AI-Business
[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、ターゲットペルソナの策定方法
新規事業開発研修でのペルソナ策定は、多くのクライアントにとって初めての経験であり、学びの機会となることが多いです。企業の企画担当者もペルソナを作成する機会は少なく、研修を通じてこの手法を理解し、実際の顧客を反映したキャラクター設定の重要性を認識します。また、ペルソナはサービス設計やマーケティング戦略に不可欠であり、顧客の行動パターンや動機、課題を明確にする必要があります。
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新規事業開発研修でのペルソナ策定は、多くのクライアントにとって初めての経験であり、学びの機会となることが多いです。企業の企画担当者もペルソナを作成する機会は少なく、研修を通じてこの手法を理解し、実際の顧客を反映したキャラクター設定の重要性を認識します。また、ペルソナはサービス設計やマーケティング戦略に不可欠であり、顧客の行動パターンや動機、課題を明確にする必要があります。
ChatStream Guide
昨日発表された Rakuten/RakutenAI-7B-chat 用の ChatPrompt をご紹介します from chatstream import AbstractChatPrompt SYSTEM_PROMPT = """\ A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. \ """ class ChatPromptRakutenMistral(AbstractChatPrompt): def __init__(self): super(
GPUマシン自作
こんにちは! 前回つくったUSBドライブから、Ubuntu 22.4 をGPUマシンにインストールしていきましょう! 2.0 LANケーブルを接続する インストールする前に、GPUマシンにLANケーブルを接続してインターネットが使える状態にしておきましょう。 2.1 USB メモリからブートする 2.1 で作成した USB メモリ を GPUマシンのUSBポートに挿します USBドライブを挿したら、 PCケースの電源ボタンを押して電源を入れましょう。 するとマザーボードの初期起動画面が表示されるので キーボードで F11 を押しながら待ちます ブートデバイスを選択する画面がでたら、 UEFI: USB を選択してエンターを押します しばらくすると Ubuntuのインストール画面が表示されるので Try or install ubuntu を選択してエンターを押します これでUbuntu のインストールが開始するのをまちます 2.2 Ubuntu OS のインストール Ubuntu OS のインストーラーが開始したら、Ubuntu
AI-Business
多くのクライアントが仮説探索インタビュー後の分析を怠りがちです。インタビュー結果をデータ化し、テーマごとにカテゴライズして深く分析することで、パターンや洞察を抽出し、具体的な示唆を開発チームに報告するプロセスが重要です。
GPUマシン自作
こんにちは! 今回からは、GPUマシンをAIマシンにすべく、ソフトウェア編の開始です! 目標は Ubuntu OS で GPU使用できる状態にし、最終的に LLMをつかった推論をできるところまでもっていきます。 1. Ubuntu のインストールUSBの作成 GPUマシンのメインOSは Ubuntu を導入したいため、これからUbuntuのインストールを行います。 Ubuntuのインストールにはいくつかの方法がありますが、事務用パソコンのWindowsを使用してUbuntuイメージが入ったUSBメモリを作成し、それをもって Ubuntu をまっさらなPCにインストールしていくアプローチをとろうと思います。 1.1 USBメモリ(32GB以下)の準備 まず、Ubuntuのイメージを焼くUSBメモリを準備します。 USBメモリは下に示す理由の為、 32GB 以下のものを準備しましょう。 * USB メモリが 32GB を超えると、FAT32 フォーマットができなくなる * ブートにつかう USB メモリ は FAT32 でフォーマットされている必要がある
AI数理
おはようございます!(株) Qualiteg 研究部です。 今回は、尤度関数から交差エントロピーを導いていきたいとおもいます! 4章 尤度関数から交差エントロピーを導く さて、今までは 20回ぶんサイコロを投げて、起こった事象(出た目が1なのか、2なのか、・・・、6なのか) を数えた結果を以下の表のようにまとめました。 では、こんどは、1回ぶんサイコロを投げたときどうのようになるかみてみます。 1回サイコロをなげた結果が 1の目 だった場合は、以下のように書くことができます。 (でた目のところに✔マークをいれただけです) さて、?だと計算にもっていきづらいので、出た目のところを \(1\) にして、出なかった目は \(0\) と置き換えることにします。 ( \(1\) が記載されている目は その目にとっては 頻度 = 確率 = \(1\) と考え、 \(0\) が記載されている目は、その試行では出なかったので、 頻度 = 確率 = \(0\) と考えると理解しやすいかもしれません。) すると、結果 列は以下のように
AI-Business
仮説探索インタビューは難しく、テクニックが必要です。事実確認のための仮説検証インタビューとは異なり、参加者の現在の考えや悩みを深く探るものです。オンラインで行う際はカメラオンで1対1が推奨され、アイスブレーキングで信頼関係を築きます。このアプローチでは、インタビューガイドに沿った質問をしながらも、参加者の話に柔軟に対応し、追加の「なぜ?」質問で動機や感情を掘り下げます。
GPUマシン自作
さて、そろそろ組み立ても終盤です!がんばりましょう! 1.マザーボード用給電ケーブルを挿す 24ピンATXケーブルというもっともたくさん束ねられているケーブルがありますので、まずはそれを電源側の M/B 表記のところに挿し込みます 次に同ケーブルをマザーボード側に挿します。 しっかりツメがかみ合うように装着します 2.CPUへの給電ケーブルを挿す 次はCPUケーブルです。通常6ピン+2ピンの構成になっており、こちらも電源側とマザーボード側双方に装着します。 まず電源側の CPU/PCI-E と表示のあるところに、片一方を挿します 続いてマザーボード側にも挿しましょう。 しっかりと挿さりました マザーボード表面に CPU PWR1,CPU PWR2 と書いてある場合もあれば、 ATX12V1,ATX12V2 とだけ書いてある場合などがあります。メーカーによって表記が異なります。 3.グラフィックボード用の給電ケーブルを挿す グラボの種類にもよりますが、大型グラボは多くの電力を必要とします。今回のグラフィックボードは 3系統のPCI電源が必要となるため
日々の開発Tips
LLMサービスをつくっていると、1回ダウンロードしたLLMを別のサーバーに移動するということをよくやります。 (同一構成のサーバーで同じLLMモデルつかいたいときは、たとえば、HuggingFaceから再度ダウンロードするより早いので) このときフォルダのままだと移動しづらいとき ZIP に圧縮します。 無圧縮だと、GB単位でも結構高速に圧縮できます。 ZIP のインストール sudo apt install zip -y 無圧縮ZIPの作成 対象の LLM ディレクトリを指定して、以下のコマンドを実行 たとえば、LLMディレクトリが /mnt/d/RakutenAI-7B-chat-awq のとき、 cd /mnt/c/RakutenAI-7B-chat-awq zip -r -0 /mnt/c/RakutenAI-7B-chat-awq.zip . コマンド詳細 * cd /mnt/c/RakutenAI-7B-chat-awq: 圧縮するフォルダに移動します。 * zip: zipコマンドの実行 * -r: フォルダ内のファイルやサブフォルダを再帰的
AI数理
おはようございます!(株) Qualiteg 研究部です。 早速、前回の続きをやっていきましょう! 2章 分類問題は「確率」の予測として解釈する Deep Learning やロジスティック回帰などで解きたい 分類問題 では、入力データがどのクラスに分類されるのかを予測します。 まず入力データが 何かに 分類される とはどういうことなのかを考えてみます。 たとえば、ある動物の画像を入力データとしたとき、その画像がイヌ、キツネ、オオカミ の3つのうちどれなのかを予測する 分類器 を考えます。 (分類器 は 入力と処理と出力があり、入力は画像データで、処理として ニューラルネットワーク や ロジスティック回帰 などの 計算処理 をおこない、分類結果を出力するプログラムコードと考えます) この 分類器 にたとえば 「イヌ」の画像を入力し、分類させた結果は 「イヌ」 とダイレクトに判定されるわけではありません。 ではどのように 分類するか
AI-Business
アイディア創出の事前準備として、ターゲットユーザーの課題を明らかにし、解決策を提案する方法を解説します。課題探索の目的と目標を定義し、競合の利用者からヒアリングします。また、調査手法と対象ユーザーの選定を明確にし、実際のインタビューでは深い洞察を得るために詳細な質問を繰り返します。
GPUマシン自作
今回は、いよいよ、主役のグラフィックボードを装着します! 1.PCI Express スロットのカバーをはずす グラフィックボードを挿入するのは PCI Express gen 5 x16 スロットなので、その部分のカバーをはずします。 また、今回のグラフィックボードは 4 スロット占有なのでそこから4スロット分のカバーをはずしておきます。 2.グラフィックボードを開梱する 今回のパーツでもっとも高価だったグラボをいよいよ開梱しましょう! おおおグラボ本体と、支え用のアームが入っています。 袋からとりだすと、34センチのビッグサイズの MSI SUPRIM X GeForce RTX 3090 Tiがお目見え! ヒートシンクがすごいですね。 こちらら側は、3連装のプロペラファンです。MSIのドラゴンマークがかっこいいです。 コンシューマー用グラボは見た目もかっこいいですね。 さて、さっそく、このグラフィックボードを、PCI Express スロットに装着するんですが、端子部分に実はカバーがかかっていますので、 まず、そのカバーを外します。 端子カバーをは
LLM セキュリティ
こんにちは、Qualiteg研究部です。 本日は昨年末(2023年12月)に発表された Llama Guard について解説いたします。 近年、AI技術の進化は目覚ましく、その応用範囲は広がっています。しかし、その一方で、AIシステムが生成するコンテンツの安全性に対する懸念も高まっています。そこで登場したのが、Meta社によって開発されたLlama GuardというAIモデル(LLMです)です。 このモデルは、AIが生成するコンテンツの安全性を評価し、不適切な内容を防ぐための重要なツールとなっています。 本記事では、Llama Guardの特徴やその効果について詳しく解説いたします。 Llama Guardの概要 Llama Guardは、大規模言語モデル(LLM)に対する 入力プロンプト および 出力レスポンス の両方にたいしてセーフガードを導入するツールであり、LLMシステムが生成するコンテンツを安全に保つための仕組みを提供しています。 具体的には、LLMシステムへの入力および出力情報が不適切でないかを判断するための「安全リスク分類法」により、「安全」か「安全でないか
AI-Business
新規事業開発において、クライアントはしばしば「仮説探索」という用語に馴染みがないことが多いです。事業アイデアを考える前に、ターゲットユーザーの具体的な課題を把握する「顧客の課題仮説探索」が必要です。このプロセスを通じて、本当に市場で求められるサービスのアイディアを形成し、事業成功の可能性を高めるための戦略を立てます。
GPUマシン自作
今回は、マザーボードをケースに装着し各種配線を行っていきます! 1. スペーサーネジをはめる ケースにはスペーサーネジというものが付属しています。これをケースにハメていきます。スペーサーはマザーボードを ”浮かせた” 状態で固定するためのものです。 このスペーサーをケースにあいたネジ穴にはめていきます。ケースにはネジ穴があらかじめあいており、ネジ穴にはヒントが書いてあります。 今回のケースには ATX と Mini ATX のフォームファクタのマザーボードに対応しており、ネジ穴は、どのフォームファクタ向けのネジ穴なのかがヒントとして書いてあります。 フォームファクタとは PCケースのサイズや形状の規格を指し、主にマザーボードとの互換性に基づいて定義されます。主なフォームファクタには以下のようなものがあります: 1. ATX: * 標準ATXは、最も一般的なフォームファクタで、多くの拡張スロットと豊富な接続ポートを備えています。サイズはおおよそ30.5cm x 24.4cmです。 * Micro-ATX(マイクロATX)は、標準ATXよりも小さく、サ
AI数理
おはようございます!(株) Qualiteg 研究部です。 今日からは交差エントロピーについて、徹底的に学んでいきたいとおもいます。 交差エントロピー関数の式は2つあるの? 本シリーズではは、機械学習で分類問題の損失関数としてよく使用される交差エントロピー関数をとりあげます。 実はこれまで学んできた 指数関数や対数関数の微分法は、この交差エントロピー関数を深く理解するためのものでした。 交差エントロピーがどのような性質をもっていて、どのように導かれていくのかを理解するのは今後のLLMの仕組み解明でも大いに役立つのでしっかりみていきたいとおもいます! さて、さっそくですが、 下の \((1)\) は 交差エントロピー関数 です $$ \ - \frac{1}{N} \sum_{i}^{N} \sum_{k}^{K} t_{ik} \log y_{ik} \tag{1} $$ 下の \((2)\) も、 交差エントロピー関数 です。 $$ \ - \frac{1}{N} \sum_{i}