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WEELメディア事業部リサーチャーの柏崎です。 みなさん、ChatGPTは使いこなせていますか？ ChatGPTを使うにあたって必須となるのが「プロンプト（質問）」ですが、このプロンプトのコツを知らないと、「ほしかった回答とズレている…」と感じてしまうことも。 そこでこの記事では、ChatGPTを使いこなせるようプロンプトデザインとChatGPTの精度について深く掘り下げていきます。 日本で特に有名な2つのプロンプトシステム、「深津式プロンプト」と「シュンスケ式プロンプト」についても、実際のやり取りを交えながら解説していきます。今すぐ使えるコツもご紹介していますので、ぜひ最後まで読んでください！ ChatGPTのプロンプトデザインとは プロンプトデザインとは、ChatGPTへのプロンプト（質問や命令）を、特定のタスクに合わせてデザイン（作成・調整）するプロセスのことです。特に、クリエイティ
Amazon Comprehendとは 本記事では、Amazon Comprehendについて紹介していきます。 Amazon Comprehendとは、AWSで展開している自然言語解析ツールになります。 できる事としては、以下の機能を持ってます。(今回は日本語対応できている機能のみ使います。) 言語判定 入力された文章の言語判定が行えます。 返される値としては、言語コードとそのコード判定の信頼値(Confidence)です。 Entity抽出 入力された文章内の単語を抽出して、その単語の意味(人名・地名...etc)を解析可能です。 返される値としては、抽出した単語とその意味を表すカテゴリとその信頼値です。 Key phrases抽出 入力された文章内のポイントとなるフレーズを抽出します。 返される値としては、抽出したフレーズとその信頼値です。 Sentiment推論 入力された文章の感
NLPやっている皆さん〜！やっていない皆さんも！ Amazon Comprehendが東京リージョンにやってきましたよ！ ▲ 朝から綺麗なガッツポーズが決まりました。イエーイ！ こんにちは。大はしゃぎしているAWS事業本部のShirotaです。 この元気を維持しながら、本題を走り切りたいと思います。 Amazon Comprehend、東京リージョン上陸 本日(2020年2月13日)、Amazon Comprehendが東京・ソウル・ムンバイリージョンで利用可能になりました。 Amazon Comprehend is Now Available in the AWS Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Tokyo), and Asia Pacific (Mumbai) regions アップデートブログが現在日本語対応していないので、今回は原文のアップデ
コーヒーが好きな emi です。 AWS の生成 AI サービス、Amazon Bedrock が満を持して GA されました。 マネジメントコンソールからちょっと触って見ようとしたところ、初手で躓いたので共有します。 Amazon Bedrock をマネジメントコンソールからちょっと触ってみたいときは Base Models（基盤モデル）へのアクセスを設定しましょう もうすでにいくつか触ってみたブログを流し読みしたので、Prayground（遊び場）というところからチャットや画像生成ができることは把握済みです。 オレゴンリージョンから Bedrock コンソールにいってみます。 チャットを触ってみようとしたのですが、モデルを選択しようとしてもカスタムモデルしか選択肢がありません。 Amazon Bedrock をマネジメントコンソールから利用するには、最初に Base Models（基盤
こんにちは、AWS事業本部の平木です！ 今か今かと待ち望んでいた AWS の生成 AI サービス、 Amazon Bedrock がついに一般公開されました！ サービス概要や AWS マネジメントコンソールでどのように使えるかは、他のブログで紹介されているためぜひ参照してみてください。 Amazon Bedrock の記事一覧 | DevelopersIO 今回は、そんな Amazon Bedrock（以下、Bedrock）をプライベートに利用したい！と思いブログにしました。 構成 AWS の様々なサービスは VPC エンドポイントを経由することで、 インターネットを経由せずに API を利用できます。 Bedrock は、利用可能なリージョンで VPC エンドポイントが用意されているため、 プライベートに利用したい場合にはインターフェイス型 VPC エンドポイントを活用することで実現可能
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 Amazon Bedrockがリリースされましたね。この記事ではモデルの仕様やその料金について整理してみました。 なお、記載内容は本日時点での公式情報を参考にしていますのでご了承ください。 Amazon Bedrockについて AWSで基盤モデルをマネージドで扱うことができるAmazon BedrockがGAとなりました。 公式情報は以下のあたりとなります。 Amazon Bedrock is now generally available Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | AWS News Blog Anno
AWSにおける生成AIサービスであるAmazon Bedrockがリリースされました。生まれたばかりのAmazon Bedrockを実際に触って、どんな機能があるのか検証してみたいと思います。 はじめに おはようございます、おのやんです。 みなさん、Amazon Bedrockをご存知ですか？ Amazon Bedrockは、AWS内で使用可能な生成AIサービスです。私が朝５時に起床したタイミングでリリースされていました。 ということで、今回はいち早くAmazon Bedrockを触ってみたいと思います！ なお、機械学習に関しては門外漢であるため、技術的に不十分な説明になる可能性があります。またリリース直後の情報であるため、今後変更の可能性が十分にあります。そこはご了承くださいm(_ _)m Amazon Bedrockとは？ こちらがAmazon Bedrockの公式ドキュメントです A
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Amazon Kendra は、様々なデータソースを横断的に検索できるエンタープライズ検索サービスです。Kendra から各種データソースに簡単に接続できるコネクタが提供されていて、Amazon S3, Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google ドライブ, Confluence など連携できます。 今回の記事は、Kendra に WebCrawler というコネクタを使って、簡単に日本語の検索が出来る点を確認していきます。初めて Kendra を触ってみる点での備
ファウンデーションモデル（基盤モデル）とは何か？ 私は、膨大なデータから生まれる天才だと思っている。 はじめに AIエンジニアの佐々木です。インド、バンガロールの CrowdANALYTIX 社に赴任中で、業務のかたわらこの記事を書いています。 OpenAIは2020年1月に Scaling Laws for Neural Language Models で、 言語モデルは、学習にかけるコンピュータパワー、データセットサイズ、モデルパラメータ数を同時にスケールアップすると、テストロスが個々の要素のべき乗に従って低減するという経験則を示しました。その４ヶ月後の2020年5月に GPT-3 を発表し、生成される人間さながらの流暢な文章に世間は驚かされました。2020年11月には、スケーリング則が自然言語のみならずマルチモーダルモデル（画像、ビデオ、数学、テキスト画像変換、画像テキスト変換）にも
タイトルはホッテントリメーカーで作りました。 一度やってみたかっただけです。ごめんなさい…。 SQL Database における動作傾向の取得について少しまとめてみたいと思います。 @IT の Dr.K が連載をされている 内部動作を知らずしてチューニングは語れない (1/3) の SQL Database を SQL Database 向けに書いたものになります。 JAZUG では、Azureブログを書いてSurfaceRTを貰おう という企画を実施しており、JAZUG の Facebook ページ の投稿 (https://www.facebook.com/jazug.jp?fref=ts&filter=2) でいいねを使用した記事の投票をしておりますので、皆さんが書かれている記事 でこれはというものがありましたら、いいねを押していただければと思います。 ハイライトで表示されて、過去の
JSTQB（Japan Software Testing Qualifications Board）は、2006年5月にJTCB（Japan Testing Certification Board）から名称を変更いたしました。これからもよろしくお願い申し上げます。 自動車、携帯電話、社会インフラ、企業システムなど、我々の身の回りは、ソフトウェアで占められています。すなわち、我々の身体や財産の安全はソフトウェアに委ねられているのです。しかし昨今の状況を鑑みると、ソフトウェアの品質や信頼性、安全性が十分に確保されているとは言えません。ソフトウェアの品質や信頼性、安全性の確保は急務なのです。 そのための重要な技術として、ソフトウェアテストがあります。システムトラブルの報道でしばしば目にする「テスト不足」というキーワードは、テストの工数の不足を示唆しているだけではありません。業界全体で、テストの技
前回、クエリ パフォーマンスが著しく低下した場合の一時的な対処方法について紹介しました。 今回は、SQL Server / Azure SQL Database の CPU使用率が長期間 100% を推移するという現象が発生した場合、SQL Server プロセスのどの処理で CPU時間が消費されているかを特定する方法について、自分の整理も兼ねて、まとめてみようと思います。 [対象] SQL Server すべてのバージョン、エディション Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance SQL Server プロセスのどの処理で CPU時間が消費されているかを特定する方法 BCP ユーティリティで情報を出力する方法 まとめ SQL Server プロセスのどの処理で CPU時間が消費されているかを特定する方法 サーバー全体の CPU 使用率が 1
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