- 製品レベルのRAGシステムの作成に関する問題
- プロセスの確定的性質の理解
- 高度なRAGコンポーネントの詳細
- 再ランカーから再パッケージング、クエリ分類からクエリ拡張まで、現代のRAGシステムの基盤を形成する多くの手法をカバー
- RAGを本番環境にスケーリングすることがなぜ難しいのか
- 58のカテゴリの中で、6つの主要なプロンプトカテゴリがある
- GoogleとAppleによる新しい論文で、内部LLMsを調査し、幻覚の性質を理解
- Appleは、「言語モデルに形式的な推論の証拠は見つからなかった」と述べている
- 2024年のノーベル物理学賞受賞者は、AIを支える方法を開発
- OpenAIは、ChatGPT内の検索機能を導入し、リアルタイムのウェブブラウジングを可能に
- Elon MuskのxAI、40億ドルの評価額を目指す
- MicrosoftとGoogleのAIによる投資が収益を伸ばす
私の考え：AIの領域は急速に進化しており、大手企業や研究者が次々と革新的な取り組みを行っています。特に、RAGシステムや言語モデルの内部表現に関する研究は、モデルの理解と進化に重要な示唆を提供しています。また、AI技術のビジネスへの影響や投資の成果が具体的な数字として示されており、AIが企業や組織に与える価値がますます明らかになっています。
元記事: https://medium.com/aiguys/aiguys-digest-oct-2024-5e97973002d1