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内容紹介

AIやテクノロジーに関する記事を紹介 Announcing LangChain v0.3、LLMのセキュリティ対策は「まだ道半ば」--Splunkの首席調査官が指摘、o1-previewの性能はどのくらい向上したのか？ーGPT-4oとの性能比較｜IT navi、袋とじの部分を開封すると短編が長編に早変わりする泡坂妻夫先生の『生者と死者―酩探偵ヨギガンジーの透視術』が面白い

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ずんだもん

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• Announcing LangChain v0.3

LangChain v0.3がPythonとJavaScriptの両方でリリースされました。このバージョンでは、Pydantic 1のサポート終了に伴い、Python版ではPydantic 2への移行とPython 3.8のサポート終了が主な変更点です。JavaScript版では、@langchain/coreの依存関係の変更やコールバックの非同期化など、いくつかの変更と機能追加が行われています。

主な変更点

• Python:
  • Pydantic 1のサポート終了に伴い、Pydantic 2への移行が行われました。
  • Python 3.8のサポートが終了しました。
• JavaScript:
  • @langchain/coreをpeer dependencyとして明示的にインストールする必要が生じました。
  • コールバックが非同期処理になりました。
  • 一部の非推奨機能が削除または移行されました。

新機能

• 多くの統合パッケージがlangchain-communityからlangchain-{name}に移行されました。
• 統合ドキュメントとAPIリファレンスが改善されました。
• ツールの定義と使用が簡素化されました。
• チャットモデルとのやり取りのためのユーティリティが追加されました。
• カスタムイベントのディスパッチ機能が追加されました。

今回のバージョンアップでは、PydanticとPythonのバージョンのサポート終了に注意が必要です。また、JavaScript版では、@langchain/coreの依存関係やコールバックの処理方法に注意する必要があります。

LangChainは今後もマルチモーダル機能の強化、ドキュメントの改善、統合の信頼性向上に取り組んでいく予定です。

今回のリリースで、LangChainはより使いやすく、より強力になったと言えるでしょう。新人エンジニアの方々も、ドキュメントやチュートリアルを参考に、ぜひLangChainを活用してLLMアプリケーション開発に挑戦してみてください。

引用元: https://blog.langchain.dev/announcing-langchain-v0-3/

• LLMのセキュリティ対策は「まだ道半ば」–Splunkの首席調査官が指摘

近年、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の利用が急速に拡大していますが、Splunkの首席調査官であるShannon Davis氏によると、LLMとそのユーザーを保護するためのセキュリティ対策は十分とは言えない状況です。

LLMは複雑なシステムであり、従来の技術と同様に適切な管理と保護が必要です。しかし、LLMベースのアプリケーションの中には、セキュリティ面が十分に考慮されずに開発・導入されているものも多く、悪用されるケースも発生しています。

Splunkのセキュリティ調査チーム「SURGe」では、LLMアプリケーションに対する脅威を定義するフレームワークとして、OWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsを活用しています。Davis氏は、LLM関連の脆弱性と脅威ベクターを理解することで、効果的な防御策を実装できると強調しています。

特に、プロンプトインジェクション、安全でない出力処理、DoS攻撃、機密情報の開示、モデルの盗難といった5つの脅威は注意が必要です。例えば、プロンプトインジェクションは、悪意のある入力を送り込むことでLLMを操作する攻撃であり、Splunkの機械学習技術などを活用して検知する必要があります。また、安全でない出力処理は、XSSやSQLインジェクションなどのリスクにつながるため、ウェブアプリケーションセキュリティの基本を適用することが重要です。

LLMのセキュリティ対策は、まだ発展途上であり、新たな脅威も出現する可能性があります。そのため、LLMの特徴を理解し、適切な防御策を講じる必要があります。SURGeチームの情報が、LLMベースのアプリケーションをより安全に保護する上で役立つことが期待されます。

引用元: https://japan.zdnet.com/article/35223831/

• o1-previewの性能はどのくらい向上したのか？ーGPT-4oとの性能比較｜IT navi

OpenAIが新たに発表した推論モデル「o1-preview」と「o1-mini」は、従来のGPT-4oと比べて、数学や論理的な問題解決能力が大幅に向上しています。特に、複雑な数学問題や論理パズルにおいては、o1-previewがGPT-4oを上回る性能を示しました。

しかし、歴史や文学など、知識や文系的思考を必要とする問題では、GPT-4oの方が優れている傾向が見られます。また、o1-previewは、まだ文章表現力に課題があり、GPT-4oほどの自然な文章生成はできません。

o1-previewは、週30メッセージ、o1-miniは週50メッセージという利用回数制限があるため、GPT-4o、o1-preview、o1-miniのそれぞれの特性を理解し、使い分けることが重要です。

o1-previewは、数学や論理的な問題解決を得意とする「理系人材」、GPT-4oは、幅広い知識と表現力を持つ「文系人材」と例えることができます。どちらが優れているということではなく、それぞれの強みを活かして使い分けることで、より効果的に活用できるでしょう。

今後、これらの新しいモデルの特性を生かした活用方法が模索され、さらに進化していくことが期待されます。新人エンジニアの皆さんも、これらのモデルの特徴を理解し、自身の業務に役立ててみてください。

引用元: https://note.com/it_navi/n/nc1ca8f6a45bb

• 袋とじの部分を開封すると短編が長編に早変わりする泡坂妻夫先生の『生者と死者―酩探偵ヨギガンジーの透視術』が面白い

泡坂妻夫先生の小説『生者と死者―酩探偵ヨギガンジーの透視術』は、ユニークな仕掛けが施された作品です。

この本は、袋とじの部分がアンカット製本になっており、最初は短編小説として読むことができます。しかし、袋とじをすべて開封すると、別の長編小説に早変わりするのです。

短編と長編では、ストーリーだけでなく、登場するアイテムの意味や登場人物の解釈までもが変化します。これは、泡坂妻夫先生の卓越した技巧によるもので、読者に斬新な読書体験を提供します。

泡坂妻夫先生は、泉鏡花賞や直木賞を受賞した実力派作家であり、その才能が存分に発揮された作品と言えるでしょう。

この本の仕掛けは、短編を読み終えた後に、長編へと展開していくため、まるで物語が変化していくような感覚を味わえます。また、短編と長編で異なる解釈が生まれる点も、読者の想像力を刺激し、何度も読み返したくなる魅力があります。

もし、あなたが今までにない読書体験を求めているなら、この本はきっとあなたの心を掴むでしょう。ただし、開封にはペーパーナイフなどを使用する必要があり、本を傷つけないよう注意が必要です。

ぜひ、この特別な仕掛けと、泡坂妻夫先生の巧みな筆致を体験してみてください。

引用元: https://togetter.com/li/2435200

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