株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240926
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 Introducing Assistant Editor for configuring agents in LangGraph Studio、Vision use cases with Llama 3.2 11B and 90B models from Meta Amazon Web Services、Llama 3.2 models from Meta are now available in Amazon SageMaker JumpStart Amazon Web Services、藤子Fの大長編ドラえもん感想
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関連リンク
LangChainのLangGraph Studioに、エージェントの設定を容易にする新しい機能「Assistant Editor」が追加されました。このビジュアルエディタにより、開発者だけでなく、コードに詳しくないユーザーでも、LLMベースのエージェントの動作を微調整できるようになります。
Assistantとは？
Assistantは、LangGraphにおけるグラフのインスタンスで、特定の設定が適用されています。これにより、グラフの根本的なロジックを変更せずに、エージェントの動作を迅速に変更できます。特に、実験やコードを書かずにエージェントをカスタマイズする際に便利です。同じグラフ構造を持つAssistantであっても、プロンプト、モデル、その他の設定オプションが異なる場合があります。
Assistant Editorとは？
Assistant Editorは、LangGraph Studioに搭載された、Assistantの作成と変更のためのビジュアルインターフェースです。
- 直感的な設定: ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、プロンプトの調整、異なる言語モデルの選択、その他のグラフパラメータの変更が簡単に行えます。
- リアルタイムプレビュー: Studio内で異なるAssistant設定を選択して実行し、設定を試すことができます。
- バージョン管理: Assistant設定の異なるバージョンを保存および追跡し、パフォーマンスの比較や変更の復元を容易にします。
- 共同作業: チームメンバーとAssistant設定を共有し、レビューと反復を容易にします。
誰がどのように恩恵を受けるか？
- 開発者/エンジニアチーム: Assistant Editorは、プロンプト、モデル、パラメータの迅速な変更とテストを可能にし、実験とプロトタイピングを効率化します。バージョン管理システムにより、変更の追跡や異なる設定の比較を行い、エージェント設定の進化をチーム全体で把握し、パフォーマンスの微調整に役立ちます。
- ビジネスユーザー: ビジュアルインターフェースで直接エージェントの動作をカスタマイズし、特定のユースケースやユーザーニーズに合わせることができます。プロンプトや設定を反復処理する機能により、ビジネスチームとエンジニアリングチームのニーズのギャップを解消し、コラボレーションを促進することで、エージェントのやり取りを改善するプロセスを加速します。
Assistant Editorを使うには？
LangGraph Studioを最新バージョンに更新し、プロジェクトを開いて、「Assistants」ドロップダウンから新しいAssistantを作成するか、既存のAssistantを選択して編集します。
今後の展望
Assistant Editorは、エージェント開発をよりアクセスしやすく、効率的にするための取り組みの始まりに過ぎません。LangGraph Studioを、LangGraph Cloudに展開されたエージェントと対話するための完全なGUIにすることを目指しています。APIのすべてのエンドポイントをStudioから使用できるようにすることで、より多くの人がエージェントの開発と管理を行うことができるようになります。
LangGraph StudioのAssistant Editorで、エージェントの設定をビジュアルに行いましょう。
引用元: https://blog.langchain.dev/asssistant-editor/
Amazon Web Services (AWS)は、Metaの最新の大規模言語モデル（LLM）であるLlama 3.2の11Bパラメータと90Bパラメータのモデルを、SageMaker JumpStartとAmazon Bedrockで利用可能にしたことを発表しました。
Llama 3.2は、画像認識機能を備えた初のLlamaモデルであり、テキストだけでなく画像を理解して処理することができます。これにより、ドキュメントの画像からの質問応答、画像からの構造化情報の抽出、画像のキャプション生成など、幅広いビジョンベースのユースケースに対応できるようになりました。
Llama 3.2の主な特徴
- マルチモーダル: テキストと画像の両方を処理可能
- 効率性: 処理速度が向上し、レイテンシが削減
- 多言語対応: 英語、ドイツ語、フランス語など8言語に対応
- 長いコンテキスト: 最大128,000トークンの長いテキストを処理可能
ビジョンベースのユースケース
AWSは、Llama 3.2のビジョン機能を活用した様々なユースケースを紹介しています。
- ドキュメントの質問応答: 財務資料などの複雑な情報を含む画像から、質問に答えることができます。
- エンティティ抽出: 商品画像から、商品名、ブランド、価格、色などの情報を抽出することができます。
- 画像キャプション生成: 画像の内容を表すキャプションを自動生成することができます。
AWSサービスとの連携
Llama 3.2モデルは、SageMaker JumpStartとAmazon Bedrockで利用できます。SageMaker JumpStartでは、モデルへのアクセスと推論実行が容易になります。Amazon Bedrockでは、Converse APIを使用して、画像を含むテキストプロンプトを送信し、モデルからの応答を受け取ることができます。
これらの機能は、eコマース、マーケティングなど、様々な業界で生産性を向上させる可能性を秘めています。AWSは、Llama 3.2モデルを活用したアプリケーション開発を促進し、顧客のビジネスに貢献していくことを目指しています。
引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vision-use-cases-with-llama-3-2-11b-and-90b-models-from-meta/
Amazon SageMaker JumpStartに、Metaが開発した大規模言語モデル「Llama 3.2」が追加されました。これにより、Amazon SageMakerを利用する日本のエンジニアは、簡単にLlama 3.2を活用できるようになりました。
Llama 3.2は、高性能な自然言語処理モデルであり、様々なタスクに利用できます。例えば、テキスト生成、翻訳、質問応答などです。JumpStartは、機械学習モデルを簡単に利用できるようにするためのサービスです。Llama 3.2がJumpStartに追加されたことで、エンジニアはコードを記述することなく、すぐにLlama 3.2を利用できるようになりました。
SageMaker JumpStartを利用するメリットは、以下の点が挙げられます。
- 迅速な導入: 複雑な設定やコード記述なしに、すぐにLlama 3.2を利用できます。
- コスト削減: モデルの構築やトレーニングに要する時間を削減し、コストを削減できます。
- 高いパフォーマンス: 高性能なLlama 3.2を利用することで、より精度の高い結果を得られます。
今回のアップデートにより、日本のエンジニアは、より簡単に高度な自然言語処理モデルを利用できるようになりました。Llama 3.2を活用することで、様々な業務の効率化や自動化が可能となり、業務の改善に貢献できるでしょう。
制約としては、利用にはAWSアカウントが必要となります。また、Llama 3.2の利用には、AWSの利用料金が発生する可能性があります。詳細な利用方法や料金については、AWSの公式ドキュメントをご確認ください。
引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/llama-3-2-models-from-meta-are-now-available-in-amazon-sagemaker-jumpstart/
この記事は、著者が40歳になって藤子Fの大長編ドラえもんを読み返した感想を記したものです。各作品におけるストーリー、キャラクター、伏線、そして著者の個人的な印象や考察がまとめられています。
概要
記事では、「のび太の恐竜」から「のび太とブリキの迷宮」まで、全17作品について、著者の視点から印象的なシーンやキャラクター、ストーリー展開などが語られています。例えば、「のび太の宇宙開拓史」ではギラーミンの有能さやガルタイト鉱業の社員のやる気のなさについて触れ、「のび太の大魔境」ではダブランダーの政権運営の不安定さやブルススの強さについて言及しています。また、「のび太と鉄人兵団」ではリルルの行動原理やミクロスの可愛らしさについて考察しています。
制約
記事では、各作品に対して、著者が個人的に感じた印象や考察が多く含まれています。特に、敵キャラクターの行動原理やストーリー展開に対する解釈、他の作品との類似点など、著者の主観的な視点からの分析が特徴です。また、一部の作品では、藤子Fの作風や制作背景に言及し、作品を読み解く上で新たな視点を与えています。
新人エンジニアへの補足
この記事は、ドラえもんの大長編作品に対する個人の感想であり、技術的な内容ではありません。しかし、各作品におけるストーリー展開やキャラクターの行動原理を分析する様子は、エンジニアリングにおいても問題解決やシステム設計を考える際に役立つ思考プロセスと捉えることができます。例えば、敵キャラクターの行動や目的を分析する過程は、システムの不具合やリスク分析に、ストーリー展開の考察は、システム設計や開発における問題解決のプロセスにそれぞれ例えることができます。この記事を通して、多様な視点を持つことや、物事を深く分析する思考を養うことが、エンジニアリングの仕事にも活かせることを理解できるでしょう。
引用元: https://anond.hatelabo.jp/20240909000111
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）