LLMのローカル知識対応 の履歴(No.85)

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  • 1 (2023-09-29 (金) 11:56:01)
  • 2 (2023-09-29 (金) 11:57:34)
  • 3 (2023-09-29 (金) 23:20:35)
  • 4 (2023-10-01 (日) 14:21:22)
  • 5 (2023-10-03 (火) 11:36:48)
  • 6 (2023-10-10 (火) 12:39:01)
  • 7 (2023-10-12 (木) 18:44:33)
  • 8 (2023-10-13 (金) 09:14:38)
  • 9 (2023-10-13 (金) 23:22:59)
  • 10 (2023-10-14 (土) 22:46:54)
  • 11 (2023-10-18 (水) 11:08:19)
  • 12 (2023-10-19 (木) 14:35:06)
  • 13 (2023-10-20 (金) 11:24:54)
  • 14 (2023-10-20 (金) 16:14:04)
  • 15 (2023-10-22 (日) 14:35:19)
  • 16 (2023-10-23 (月) 09:46:16)
  • 17 (2023-10-23 (月) 17:53:36)
  • 18 (2023-10-25 (水) 13:11:17)
  • 19 (2023-10-27 (金) 15:23:26)
  • 20 (2023-10-27 (金) 18:29:29)
  • 21 (2023-11-03 (金) 21:13:13)
  • 22 (2023-11-11 (土) 21:40:26)
  • 23 (2023-11-12 (日) 14:15:04)
  • 24 (2023-11-12 (日) 19:19:31)
  • 25 (2023-11-16 (木) 13:09:37)
  • 26 (2023-11-18 (土) 11:23:40)
  • 27 (2023-11-19 (日) 15:27:00)
  • 28 (2023-11-20 (月) 09:25:21)
  • 29 (2023-11-22 (水) 23:46:20)
  • 30 (2023-11-27 (月) 17:39:57)
  • 31 (2023-11-28 (火) 16:09:13)
  • 32 (2023-11-29 (水) 12:15:39)
  • 33 (2023-11-30 (木) 19:28:17)
  • 34 (2023-12-03 (日) 14:45:14)
  • 35 (2023-12-05 (火) 14:34:02)
  • 36 (2023-12-07 (木) 10:36:47)
  • 37 (2023-12-07 (木) 15:24:36)
  • 38 (2023-12-08 (金) 11:03:52)
  • 39 (2023-12-09 (土) 13:16:52)
  • 40 (2023-12-09 (土) 22:50:08)
  • 41 (2023-12-10 (日) 13:19:49)
  • 42 (2023-12-10 (日) 19:04:30)
  • 43 (2023-12-12 (火) 18:55:23)
  • 44 (2023-12-14 (木) 13:37:07)
  • 45 (2023-12-15 (金) 15:40:42)
  • 46 (2023-12-20 (水) 12:49:32)
  • 47 (2023-12-20 (水) 15:55:13)
  • 48 (2023-12-24 (日) 13:21:43)
  • 49 (2023-12-26 (火) 17:56:18)
  • 50 (2023-12-28 (木) 12:14:40)
  • 51 (2023-12-28 (木) 22:30:41)
  • 52 (2024-01-10 (水) 22:01:10)
  • 53 (2024-01-12 (金) 09:44:08)
  • 54 (2024-01-12 (金) 13:08:38)
  • 55 (2024-01-13 (土) 11:44:18)
  • 56 (2024-01-21 (日) 16:39:29)
  • 57 (2024-01-21 (日) 22:47:06)
  • 58 (2024-01-22 (月) 09:19:21)
  • 59 (2024-01-26 (金) 10:32:39)
  • 60 (2024-01-26 (金) 15:43:41)
  • 61 (2024-01-29 (月) 14:19:38)
  • 62 (2024-01-29 (月) 21:46:20)
  • 63 (2024-02-05 (月) 01:05:55)
  • 64 (2024-02-07 (水) 12:39:55)
  • 65 (2024-02-07 (水) 23:10:10)
  • 66 (2024-02-10 (土) 00:09:15)
  • 67 (2024-02-17 (土) 13:53:09)
  • 68 (2024-02-18 (日) 01:38:31)
  • 69 (2024-02-22 (木) 22:30:23)
  • 70 (2024-03-01 (金) 14:42:05)
  • 71 (2024-03-01 (金) 18:11:48)
  • 72 (2024-03-02 (土) 10:50:49)
  • 73 (2024-03-03 (日) 22:48:37)
  • 74 (2024-03-08 (金) 13:22:59)
  • 75 (2024-03-09 (土) 15:39:35)
  • 76 (2024-03-09 (土) 22:00:00)
  • 77 (2024-03-11 (月) 17:46:07)
  • 78 (2024-03-12 (火) 10:16:06)
  • 79 (2024-03-12 (火) 16:52:51)
  • 80 (2024-03-13 (水) 12:19:42)
  • 81 (2024-03-14 (木) 11:23:00)
  • 82 (2024-03-14 (木) 23:16:44)
  • 83 (2024-03-19 (火) 23:25:18)
  • 84 (2024-03-23 (土) 11:47:48)
  • 85 (2024-03-25 (月) 19:24:10)
  • 86 (2024-04-01 (月) 16:00:23)
  • 87 (2024-04-04 (木) 21:22:36)
  • 88 (2024-04-05 (金) 09:22:03)
  • 89 (2024-04-17 (水) 23:39:45)
  • 90 (2024-04-21 (日) 11:00:27)
  • 91 (2024-05-05 (日) 13:45:45)
  • 92 (2024-05-06 (月) 14:12:33)
  • 93 (2024-05-08 (水) 13:02:21)

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→自然言語処理

→OpenAIのAPI

→Amazon Bedrock

→LLMライブラリ

→大規模言語モデル

サブトピック†

• RAG関連

一般†

• 無料でも高品質！Multilingual-E5-largeによるテキストベクトル化 | ジコログ 2024.3

• LLMチューニング手法「LoRA」のポイントと活用例 #AI - Qiita 2023.12

• ベクトル検索の有用性をキーワード検索と比較する | SIOS Tech. Lab 2023.12

• 【Golang】Azure OpenAI で Embedding したベクトルを使って、自前検索エンジンを作ろう 2023.12

• [中級編]LLMへ至る道~単語を埋め込むってどういうこと？~[8日目] | DevelopersIO 2023.12

• Amazon RDS for PostgreSQLがpgvectorモジュールに対応しベクトル検索できるようになりました | DevelopersIO 2023.10

• BERT系モデルで文章をEmbeddingする際のTips - Qiita 2023.8

• PostgreSQL(pgvector) のベクトル検索による全自動PDF検索 : Blob Storage にアップロードしPDFをテキストに変換 - Qiita 2023.6

• Azure OpenAI Embedding モデルを利用し最も関連性の高いドキュメントを見つける方法 - Qiita 2023.6

• ChatGPTを使ってOpenAIのEmbeddings APIを実験してみる - Kaizen Platform 開発者ブログ 2023.6

• tiktokenを使ってテキストをトークンに変換してみる - CLOVER🍀 2023.12
• ChatGPTに日本語テキストを入力するとき、日本語テキストがどのように分割されてトークンに変換されるかをtiktokenでのぞく - nikkie-ftnextの日記 2023.4

• Embeddingで埋め込みベクトルとってDBに投入して検索するのをout-context learningと呼ぶのはどうか - きしだのHatena 2023.4

• 「単語ベクトル」とは何か？ - YouTube 2023.4

• ChatGPTなどのチャットAIがどんな風に文章を認識しているのかが一目で分かる「Tokenizer」 - GIGAZINE 2023.4

• OpenAI GPTにおいて、モデルごとにトークン量が変動するのはなぜ？ | IIJ Engineers Blog 2023.3

• OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧 2023.3

• 人間の言葉をコンピュータが理解できるようにするための「ベクトル化」の話 | DevelopersIO 2022.12
  • 形態素解析,構文解析,意味解析,文脈解析,カウントベース,分散表現

• 自然言語処理：単語ベクトルの導出ー埋め込み表、CBOW、Skipgram - YouTube 2020

• ざっくり理解する単語の分散表現(One-hot encode, word2vec, ELMo, BERT) - Qiita 2019

• 自然言語処理の必須知識！Word2Vec とは？ | キカガクの技術ブログ 2022.12

• 青空文庫の全小説でword2vecしてみる - Qiita 2022.7

• BERT vs Word2Vec 〜単語分散表現による同義語抽出〜 - Qiita 2022.7

• Word2Vecを用いたタンパク質の分散表現 - Qiita 2022.4
• 【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita 2016
• 【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる - Qiita 2017

Amazon Bedrock によるエンベディング†

• Amazon BedrockでLLMを使ったベクトル検索を試す #AWS - Qiita 2023.12

• 「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ 2023.12

• 【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog 2023.10

• Titan Embeddings Generation 1を利用して過去のブログ記事タイトルの類似性を散布図に落とし込んでみた - DENET 技術ブログ 2023.10

• ASCII.jp：生成AI基盤のAmazon BedrockでTitan Embeddingsを試してみる 2023.10

• Amazon BedrockでテキストのEmbeddingsを取得してみた | DevelopersIO 2023.10

• Amazon BedrockのEmbeddingsを試しました。（良さげです） - Qiita 2023.9

OpenAI Embedding API†

• OpenAIのembedding APIを用いた類似語検索を自作しました - M&Aクラウド開発者ブログ 2024.3

• 大規模小説データをOpenAI Embedding APIで特徴抽出してUMAPで可視化してみた 2023.11

• ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers 2023.9

• OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる - Qiita 2023.9

• OpenAIのEmbeddings APIを使って文の意味上の類似度を計算 | GMOアドパートナーズ TECH BLOG byGMO 2023.6

• 【ChatGPT】Embeddingsでドメイン知識をChatGPTに理解させる - Qiita 2023.6

• ChatGPT_APIのEmbedding_カスタマイズ入門 - Speaker Deck 2023.4

ベクトルDB／ベクターストア†

• Chromaインストールガイド: AIネイティブ埋め込みデータベースの導入方法 | ジコログ 2024.3

• (日本語訳) Vector databases (Part 2): Understanding their internals 2024.1
• (日本語訳) Vector databases (Part 1): What makes each one different? 2024.1

• Vector Databases: A Technical Primer - Vector Databases - A Technical Primer.pdf 2024.1

• ベクトルデータベースってどういうものがある？ - CLOVER🍀 2023.12

• 【LLM】ベクトルデータベースって多くてどれを使ったら良いか分からないというあなたのための記事（6つのツールを比較） 2023.10

• LangChainでCognitive SearchのベクトルDBと連携させたRAGを構築する - Qiita 2023.9

• LangChainでCognitive SearchのベクトルDBを構築する - Qiita 2023.8

• ベクトルデータベース Pinecone の概念を整理する | DevelopersIO 2023.4

• ChromaDBの完全なチュートリアル - Qiita 2023.10

ファインチューニング†

• ファインチューニングを行う手順とポイント | Think IT（シンクイット） 2024.2

• Microsoft Azure における大規模言語モデルの学習とファインチューニング - YouTube 2023.10

• 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development 2023.10

• 職場の先輩をLLMで作ってみようとした話 #Python - Qiita 2023.10

• 【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 - Qiita 2023.9

• LLMのファインチューニングで事実の学習ができないのは本当か？ちょっと実験してみた 2023.9

• LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka 2023.8

• OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka 2023.8

• ChatGPT の Fine-tuning を試したけど上手くいかなかった話 2023.8

• OpenAI(ChatGPT)のfine-tuning機能を早速試してみた~ひろゆきのスパチャを例に - Qiita 2023.8

• chatGPT(gpt3.5-turbo)をファインチューニングしてみた - Qiita 2023.8

• GPT-3.5 Turboのファインチューニング｜npaka 2023.8

• OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka 2032.8

• GPT-3.5-turboをfine-tuningする際の気になるポイントをまとめた。 | DevelopersIO 2023.8

• 【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO 2023.8

• OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン｜npaka｜note 2023.4