kun432@VFJUG🇯🇵
@kun432最近はLLMばかりのフリーランスエンジニア。zennのscrapにLLMネタ色々書いてて、特にdocument retrieval周辺と実活用に興味あり。あと競馬好き。
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本日展示したデモです〜！ これまでもこれからも、コンテンツとして物語性を追求する、その方針は変わりません 今回のデモではそれが示せたんじゃないかなと思っています 今後はウマ娘に限らず、オリジナルのコンテンツを作っていく予定なので、楽しみにしててください！ #生成AIなんでも展示会
With Embed API, developers can perform any-to-any search and retrieval tasks, including: ☑️Text-to-Video: Search video libraries using natural language queries. ☑️Image-to-Video: Retrieve relevant video content based on an image. ☑️Text-to-Audio and Audio-to-Video: Efficiently…
We’re excited to introduce our new Embed API in Open Beta, enabling customers to generate state-of-the-art multimodal embeddings.
普段からLangSmith使ってるなら良さそう。 プロンプト最適化ライブラリ「Promptim」を試す zenn.dev/kun432/scraps/… #zenn
Mac版 ChatGPT の Work with Apps の使い方｜npaka @npaka123 #note note.com/npaka/n/nb4e0a…
ナレッジグラフをメモリで使うのは良いユースケースだと思う。 LLMアプリにグラフベースのメモリレイヤーを追加する「Zep」を試す zenn.dev/kun432/scraps/… #zenn
Qwen2.5-Coder-32B-Instructに関する記事を書きました。長くなりそうだったので前後半に分けてます。 【前半の内容】 ・必要VRAM量、推論速度、Shaberi3ベンチ結果 ・Open WebUI、OSS版boltを使った単純なアプリのコーディング 後半はもう少し複雑なアプリ開発に挑戦予定です zenn.dev/robustonian/ar…
You can finetune Qwen-2.5-Coder-14B for free on Colab now! Unsloth makes finetuning 2x faster & uses 60% less VRAM with no accuracy loss. We extended context lengths from 32K to 128K with YaRN & uploaded GGUFs: huggingface.co/collections/un… Finetuning Colab: colab.research.google.com/drive/18sN803s…
cline (旧：Claude-dev) をコスト的にも精度的にもいい感じに使うには 1⃣WEB UIベースで要件を固める →まず定額なのでコスパがいい →結構構成で紆余曲折するときが多い＊これをcline上でやると結構フォルダ構成がファイルが大変なことになる。。。 →フォルダ構成やコアなコードを生成させる…
既存データソースを変更せずに、ベクトル検索を新たに追加したいというようなケースがフィットする気がする。 データをベクトル化するETLパイプライン用軽量フレームワーク「VectorETL」を試す zenn.dev/kun432/scraps/… #zenn
やや重厚感も感じるけど、特に商用に良さそう "TrustGraph provides all the tools, services, Graph Stores, and VectorDBs needed to deploy reliable, scalable, and accurate AI agents that break down the barriers disconnecting your data." github.com/trustgraph-ai/…
🔍MonoQwen-Vision : Enhance Your Visual RAG Pipelines 🔍 Developed at LightOn, by @antoine_chaffin and @Aurelien_L_, MonoQwen2-VL-v0.1 is a first-of-its-kind visual document reranker, optimizing RAG pipelines without OCR. This model improves the retrieval quality of rich visual…
はてなブログに投稿しました Style-Bert-VITS2(SBV2)の事前学習モデルを独自データで作成する - yousanのメモ ayousanz.hatenadiary.jp/entry/2024/02/… #はてなブログ SBV2と省略したら検索に引っかからないことがわかったので、タイトルに含めた
GeminiがOpenAI互換のエンドポイントに対応
Gemini is now accessible via the OpenAI libraries! Update 3 lines of code and get started with the latest Gemini models : ) developers.googleblog.com/en/gemini-is-n…
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