こんにちは！
Google Cloud Text-to-Speech APIで利用できる音声って、実は1000種類以上もあるんです。でも公式ドキュメントでは言語ごとに分かれていて、全体像を把握するのが大変でした。
そこで、全61言語の音声データを1つの表にまとめて、検索やフィルタリングができるWebページを作成しました。
| 言語 | 国・地域 | 言語コード | 音声名 | 性別 |
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こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報（PII）や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall（再現率）が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに：「Recall 0.95
こんにちは！ 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします！ 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam（ベストラム） が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します
こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です！ 今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。 世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。 経緯 今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル（オープンウェイトのLLM）を、手元で評価することでした。 オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています 今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。 動かすのは大規模オープンモデルを
こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code（CLI）を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ（jsonl）を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7（1Mコンテキスト）+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.