表しました。BitNet.cpp は、Gen...
最近のいくつかの大きなニュースにより、エンタープライズ AI 分野の覇権をめぐる競争が加速しています。OpenAI の ChatGPT は現在、毎週 200 億人を超えるアクティブ ユーザーを誇り、これは...
絶えず進化を続ける分子生物学の分野において、最も困難な課題の 1 つは、特定のターゲットに効果的に結合できるタンパク質を設計することです。
大規模言語モデル（LLM）の需要が高まるにつれ、高速、効率的、かつスケーラブルな推論を実現することがこれまで以上に重要になっています。NVIDIA の TensorRT-LLM は…
Reflection 70B は、HyperWrite が開発したオープンソースの大規模言語モデル (LLM) です。この新しいモデルは、AI 認識へのアプローチを導入し、私たちの認識方法を一変させる可能性があります...
機械学習の可能性の限界を押し広げる上で、計算能力は重要な要素となっています。モデルが複雑化し、データセットが指数関数的に拡大するにつれて…
開発者やデータ サイエンティストとして、API を通じてこれらの強力なモデルとやり取りする必要があることに気付くことがよくあります。しかし、アプリケーションの複雑さが増すにつれて...
拡散モデルは生成AIにおける強力なアプローチとして登場し、画像、音声、動画生成において最先端の成果を生み出しています。この詳細な技術記事では…
言語モデルは急速な進歩を遂げており、Transformer ベースのアーキテクチャが自然言語処理をリードしています。しかし、モデルが拡大するにつれて、長いコンテキストの処理が課題になります...