• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241113

  • 2024/11/12
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20241113

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  • サマリー

  • 関連リンク Gemini is now accessible from the OpenAI Library Googleは、最新のGeminiモデルへのアクセスをOpenAIライブラリとREST API経由で提供開始しました。これにより、Geminiの利用が容易になります。 現時点では、Chat Completions APIとEmbeddings APIがサポートされ、今後数週間から数ヶ月で他のAPIとの互換性も追加される予定です。 Gemini APIの詳細は、Gemini APIドキュメントを参照してください。OpenAIライブラリを使用していない場合は、Gemini APIを直接呼び出すことを推奨しています。 ドキュメントには、Python、TypeScript/JavaScript、RESTを用いたGemini APIの使用方法のコード例が掲載されています。これらの例は、gemini-1.5-flashモデルを使用してチャットボットとやり取りする方法を示しています。 APIパラメータの詳細については、APIリファレンスを参照してください。 Vertex AI Enterpriseのお客様は、OpenAIとの互換性もサポートされています。 簡単に言うと、Googleの強力なAIモデルGeminiが、OpenAIライブラリを通じてより簡単に利用できるようになったということです。 新人エンジニアの方でも、提供されたコード例を参考に、比較的容易にGeminiを自身の開発に活用できるようになっています。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/gemini-is-now-accessible-from-the-openai-library/ Top-Tier Open Code Large Language Models OpenCoderは、英語と中国語に対応した、15億パラメータと80億パラメータのベースモデルとチャットモデルを含む、オープンソースで再現可能なコードLLM（大規模言語モデル）ファミリーです。2.5兆トークン（コードデータ90%、コード関連ウェブデータ10%）を用いてゼロから学習されており、最先端のコードLLMと同等の性能を実現しています。 本プロジェクトの大きな特徴は、その透明性と再現性の高さです。モデルの重みと推論コードだけでなく、再現可能なトレーニングデータ、データ処理パイプライン全体、厳格な実験結果、詳細なトレーニングプロトコルも公開されています。これにより、研究者はOpenCoderを基盤として、コードAIの研究開発を容易に進めることができます。 具体的には、以下のリソースが公開されています。 OpenCoder: 複数のコードLLM評価ベンチマークで最先端の性能を達成した、完全にオープンソースのコードLLM。透明性のあるデータ処理パイプラインと再現可能なデータセットを基盤として構築されています。RefineCode: 607種類のプログラミング言語にわたる、9600億トークンからなる高品質で再現可能なコード事前学習コーパス。Instructive Ablation Studies: コードLLMの様々な設計上の選択肢やトレーニング戦略に関する有益な知見を提供することを目的とした、複数の意味のあるアブレーション実験の結果。公開リソース: 最終的なモデルの重み、完全なデータ処理パイプライン、効率的な評価パイプライン、再現可能な事前学習データセット、大規模SFT（Supervised Fine-Tuning）データセット、中間チェックポイントなど。 簡単に言うと、OpenCoderは、高い性能と再現性を両立させた、オープンソースのコード生成AIです。 コードの生成や理解に関する研究開発に役立つだけでなく、その透明性から、LLMの開発手法や学習データの影響などを深く理解するための貴重なリソースとしても活用できます。 新人エンジニアの方にとっても、学習や研究に役立つ優れたツールと言えるでしょう。 公開されているデータやコードを参考に、LLMの仕組みや開発プロセスを学ぶことができます。 引用元: https://opencoder-llm.github.io/ Introducing Prompt Canvas: a Novel UX for Developing Prompts LangChainは、プロンプトエンジニアリングを容易にする新しいツール「Prompt Canvas」を発表しました。これは、AIアプリケーション開発において重要なプロンプト作成を効率化し、最適化するための革新的なユーザーエクスペリエンスを提供するツールです。 従来のプロンプト作成は手作業で行われ、ベストプラクティスに従うための調整に時間がかかりました。Prompt Canvasは、LLM（大規模言語モデル）エージェントと協調的に作業することで、この課題を解決します。 インタラクティブなインターフェースにより、LLMエージェントからのフィードバックを受...
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あらすじ・解説

関連リンク Gemini is now accessible from the OpenAI Library Googleは、最新のGeminiモデルへのアクセスをOpenAIライブラリとREST API経由で提供開始しました。これにより、Geminiの利用が容易になります。 現時点では、Chat Completions APIとEmbeddings APIがサポートされ、今後数週間から数ヶ月で他のAPIとの互換性も追加される予定です。 Gemini APIの詳細は、Gemini APIドキュメントを参照してください。OpenAIライブラリを使用していない場合は、Gemini APIを直接呼び出すことを推奨しています。 ドキュメントには、Python、TypeScript/JavaScript、RESTを用いたGemini APIの使用方法のコード例が掲載されています。これらの例は、gemini-1.5-flashモデルを使用してチャットボットとやり取りする方法を示しています。 APIパラメータの詳細については、APIリファレンスを参照してください。 Vertex AI Enterpriseのお客様は、OpenAIとの互換性もサポートされています。 簡単に言うと、Googleの強力なAIモデルGeminiが、OpenAIライブラリを通じてより簡単に利用できるようになったということです。 新人エンジニアの方でも、提供されたコード例を参考に、比較的容易にGeminiを自身の開発に活用できるようになっています。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/gemini-is-now-accessible-from-the-openai-library/ Top-Tier Open Code Large Language Models OpenCoderは、英語と中国語に対応した、15億パラメータと80億パラメータのベースモデルとチャットモデルを含む、オープンソースで再現可能なコードLLM（大規模言語モデル）ファミリーです。2.5兆トークン（コードデータ90%、コード関連ウェブデータ10%）を用いてゼロから学習されており、最先端のコードLLMと同等の性能を実現しています。 本プロジェクトの大きな特徴は、その透明性と再現性の高さです。モデルの重みと推論コードだけでなく、再現可能なトレーニングデータ、データ処理パイプライン全体、厳格な実験結果、詳細なトレーニングプロトコルも公開されています。これにより、研究者はOpenCoderを基盤として、コードAIの研究開発を容易に進めることができます。 具体的には、以下のリソースが公開されています。 OpenCoder: 複数のコードLLM評価ベンチマークで最先端の性能を達成した、完全にオープンソースのコードLLM。透明性のあるデータ処理パイプラインと再現可能なデータセットを基盤として構築されています。RefineCode: 607種類のプログラミング言語にわたる、9600億トークンからなる高品質で再現可能なコード事前学習コーパス。Instructive Ablation Studies: コードLLMの様々な設計上の選択肢やトレーニング戦略に関する有益な知見を提供することを目的とした、複数の意味のあるアブレーション実験の結果。公開リソース: 最終的なモデルの重み、完全なデータ処理パイプライン、効率的な評価パイプライン、再現可能な事前学習データセット、大規模SFT（Supervised Fine-Tuning）データセット、中間チェックポイントなど。 簡単に言うと、OpenCoderは、高い性能と再現性を両立させた、オープンソースのコード生成AIです。 コードの生成や理解に関する研究開発に役立つだけでなく、その透明性から、LLMの開発手法や学習データの影響などを深く理解するための貴重なリソースとしても活用できます。 新人エンジニアの方にとっても、学習や研究に役立つ優れたツールと言えるでしょう。 公開されているデータやコードを参考に、LLMの仕組みや開発プロセスを学ぶことができます。 引用元: https://opencoder-llm.github.io/ Introducing Prompt Canvas: a Novel UX for Developing Prompts LangChainは、プロンプトエンジニアリングを容易にする新しいツール「Prompt Canvas」を発表しました。これは、AIアプリケーション開発において重要なプロンプト作成を効率化し、最適化するための革新的なユーザーエクスペリエンスを提供するツールです。 従来のプロンプト作成は手作業で行われ、ベストプラクティスに従うための調整に時間がかかりました。Prompt Canvasは、LLM（大規模言語モデル）エージェントと協調的に作業することで、この課題を解決します。 インタラクティブなインターフェースにより、LLMエージェントからのフィードバックを受...
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