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はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
We introduce Voyager, the first LLM-poweredembodied lifelong learning agent inMinecraft that continuously explores the world, acquires diverse skills, and makes novel discoveries without human intervention. Voyager consists of three key components: 1) an automatic curriculum that maximizes exploration, 2) an ever-growing skill library of executable code for storing and retrieving complex behavio
BabyAGI [!NOTE] The original BabyAGI from March2023 introduced task planning as a method for developing autonomous agents. This project has beenarchived and moved to the babyagi_archive repo (September 2024 snapshot). [!CAUTION] This is a framework built by Yohei who has never held a job as a developer. The purpose of this repo is to share ideas and spark discussion and for experienced devs to p
🤗 Try the pretrained model out here, courtesy of aGPU grant from Huggingface! Users havecreated aDiscord server for discussion and support here 4/14: Chansung Park's GPT4-Alpaca adapters: #340 This repository contains code for reproducing the Stanford Alpaca results using low-rank adaptation (LoRA). We provide an Instruct model ofsimilar quality totext-davinci-003 that can run on a Raspberry
February 14,2023 ReplicateChatGPT Training Quickly and Affordable with Open Source Colossal-AI We recently released new open source code for Colossal-AI, which enables you to useit as a framework for replicating the training process ofOpenAI’s popularChatGPT application optimized for speed and efficiency. With Colossal-AI's efficient implementation of RLHF (Reinforcement Learning with Human F
[source] Dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 通常の全結合ニューラルネットワークレイヤー． Denseが実行する操作：output = activation(dot(input, kernel) + bias)ただし，activationはactivation引数として渡される要素単位の活性化関数で，kernelはレイヤーによって
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