株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240726
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 Evaluate conversational AI agents with Amazon Bedrock Amazon Web Services、Imagine yourself: Tuning-Free Personalized Image Generation Research、LLM for 時系列分析の世界
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会話型AIエージェントは様々な業界で注目されていますが、信頼性と一貫性を提供することが、スムーズで信頼できるユーザーエクスペリエンスを提供するために重要です。しかし、会話型AIエージェントは、従来のテストや評価方法では難しい、ダイナミックで会話的な性質を持っています。会話型AIエージェントは、外部の知識ソースやツールと連携する関数呼び出しメカニズムから、Retrieval Augmented Generation (RAG)に至るまで、複数の層を包含しています。既存の大規模言語モデル（LLM）ベンチマーク（MT-benchなど）はモデルの機能を評価しますが、アプリケーション層を検証する機能はありません。会話型AIエージェントの開発における一般的な課題は以下の通りです。
- エージェントのテストは、エージェントからの応答のセマンティックな意味を検証するために、人間の介入が必要となるため、多くの場合、退屈で反復的な作業になります。
- 会話的で動的なエージェントのやり取りの性質上、適切なテストケースを設定し、評価プロセスを自動化するのは難しい場合があります。
- 特に外部の知識ソースやツールと統合している場合、会話型AIエージェントが適切なアクションにルーティングしたり、目的の結果を取得したりする方法をデバッグして追跡するのは複雑になる可能性があります。
Agent Evaluationは、Amazon Bedrock上でLLMを使用するオープンソースのソリューションであり、会話型AIエージェントの包括的な評価と検証を大規模に実現します。Agent Evaluationを使用するには、テストプランを作成する必要があります。テストプランは、構成可能な3つのコンポーネントで構成されます。
- ターゲット - ターゲットは、テストするエージェントを表します。
- 評価者 - 評価者は、テストでターゲットを評価するワークフローとロジックを表します。
- テスト - テストは、ターゲットの機能と、エンドユーザーがターゲットとどのようにやり取りするかを定義します。
Agent Evaluationは、開発者が会話型AIエージェントの開発とデプロイを大規模に加速させるのに役立ちます。Agent Evaluationは、CI/CDパイプラインと統合することで、開発ライフサイクル全体を通じて会話型AIエージェントの信頼性と一貫性を維持することができます。Agent Evaluationは、GitHub Actionsで設定することができます。
Agent Evaluationは、会話型AIエージェントの信頼性と一貫性を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立つ、強力なツールです。
引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluate-conversational-ai-agents-with-amazon-bedrock/
本研究では、パーソナライズされた画像生成のための最先端モデル「Imagine yourself」を紹介します。従来のチューニングベースのパーソナライズ手法とは異なり、「Imagine yourself」はチューニング不要なモデルとして機能し、すべてのユーザーが個別調整なしに共有フレームワークを活用できます。従来のパーソナライズモデルは、アイデンティティの維持、複雑なプロンプトへの対応、視覚品質の維持のバランスをとることに課題があり、参照画像の強いコピーペースト効果をもたらしていました。そのため、参照画像に大きな変更を必要とするプロンプト（顔の表情、頭と体のポーズの変更など）に従って画像を生成したり、生成画像の多様性を高めたりすることが困難でした。これらの課題に対処するため、本研究では、1) 画像の多様性を促進する新しい合成ペアデータ生成メカニズム、2) テキストの忠実性を向上させる3つのテキストエンコーダーと完全に学習可能なビジョンエンコーダーを持つ完全並列アテンションアーキテクチャ、3) 視覚品質の限界を徐々に押し上げる新しい粗いものから細かいものへの多段階微調整手法を導入しました。本研究では、「Imagine yourself」が最先端のパーソナライズモデルを凌駕し、アイデンティティの維持、視覚品質、テキストとの整合性において優れた能力を発揮することを示しました。このモデルは、様々なパーソナライズアプリケーションのための堅牢な基盤を確立しています。人間の評価結果では、以前のパーソナライズモデルと比較して、すべての側面（アイデンティティの維持、テキストの忠実性、視覚的な魅力）において、モデルの最先端の優位性が確認されました。
引用元: https://ai.meta.com/research/publications/imagine-yourself-tuning-free-personalized-image-generation/
この記事は、LLM（大規模言語モデル）を用いた時系列分析の最新動向を紹介しています。近年、LLMはテキストデータだけでなく、時系列データの分析にも応用され始めています。
LLMは、従来の統計モデルでは難しかった、複雑な時系列パターンや外部知識の活用を可能にする可能性を秘めています。 具体的には、プロンプティング、量子化、アライメント、ビジョンブリッジ、ツールといった手法で、LLMを時系列分析に利用することが提案されています。
記事では、PromptCast、LLMTime、TabLLM、TESTといった具体的な手法を紹介し、それぞれの利点と欠点を解説しています。また、LLMを用いた時系列分析エージェントの可能性についても言及しています。
LLMを用いた時系列分析は、まだ発展途上の分野ですが、今後、予測精度や解釈可能性の向上、そして、エージェントによる自動化など、更なる発展が期待されています。
引用元: https://zenn.dev/loglass/articles/3e596741a792b5
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