- プロダクショングレードのRAGシステムを作成する際の問題点
- RAGをスケーリングするのはなぜ難しいのか
- 6つの主要なプロンプトカテゴリー
- GoogleとAppleによる新しい論文「Prompt Report: Prompt Engineering Techniques」
- Appleの発表によるLLMの振る舞いについて
- 今年のノーベル物理学賞受賞者の業績
- 2024年のノーベル化学賞の受賞者とAIモデルによるタンパク質構造の予測
- OpenAIによるChatGPTの検索機能導入
- Elon MuskのxAIの評価額が400億ドルに
- MicrosoftとGoogleのAI投資による利益の拡大
この記事では、プロダクショングレードのRAGシステムを構築する際の問題点や、異なるプロンプト技術について紹介しています。さらに、GoogleとAppleによる新しい論文やLLMの振る舞いに関する情報、今年のノーベル賞受賞者の業績、そしてAI企業の投資による利益の拡大についても触れられています。
元記事: https://medium.com/aiguys/aiguys-digest-oct-2024-5e97973002d1