Python
最近諸事情がありまして、プライベートでLLMをガチャガチャいじっていたんですがChatGPTの請求がとんでもないことになっていました。 流石にコストかかり過ぎだということで、コストが安いGemini 1.5 Flashを使うことを検討しています。 LlamaIndexでGemini …
前にRAGの評価をいい感じにできないか試行錯誤してみてました。 www.nogawanogawa.com ただ、その後使ってみてやっぱりArize Phoenixに依存するとなにかとしんどい感じがしたので、特にツールを使用せず普通のコードだけで評価をいい感じにできるように色々…
以前Arize Phoenixを使ってたりしました。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com そんなArize Phoenixですが、どうやらLlamaCloudでLlamaTraceという名前で使えるようになっているらしいです。 We’re excited to feature LlamaTrace - a collaborative…
小ネタです。 Gemini-ProやGemini-flashを使っているときに、安全性に関するメッセージとともにエラーになることがあります。 このときの対処方法について調べてみたのでそのメモです。
最近こんな記事を見かけました。 zenn.dev zenn.dev zenn.dev 自分もRAGとかちょろっと勉強してたりしてLLMアプリケーションの評価周りはずっと気になるところではあったので、上記の記事を見てちょっと勉強してみる気になりました。 せっかくなので、色々作…
前にArize Phoenixを使ってみてました。 www.nogawanogawa.com Arize Phoenixを使うときに実験の記録が永続化できると非常に便利なんで、試しにやってみたのでそのメモです。
前回はLlamaIndexのvector searchでFaissを使ってみました。 今回は、検索部分についてメジャーな改善手法であるHybrid SearchをLlamaIndexで試してみたいと思います。
この前は、LlamaIndexのプロンプトテンプレートを日本語にしてたりしました。 www.nogawanogawa.com 今回はretrivalの部分をちょっとカスタマイズをしようと思い、デフォルトの検索方法を変えてFaissを使うようにしたいと思います。
「2つのテキストが一致していること」を判定しようとすると結構苦労することがあります。 "わかりやすく", "微妙に"違ってる、くらいだと良いんですが、現実の問題を考えるとそんなわかりやすい状況のほうが珍しいということに気が付きます。 今回はそんな意…
RAGをやっていて精度検証用データセットの作成で困ったことはないですか？ 精度評価用のデータセットなんて作成することだけでも超めんどくさそうじゃないですか？ ということで、今回はこの簡易精度評価に使うデータセット作成をやってみようと思います。
以前LlamaIndexを使っていました。 www.nogawanogawa.com LlamaIndexで質問を入力するとき、デフォルトだと英語のプロンプトが混じっています。 これをすべて日本語で動かすときにいつもやり方を忘れてしまうので今回はそのメモです。
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるとい…
RAGの評価についてちょこちょこ調べたりしてましたが、今回はRAGの改善方法について調べたいと思います。 正直、今でもいたるところで手法が提案されているので追いかけきれませんが、包括的なレポートで言及されている考え方くらいは調べてみたいと思います…
最近、というかこのGW中はRAGしかやってません。 www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com www.nogawanogawa.com そんなRAGをやっているんですが、実はLlamaIndexについてはちゃんと勉強してなかったことに気がついたので、今更なが…
この前はPhoenixを使ってRAGの実験管理をしてみました。 とはいうものの、Phoenixに事前定義された機能で評価をしただけなので、今回改めてRAGアプリケーションの精度評価について考えてみようと思います。 RAGの評価周りでよく知られたツールとしてRagasが…
2023年くらいからLLMがブームになってますが、自分はというとChatGPTをそのまま使っていたくらいで、それ以上はLLMに特に触っていませんでした。 正直そんなに興味はなかったんですが、まったく知らないのはそれはそれでまずいと思うようになりました。 とい…
この記事はMLOps Advent Calendar 2023の23日目の記事です。 以前、Feature Storeに関する記事を書いていました。 www.nogawanogawa.com この記事を書いた当時は「Feature Storeってこんな感じかー」って思って終わってしまい、どんな感じに使うのかは触って…
良質なEmbeddingを作成したくなることがあって、Deep Metric Learningを試してみることにしました。 やってみたら意外と使い方にハマったので、備忘の意味で記録していこうと思います。
前にこんな感じのことをつぶやいていました。 pytorch lightningでcross validation書くときって、こんな感じに書かなきゃダメなの？もっとシンプルに書けるもんなのか？（全然わかってない顔）https://t.co/R3OzpZC0lq— 野川の側 (@nogawanogawa) 2022年11…
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 機械学習の解釈性・説明性が注目され始めてから久しく現在では、回帰や分類タスクに関するXAIへの取り組み方は調べれば文献が得られるようになってきたなと思ってい…
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の13日目の記事です。 今回は、EASEというアルゴリズムを試してみようと思います。 ※見様見真似で書いてみたものの、スコアが低すぎてなんかおかしいので多分後で実装し直します。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の12日目の記事です。 最近iALSという、暗黙的FBを使った協調フィルタリングのアルゴリズムに関する記事を見かけました。 engineering.visional.inc このアルゴリズムは結構昔からあるの…
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の11日目の記事です。 推薦関係のアルゴリズムは現在でも新しいアルゴリズムがありますが、古典的なアルゴリズムとして協調フィルタリング〜Factorization Machineが挙げられると思います…
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の7日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は13章をやっていきたいと思います。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の6日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は11章からやっていきたいと思います。
この記事は（1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の5日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は9章・10章をやっていきたいと思います。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の4日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は7章からやっていきたいと思います。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の3日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 前回は4章までだったので、今回は5章からやっていきたいと思います。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の2日目の記事です。 前回に引き続きrecsys-pythonをやっていきます。 www.nogawanogawa.com 今回は3章からやっていきたいと思います。
この記事は （1人で）基礎から学ぶ推薦システム Advent Calendar 2022の1日目の記事です。 2022年に、こちらの問題集が公開されました。 recsyslab.github.io こちらは下記の書籍に関連する問題集らしく、下記の文献を読みながらやってみたのでそのメモです…
