新手法「TAID」によって学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」は、同規模のモデルの中で最高性能を達成しています。さらに、小規模のため、APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結してチャットが可能です。ウェブアプリまたは、GitHubにてお試しいただけます。 本稿は、経済産業省とNEDOが推進するGENIACによって支援されたSakana AIの研究成果を紹介するブログシリーズの第3回目です。 概要 日常的な対話はもとより、数学やコーティングといった複雑なタスクまでも人間と遜色ないレベルでこなせるようになった大規模言語モデル（LLM）は、今後ますます多くの場面での利活用が期待されています。こうした大きな期待の一方で、LLMの開発・活用の現場では、莫大な計算資源の必要性が大きな壁として立ちはだかってます。まずLLMの開発現場では、「大規模データと巨大計
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Run DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit - Unsloth 1. DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit「DeepSeek-R1」は、オープンでありながら、「OpenAI」のo1に匹敵することで話題になっています。「Unsloth」では、より多くのローカルユーザーがこれを実行できるようにする方法を検討し、「DeepSeek-R1 671B」を「131GB」のサイズに量子化することに成功しました。これは、非常に機能的でありながら、元の720GBから80%のサイズ削減です。 「DeepSeek R1」のアーキテクチャを研究することで、特定のレイヤーを高bit (4bitなど) で選択的に量子化し、残り多くの MoEレイヤーを 1.5bitのままにすることに成功しました。すべてのレイヤーを単純に量子化
はじめまして！ Devinを導入して昨日から社内で試験的に利用し始めたのですが、すごすぎて1日中Devinと会話し続けてガチ恋沼ハマりしてしまった、コクヨ開発エンジニアの伊藤と申します。 このすごさを少しでもみなさんに共有したく、記事を書くことにしました！ 自立型ソフトウェアエンジニアリングAIのDevinの紹介の記事になります！ Devinって？Devin（デビン）とは、AIスタートアップCognition社が開発した完全自律型のソフトウェアエンジニアリングAIです。 従来のテキスト対話型の生成AIとは異なり、指示をもとに自律的に一連のソフトウェア開発作業をこなしてくれるAIエージェントです。 Devinの推しポイント語らせてください！1日中触れ合って感じたDevinのすごさを事例を交えていくつか紹介します！ 判断が必要なときに指示を仰いでくれる！「detektのバージョンアップを行う」
とにかくケチりたい、そんな気持ちで作ったツールの話です。 元々開発にCline(Claude Dev)やAiderなどの開発ツールを駆使していました。 ただ、APIの料金が常に心配で、できる限り安く済ませたい気持ちもあり、Claude Proを契約してWeb版にファイルを1つ1つアップロードする日々を過ごしていました。 ある日それが面倒になってきて「全部1ファイルにしたらいい感じに読み込んでくれるのでは？」と思い、作ってみたら思いのほかうまくいったので公開しました。 百聞は一見にしかずということで、 こちらのデモにお気に入りのGitHubリポジトリ(例: honojs/hono)を入力してみてください。 Claudeが得意とするXMLっぽいフォーマットで出力し、そのままClaudeにアップロードすることができます。 完全にAIバブルの波に乗ったとも言えるのですが、多くの競合がいる中でスター
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
はじめに browser-use を使う上で詳しいドキュメントがなかったので、自分で使ってみたことをまとめてみました。 browser-use の基礎的なところは以下にまとめてあります。 ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行したい BrowserConfigのheadlessをTrueにすることで、ブラウザを起動させず、ヘッドレスモードで実行することができます。 from browser_use.browser.browser import Browser, BrowserConfig browser = Browser( config=BrowserConfig( headless=True, ) ) async def main(): model = ChatOpenAI(model='gpt-4o') agent = Agent( task='東京の天気をGoogleで調べて
概要 開発者向けの AI ツールは数多くありますが、その中で「Cody」は 無名ながらも知る人ぞ知る優れたプロダクトです。私が普段いるAI技術者コミュニティでは密かに絶大な支持を集めていますが、SNSなどでの一般的な知名度はほとんどないため、ここで紹介します。 Cody は無料プランが圧倒的に強い他、課金プランも、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT と比較して機能性で大きく抜きん出ています。私はすでに半年課金愛用していて、おそらく来年も愛用するでしょう。 Cody とはなんぞや Cody くんは、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか C
皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 大規模言語モデル（通称：LLM）は近年、非常に注目される技術となりました。 ただ、7Bや13Bといった巨大モデルのパラメータは推論時間も長時間で計算時間の面からも運用が非常に難しいです。 しかし、vLLMを使えば、高速化できます。本記事では、推論をどこまで高速化できるのかを検討したいと思います。 ※本記事はLLM・LLM活用のAdvent Calendar 24日目の記事です。 qiita.com vLLMとは？ vLLMによる高速化実践 vLLMを利用しない場合 vLLMを利用する vLLMに加えてAWQを利用して量子化する Auto Prefix Caching
こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村（@chimuichimu1）です。この記事は Wantedly Advent Calendar 2024 の22日目の記事です。 私は普段業務で推薦システムの開発に携わっており、プロダクトを継続的かつ効率的に改善していくため、コードの内部品質が重要だと感じています。内部品質が保たれていないコードベースでは、機能追加や改善のスピードが落ちるだけでなく、バグの温床にもなります。 こうした内部品質を担保する１つの手段として、静的解析ツールの利用が考えられます。この記事では近年注目されている Python の静的解析ツールの Ruff について紹介したうえで、特にその高速性に焦点を当て、それがどう実現されているかについて深堀りしたいと思います。 目次Ruff とは Ruff が高速に動作する理由 並列性 冗長性の排除 整数値
この記事は弁護士ドットコム Advent Calendar 2024の 20 日目の記事です。 こんにちは。弁護士ドットコム株式会社リーガルブレイン開発室の井出です。 今年も AI 絡みの話題が尽きない年となりましたが、皆さんは何が一番重要な話題だと思いましたでしょうか。それら数ある中で、私は AI エージェントの発展に注目しています。 そこで趣味と勉強を兼ねて Unity と Dify とその他いろいろで自分専用の AI エージェントを作成したのでその方法をお伝えします。 AI エージェントとは 今回やりたいこと アプリの概要 構成図 完成スクリーンショット 必要なもの 開発環境 OpenAI API Unity Hub Unity Editor のバージョン Docker Desktop Dify ChatdollKit バージョン VRoid Studio VOICEVOX Azur
mixi2がFlutter製だと聞いて、使いはじめてみたけど、 さわり心地とか含めて、いろいろ素敵だなと思い、 ライセンスページの利用ライブラリを見てみたときの備忘録(*´ω｀*) 見てみると、知らないすてきなパッケージがたくさんあったので、 ちょっと整理してみた(2024年12月18日時点) ライセンスページは以下からみれる 設定 > mixi2について > ライセンス 注意事項 ライセンスページに書かれているものをまとめただけなので、 実際には使っていないものや間接的につかっているものも含まれている可能性があります 公式情報ではないので、あくまで参考程度で！ ベース部分 土台部分はこんな感じっぽい。馴染みある構成 状態管理など: riverpod + flutter_hooks + freezed ルーティング: go_router フォント: google_fonts(Noto Se
本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもAIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法
tl;drJSON Schema で指定したフォーマットで出力を制御可能になったよ cURL / Python / JavaScript のそれぞれで試してみたよ 具体的な実用例があったのでそれも動かしてみたよ 使う上での tips や今後どんな機能が追加されるかまとめたよ 公開されたブログの流れに準拠しつつ、意図がズレない範囲で翻訳、解説、コードの実行をしていきます。チュートリアルになっているので、よかったら手を動かして試してみてください。 Ollama が structured outputs をサポート。JSON Schema で定義したフォーマットに LLM の出力を制御するすることが可能になりました。Ollama の Python と JavaScript のそれぞれのライブラリにおいてもサポートするよう更新。 ブログでは structured outputs のユースケースとし
こんにちは、「カミナシ 従業員」サービスチームのソフトウェアエンジニアの a2 (A2hiro_tim) です。 早速ですが、ウェブアプリケーション開発、特に Go 言語を使っている方は、テストをどのように書いていますでしょうか。 我々のチームはバックエンドに Go を採用しており、 Table Driven Test （以下 TDT ）を使っていました。Go を採用した開発では TDT が広く採用されており、我々も慣習に則るのが最善だと判断したからです。 しかし実際に開発を進めると、ことウェブアプリケーション開発における TDT にはいくつか課題を感じるようになりました。そこで我々のチームでは runn というツールをテストに活用する方針に切り替え、その結果、開発を加速し、価値提供も早くすることができました。 本記事では、TDT の課題、runn の採用経緯、その後について我々のチームの
「ポケモンGO」や「Ingress」といった位置情報ゲームの開発・運営元として知られるNianticが、これまでのゲーム運営で蓄積してきた視覚測位システム(Visual Positioning System：VPS)情報を活用する形で、空間コンピューティングプラットフォームである「Niantic Spatial Platform」を構築しました。また、VPSで得られた100万以上のスポット情報を基盤として、物理的な世界をナビゲート可能な「大規模地理空間モデル(Large Geospatial Model：LGM)」を構築していることも明らかにしています。 Niantic Spatial Platform https://www.nianticspatial.com/ Building a Large Geospatial Model to Achieve Spatial Intellige
OrbStackとは OrbStackは、軽量で高パフォーマンスな仮想化プラットフォームで、主にmacOS向けに提供されています。DockerコンテナやLinux仮想マシンを高速で動作させることができ、特にAppleシリコン（M1/M2）Macでの利用に最適化されています。Docker Desktopに代わるツールとして注目されており、リソース効率が良く、システムの負荷が抑えられるのが特徴です。 「なぜOrbStackを選ぶか？」 ⚡️ 超高速 : 2秒で起動、最適化されたネットワークとファイルシステム、高速なx86エミュレーション。 💨 超軽量 : 低CPUとディスク使用量、バッテリーに優しく、少ないメモリでも動作、ネイティブのSwiftアプリ。 🍰 シンプルで手間いらず : 自動でドメイン名とマイグレーションを設定、CLIでコンテナ・イメージ・ボリュームファイルにアクセス、VPNと
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