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LLM セキュリティ

【LLMセキュリティ】Llama Guard :AI安全性の第一歩

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

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、仮説探索と顧客理解で行うべき7つのステップとは

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

[自作日記11] マザーボードとケースの配線をする

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

[AI数理]徹底的に交差エントロピー(1)

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}

日々の開発Tips

逐次生成されるトークンのバッファリング

こんにちは！ (株)Qualiteg プロダクト開発部です！今日は、推論シーンでよくある、トークン細切れ問題に対処する方法をご紹介します。ストリーミングチャットで使用する逐次生成のとき、文章は１トークンずつ生成されますが、１トークンは”単語単位”でもなければ”１文字”単位でもなく、学習時使われていたトークナイザーの処理に依存します。一般的には　形態素解析→サブワード→語彙リスト構築　を行いますが、このとき、後で文章生成するときに重要なタグ、たとえば "<NL>" というタグが重要な意味をもつにもかかわらず、細切れにされてトークナイズされてしまうことがあります。たとえば、 "<" "N" "L>" のように粉砕されてしまうようなパターンです。（これを避ける方法はあるのですが、今回は、学習済のモデルをあからじめ与えられた状態でどうするか、を考えます）こういうパターンが発生してしまったとき逐次生成で "

AI-Business

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、事業責任者との合意形成のための新規事業方向性まとめ方

このブログでは、新規事業の事業責任者とのゴール合意形成方法を解説しています。Step1では事業のビジョンと目標を明確化し、数値目標を設定します。Step2では達成のためのロードマップとKPIを作成し、Step3では定期的なミーティングで進捗を共有し調整します。これにより、新規事業推進の体制を効果的に整えることができます。

GPUマシン自作

[自作日記10] マザーボードにCPU、メモリ、SSDを装着する

マザーボードまわりをセットアップしていきます 1.マザーボード開封の儀今回購入したマザーボードは【ASRock Z690 Steel Legend WiFi 6E/D5】です。早速開封していきましょう！箱をあけると、ケーブル類とマニュアル類が上段の小箱にはいっています。つぎに、中箱をあけます。おーマザーボードが見えてきました美しい！ワクワクしてきました～写真左側中央部は LGA 1700 ソケットにカバーがかかった状態です。ここにCPUを設置します。また LGA 1700 ソケットの上側にはメモリモジュールを挿入する DDR5 のメモリスロット4つがみえます。そして水平中央付近に SSD を設置する M.2 スロットがあります。（写真ではヒートシンクがありますが、その下にスロットがあります）そこからやや右側にグラボを挿す PCI Express x16 スロットがあります。ざっとこんな感じで主要部品を設置していきましょう。 2.マザーボードの配線図はあらかじめ印刷しておくと便利付属のマニュアルに配線図がついている

非LLM生成AI

MagicAnimate を試す

Magic Animate は画像の動画化をしてくれるオープンソースです今回は、Windows版をつかってやってみます実験環境は Core i7 + 64GB Ram + RTX 3090 ですインストールに約30分、ストレージ容量として32GB 程度消費しますのでご注意ください。作業ディレクトリの作成 d:/ にai_experiment というディレクトリをつくり、その下で作業してみます PowerShellを開いて、以下実行します d: mkdir ai_experiment 実行結果 Windows PowerShell Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. PS D:\> mkdir ai_experiment ディレクトリ: D:\ Mode LastWriteTime Length Name

ChatStream Guide

[ChatStream] lightblue/karasu-7B-chat-plus 用 ChatPrompt

こんにちは！ (株)Qualiteg プロダクト開発部です！本稿では lightblue/karasu-7B-chat-plus 用の ChatPrompt をご紹介します。旧バージョンの ChatStream をご利用のお客様は本ChatPromptをインポートすることで利用可能となります。（最新の配信バージョンではバンドルされております） from chatstream import AbstractChatPrompt from chatstream.chat_prompt.role_type import RoleType SYSTEM_PROMPT = """\ あなたはAIアシスタントです。\ """ class ChatPromptLightblueKarasuChatPlus(AbstractChatPrompt): def __init__(self): super().__init__() # Call the initialization of the base

AI数理

[AI数理]対数関数の微分法・後編

おはようございます！(株) Qualiteg 研究部です。本日は対数関数の微分法の後編です！今回で、対数関数の微分法をマスターしましょう！ 2. 対数関数の公式まず、対数関数の公式をおさえておきます。あとで対数関数の微分法の導出で使用します $a^{0} = 1$ 、つまり $a$ を $0$ 乗すると $1$ となるため $$ \log_a 1 = 0 \tag{2.1} $$ $a^{1} = a$ 、つまり $a$ を $1$ 乗すると $a$ となるため $$ \log_a a = 1 \tag{2.2} $$ 積の対数 $$ \log_a (X

AI-Business

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、自身の成果実証のための定量的ゴール定義とは

新規事業のゴール設定では、多くのクライアントが数値目標を設定していないため、後に困難を経験することが多いです。定量的ゴール定義は、具体的な数値を用いて目標を設定し、目標達成の進捗を明確に測定する手法です。これにより、モチベーションの向上、効率的なリソース配分、成果の最大化に寄与します。事業初期に数値目標を設定することの重要性を解説しています。

ChatStream Guide

[ChatStream] Llama2 対応の ChatPrompt実装

こんにちは！ (株)Qualiteg プロダクト開発部です！本稿では、 ChatStream にLlama2 対応の ChatPrompt を同梱いたしましたのでご紹介いたします！現在の ChatPrompt は以下とおりとなっております。旧バージョンのChatStreamをご利用の場合も、以下コードにて Llama2対応可能です。（もちろん最新バージョンのChatStreamには同梱済です） from chatstream import AbstractChatPrompt from chatstream.chat_prompt.role_type import RoleType SYSTEM_PROMPT = """\ You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while

GPUマシン自作

[自作日記9] AI研究用GPUマシンパーツと組み立て開始！

昨日、秋葉原で合計41.5万円分のGPUマシンのパーツを購入してきましたのでご報告します！ GPUマシンパーツ * マザーボード: ASRock Z690 Steel Legend 約4万円 * メモリ: Crucial デスクトップ用 DDR5 32G x 2 = 約3万円 * CPU: Intel Core i7 12700 約5万円 * GPU:MSI SUPRIM X GeForce RTX 3090 Ti 約20万円 * SSD:SAMSUNG 980 PRO 2T 約3万円 * 電源:850W OWLTECH　PC電源 850W /ATX /Titanium 約4.5万円 * ケース:Fractal

ChatStream Guide

[ChatStream] rinna/nekomata-14b-instruction 用の ChatPromptクラス

2023/12/21 に発表された rinna/nekomata-14b-instruction 用の ChatPrompt をご紹介します nekomataシリーズは Qwen をベースモデルしているおり、語彙サイズが 15.2万とこれまでより大幅に大きいため、日本語対応にもおおいに期待できそうですね今回はInstructionチューニングされたモデルをChatStreamのチャットモードで利用するためのChatPromptを作りました。設計思想としましては、あるタスクとChatPrompt を対応させる、という考え方です。簡単にいうと、１つのChatPromptは１つの仕事に特化させる、というところでしょうか。たとえば、今回は、「翻訳」というタスクに特化した ChatPrompt の例です。これにより　翻訳　というタスクに対して、　「入力」と「出力」というをチャットインタフェースを通して行います。 from chatstream import AbstractChatPrompt from chatstream.chat_prompt.prompt_ttl im

ChatStream Guide

[ChatStream] 時間のかかるモデル読み込みにプログレスバーをつける

こんにちは (株)Qualiteg プロダクト開発本部です！ HuggingFace の LLMのモデル読み込み時間ってとても長いですよね、そんなときに、便利なツールをご紹介します。 HuggingFace の LLM モデルはダウンロードするときは、進捗がでるのですが、ひとたびダウンロードしたあとは、読み込むまで短くて数分、長くて数十分待たされます。これはディスクからモデルデータ（weights and bias）を処理しながらGPUのVRAMに読み込む処理に時間がかかるのですが、その読み込み状態がいったいいまどのくらいなのか、これがわからず、ヤキモキしたことは無いでしょうか。そこでは ChatStreamの便利機能として、以下のように、このモデル読み込み時間のプログレス表示をすることができます。仕掛けはいたってシンプルで、初回の読み込み実行時に処理時間を計測しておき、2回目、また同じ処理が呼ばれたときはプログレスバーを表示します。使い方も簡単で、モデルの読み込みを LoadTime でラップするだけで、プログレスバーつきで読み込むことができます Before

AI-Business

[AI新規事業創出]Qualitegが考える、アイディア出しの前にすべき競合サービス概要調査とは

競合サービス調査はアイディア創出前に重要で、市場ニーズと競合の戦略を理解するために行います。具体的には、サービス内容、価格設定、市場の魅力度や競合のビジネスモデルを詳細に分析し、自社の差別化ポイントを見つけるためです。大手企業は、M&Aの可能性も検討します。

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