技術情報

2024-09-13

【JSAI2024】学術論文の定量的評価と効果的な活用についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの秋元・太田・奥井です。 2024年6月に浜松市で行われた人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事は、我々が発表した研究内容を報告します。ポスターはこちら↓ 背景研究開発にあたって、特定の分野の研究内容や技術の潮流を把握するため、広く論文をサーベイすることはよくあると思います。重要な論文・質の高い論文から重点的に読み進めたいところですが、どの論文を読むか判断するにあたって、引用数などの論文を評価する指標を参考にするでしょう。...

2024-08-09

MESHSTATSアプリケーションアイデアソン2024参加記

はじめに Customer Analytics Divisionに所属するデータサイエンティストの森智之と、今井裕貴です。私たちは、弊社が開発しているOMO（Online Merges with...

2024-08-01

【JSAI2024】「J-NER:大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの渋谷と澁谷です。弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った「大規模言語モデルのための豊富な固有表現を含んだ固有表現認識用データセットの構築」に関する研究内容を紹介します。・データセット sergicalsix/Japanese_NER_Data_Hub · Datasets at Hugging Face 背景...

2024-07-09

【JSAI2024】「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。研究背景私たちは「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」というテーマで研究を行いました。近年、Chat-GPTをはじめとする大規模言語モデル（以下、LLM）が脚光を浴びており、今後も私たちの生活において重要な役割を担う場面が増えてくると予想されます。...

2024-06-19

【JSAI2024】「LLM エージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの芹澤です。弊社では、自己研鑽活動の一環として有志が研究を行っており、今年の人工知能学会全国大会 (JSAI2024) でポスター発表を行いました。本記事はその報告になります。私は以前、「LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える」という記事を書きましたが、今回はそこで行っていた研究の成果を報告させていただきます。ポスター発表の紹介 LLMエージェントが反芻的 (オウム返し) 対話を行った際に人間が感じる印象をテーマに、ポスター発表を行いました。信頼の獲得について...

2024-06-10

AzureのLLMプロダクト開発支援ツール！プロンプトフローの入門

はじめにこんにちは。ARISE analytics(以下ARISE)のInnovation & Growth Divisionに所属するエンジニアの渋谷です。今回は大規模言語モデル(LLM)のシステム開発に役立つプロンプトフローというツールとその使い方、実際にARISE内でプロンプトフローを活用するイベントを開催した際にARISEメンバーがプロンプトフローで作成したプロダクトの一部を紹介します。プロンプトフローとはプロンプトフローとはLLMの処理を含む開発をローコードで実現できるツールです。...

2024-05-22

RAGアプリの作成でGitHub Copilotを使ってみた

はじめに皆さんこんにちは。 CAD/AGU所属のAIエンジニアの伊藤と申します。早速本題ですが、皆さんはGitHub Copilotを使っていますか？リリースからしばらく経ちましたが、ARISEでもトライアル運用が始まり、周りから色々な感想が聞こえてきます。私もトライアルで使うことができたので、今回はAIエンジニアの業務観点からGitHub Copilotをレビューしてみようと思います。 ※このレビューは2024年2月時点での内容です。今はさらに性能向上しているかもしれません。レビュー方法について...

2024-04-26

電力需給調整における数理最適化～二段階確率計画法の応用～

はじめにこんにちは。Customer Analytics Division所属の久保、知野、矢田貝です。データサイエンティストとして、数理最適化技術を用いて電力の需給調整業務を高度化するプロジェクトに携わっております。本記事では、不確実性を考慮した予測・最適化の技術について、電力業界への応用を例に挙げて解説します。...

2024-04-19

層に着目したLLMの口調の学習について

こんにちは。Innovation & Growth Divisionの渋谷です。今回は3月10日に行われた【第3回】生成AIなんでもLT会の登壇内容の記事です。 ▼登壇資料はこちら【第3回】生成AIなんでもLT会 2024_0304なんでも生成AI_sergicalsix.pptx from ARISE analytics はじめに LLMのファインチューニングをしていると、ふと「学習した情報ってどこに保存されているんだろう？」と思うことはありませんか？ LLMの知識がどこに保存されているのかというお話は、議論されていて「全結合層に知識が保存されている」という仮説などあります。...

2024-04-15

動画生成AIによるシミュレーション動画は物理法則を満たしているのか？

はじめにこんにちは。Customer Analytics Divisionの奥井です。今回は3月10日に行われた【第3回】生成AIなんでもLT会で登壇した内容をまとめます。登壇内容について発表資料のリンクはこちら（諸事情により、冒頭に会社説明の資料を含みます）【第3回生成AIなんでもLT会資料】_動画生成AIと物理法則_v0.2.pptx from ARISE analytics テーマを選んだ理由動画生成AI「Sora」がリリースされ、巷で話題になっていました。その中でも特に気になっていたのは、次のコメントです。 We’re teaching AI to understand...

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