株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240927
内容紹介
AIやテクノロジーに関する記事を紹介 How Replit is pushing the frontier for monitoring complex AI agents with LangSmith、Molmo by Ai2、Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models、はてな民ってほんとにラノベとかなろうとか好きだよなー
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Replitは、3000万人以上の開発者がコードの作成、実行、共同作業を簡単にできるプラットフォームを提供し、AIイノベーションの最前線に立っています。最近リリースされたReplit Agentは、その使いやすさから瞬く間に人気となり、様々な用途で利用されています。
Replit Agentは、LangGraphと呼ばれる複雑なワークフローを基盤としており、高度なカスタマイズと並列実行を可能にしています。LangGraphはLangSmithとシームレスに連携し、エージェントの動作を詳細に可視化することで、問題のデバッグを容易にします。
Replit Agentの複雑さにより、LangSmithにも新たな課題が突きつけられました。LangChainとReplitのチームは協力し、LLMの可視化ニーズに対応するため、LangSmithに以下の3つの機能を追加しました。
- 大規模なトレースのパフォーマンスとスケーラビリティの向上: LangSmithは、LLMアプリケーション全体の処理フローをトレースすることで、包括的なコンテキストを提供します。Replit Agentは、コードのレビューや作成だけでなく、プランニング、開発環境の作成、依存関係のインストール、アプリケーションのデプロイなど、幅広い機能を実行するため、非常に大規模なトレースを生成します。LangChainチームは、大量のトレースデータを効率的に処理・保存し、可視化するための機能を強化しました。
- トレース内検索とフィルタリング: LangSmithは従来、多数のトレースの中から特定のトレースを検索する機能を提供していました。しかし、Replit Agentのトレースが長くなるにつれて、特定のイベントをトレース内から検索する必要性が高まりました。そこで、トレース内検索機能が追加され、入力や出力のキーワードなど、特定の条件に基づいてトレース内のイベントをフィルタリングできるようになりました。
- スレッドビューによるヒューマンインザループワークフローの有効化: Replit Agentは、AIエージェントと人間の開発者が効果的に連携できるツールを目指しており、人間の開発者がエージェントの動作を編集・修正できるように設計されています。LangSmithのスレッドビューは、複数のスレッドから生成されたトレースを関連付け、マルチターン会話におけるエージェントとユーザーのやり取りを論理的に表示します。これにより、ユーザーが困っている箇所や、人間の介入が有益な箇所を特定しやすくなりました。
ReplitはLangSmithの強力な可視化機能を活用することで、AIエージェントのモニタリングにおいて新たな地平を切り開いています。大規模なトレースの読み込みを高速化することで、複雑なエージェントの構築とスケーリングを加速させています。より迅速なデバッグ、トレースの可視化の向上、並列タスクの効率的な処理により、AI駆動開発の新たな基準を確立しています。
引用元: https://blog.langchain.dev/customers-replit/
Molmoは、Allen Institute for Artificial Intelligence（Ai2）によって開発された、マルチモーダルなオープン言語モデルです。簡単に言うと、画像とテキストの両方を理解し、それらに基づいて質問に答えたり、情報を生成したりできるAIシステムです。
Molmoの主な特徴としては、以下の点が挙げられます。
- 画像とテキストの両方を入力として受け付ける: 写真や画像をアップロードしたり、テキストで質問したりすることで、Molmoと対話できます。
- 自然言語処理能力: 人間の言語を理解し、それに応答する能力に優れています。
- マルチモーダルな理解: 画像とテキストを組み合わせて理解することで、より深いレベルでの情報処理が可能です。
Molmoを利用する上での注意点としては、まだ開発中のシステムであり、完璧な回答が得られない場合もある点です。また、入力データの質によって出力結果も変化するため、適切な情報を与えることが重要です。
Molmoは、画像認識や自然言語処理といった分野における研究開発を促進する可能性を秘めています。将来的には、様々なアプリケーションに活用され、私たちの生活をより便利で豊かなものにしてくれることが期待されます。
引用元: https://molmo.allenai.org/
Metaは、エッジAIとビジョン分野に革命を起こすことを目指し、カスタマイズ可能なオープンソースの大規模言語モデル「Llama 3.2」をリリースしました。
Llama 3.2は、小型で中型のビジョンLLM（11Bと90Bパラメータ）と、エッジデバイスやモバイルデバイスに適合する軽量なテキストモデル（1Bと3Bパラメータ）を提供します。これにより、限られた計算リソースしかない開発者でも、Llamaを活用したアプリケーション開発が可能になります。
11Bと90Bのパラメータを持つビジョンLLMは、グラフやチャートを含む文書レベルの理解、画像のキャプション生成、画像内のオブジェクトの特定などのタスクに対応します。例えば、売上グラフから特定の月の売上状況を尋ねたり、地図から登山道の傾斜や距離を尋ねたりすることが可能です。
1Bと3Bのパラメータを持つ軽量モデルは、多言語テキスト生成やツール呼び出し機能に優れており、プライバシーを重視したオンデバイスアプリケーションの開発に適しています。例えば、受信したメッセージの要約、アクションアイテムの抽出、カレンダーへの招待など、データをデバイスから送信することなく処理できます。
Llama 3.2は、オープンソースかつカスタマイズ可能であるため、開発者は自由にモデルを改変し、独自のアプリケーションに組み込むことができます。Metaは、AMD、AWS、Google Cloudなど、多くのパートナー企業と連携し、Llama 3.2のエコシステムを構築しています。また、Arm、MediaTek、Qualcommといった企業とも協力し、幅広いデバイスへの対応を目指しています。
Llama 3.2は、画像認識や視覚的な理解タスクにおいて、既存の最先端モデルに匹敵する性能を達成しています。また、軽量モデルは、指示に従う、要約する、プロンプトを書き直す、ツールを使用するといったタスクにおいて、他の小型モデルよりも優れた性能を示しています。
Llama 3.2は、エッジAIやビジョン分野における開発を加速させる可能性を秘めており、今後の発展が期待されます。
制約:
- Llama 3.2は、利用規約に準拠して使用しなければなりません。
- モデルの改変や再配布は、許可された範囲内で行う必要があります。
- モデルの出力は、常に正確とは限らないため、注意が必要です。
引用元: https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/
この文章は、はてな匿名ダイアリーに投稿された、ライトノベルや小説投稿サイト「なろう」を好むユーザーに対する疑問と批判を述べたものです。
筆者は、はてなユーザーの多くが40代以上であり、ライトノベルやなろうといった比較的新しいジャンルの小説に熱中していることに疑問を抱いています。
筆者は、ライトノベルやなろうは、ドストエフスキーの時代から存在する「小説」という娯楽の延長線上にあるものであり、特に新しいものでも特別なものでもないと主張しています。また、それらの小説を特別な存在だと捉え、純文学を敵視するようなユーザーの姿勢も批判しています。
さらに、ライトノベルやなろうは、若者文化というよりも、むしろ古くからある娯楽であり、現代において小説を読む人は多くないという点も指摘しています。
要約すると、この文章は、ライトノベルやなろうに対する過剰な熱狂や、それらを特別な存在だと捉えるユーザーの姿勢を批判し、小説という娯楽の歴史的文脈の中で、それらの位置づけを再考するよう促す内容となっています。
新人エンジニアの皆さんにとって、この文章は、様々なジャンルの文化や娯楽に対する客観的な視点を持つことの大切さを示唆していると言えるでしょう。また、新しい技術や流行に飛びつくだけでなく、その歴史的背景や社会的な文脈を理解することが重要であるという教訓も得られるかもしれません。
引用元: https://anond.hatelabo.jp/20240926165409
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）