AI Technologyに関する記事一覧

営業AIを運用するうえで重要なのは、最初から完璧な営業トークを作ることではありません。むしろ重要なのは、実際の顧客反応をもとに、トークを継続的に改善していく仕組みを持つことです。固定されたトークだけでは改善が止まる営業トークは、一度うまくいく型が見つかると、その型を使い続けた

Sub-500ms Real-Time AI Agents：低レイテンシ応答を支える状態制御アーキテクチャリアルタイムAIエージェントの設計では、通常のAIエージェントとは異なる制約が生まれます。特に、音声対話や業務オペレーション支援のように、人間の会話や判断の流れに

LLMアプリ開発の本質は「高コストな知能の蒸留」にあるLLMを使ったアプリケーション開発では、モデル選定やプロンプト設計が注目されがちです。しかし実務で本当に重要なのは、単に「どのモデルを使うか」ではありません。より本質的には、高品質だが高コストな知能を、

GPTのシステム開発を行っている渋谷のLEAGENCEです。今回はAIが強化学習によってアルゴリズム開発を行うGoogle DeepMind「AlphaDev」について解説したいと思います。記事はこちらhttps://www.nature.com/articles/s41586-023-

GPT関連で時々聞く、ReActとは何なのかについて、わかりやすく解説していきたいと思います。以下は論文です。https://arxiv.org/abs/2210.03629ReActについて理解するために、まず大まかな概念から始めて具体的な例を用いて説明します。ReAct（REas

OpenAI cookbookの公式的な実装方法について解説していきたいと思います。https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/Embedding_long_inputs.ipynbOpenAIの埋め込みモデルは、

ada-002を用いたシステム開発において、内部で行われているトークン化の重要性やメリットを明らかにすることが本稿の目的です。text-embedding-ada-002は、テキストデータを扱う機械学習プロジェクトにおいて、トークン化というプロセスを実行します。このトークン化がなぜ必要で、

OpenAIのGPTシリーズは、その高度な言語生成能力で話題となっています。GPT-3.5-turboとGPT-4の返答速度について、本記事ではわかりやすく詳しく解説していきます。ただし、結果にはばらつきがあることをご了承ください。【GPT-3.5-turboの速度】GPT

「疎密埋め込み」（Sparse-dense embeddings）は、疎なベクトル（sparse vectors）と密なベクトル（dense vectors）の両方の特性を持ったベクトル表現です。それぞれの特性を理解するために、以下に疎なベクトルと密なベクトルの例を示します。疎なベクトル（

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