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責任あるＡＩ―「ＡＩ倫理」戦略ハンドブック作者:保科 学世,鈴木 博和東洋経済新報社Amazon
AI時代の情報倫理: データ管理とAIの責任ある利用作者:若杉祥太,納庄聡Amazon
実際のところ git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b releasecd SillyTavernbash start.sh 参考もと GitHub - SillyTavern/SillyTavern: LLM Frontend for Power Users. API Connections | docs.ST.app
生成AIで世界はこう変わる (SB新書)作者:今井 翔太SBクリエイティブAmazon.
執筆時点で全部のモデルに対応しているわけでは無いそうで 今週、上級モデルならGPT-4o越えだと話題になったLlama 3.1を導入して遊んでみようと思います 実際のところ llama3.1の導入（してない場合） ollama pull llama3.1 スクリプト import json import o…
実際のところ 評価 from embedchain.evaluation import Evaluation eval = Evaluation(app) results = eval.evaluate( questions=["質問1", "質問2"], ground_truth=["正解1", "正解2"] ) print(results) 参考もと 🔬 Evaluation - Embedchain
効果を検証したいとき 実際のところ チャット履歴をけしたい app.delete_session_chat_history() 追加したデータソースごと消したい app.reset() 参考もと
shuzo-kino.hateblo.jp前回の続き 外部ツールの連動について 実際のところ データを追加します。 最近にじさんじからデビューしたての「ルンルン」さんに関してマトメられている非公式Wikiを登録してみます （ご迷惑にならないよう、可能な限りローカルに落…
RAG（Retrieval-Augmented Generation：情報検索補強生成）とは、ざっくり言うとLLMにWEBソースや業務知識を喰わせて特定目的での利便性を向上させるツールです。今回ためすMem0*1は、このRAGを手元環境で簡単に使用可能にするフレームワークです。 類似フレ…
実際のところ 今書いてまｓ 参考もと Vision models · Ollama Blog
shuzo-kino.hateblo.jp の続き 私が今回【読書メモ】実践 生成AIの教科書 - Bye Bye Mooreから学んだ概念にRAG（Retrieval-Augmented Generation：情報検索補強生成）というのがあります。 要するに業務知識を喰わせるという事……らしい。 実際のところ 与え…
実際のところ ボディの設定 $body = @{ model = "llama3" # または選択したモデル名 prompt = "Tell me a short story about a robot learning to paint." } | ConvertTo-Json レスポンスの格納 $response = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434…
実際のところ 下準備 $ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \ | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg $ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nv…
実際のところ 先日構築した環境にはnanoはおろかvimすら入ってないので、お好みのエディタを入れてから試してください。 $ touch ModelfileModelfileに以下の内容を追加 FROM llama3 # set the temperature to 1 [higher is more creative, lower is more co…
