LLMを使って仮説の自動抽出と分析・可視化を試してみた
きっかけ LLMの登場により、自然言語の加工・整形や数値化(ベクトル化)が容易になりました。 そこで「自然言語から普遍的な仮説(教訓や法則など)
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半年前から感じていたことについて、最近コーディングエージェントを活用する中で確信が強くなったのでまとめることにした。 最初に3行まとめ 「情報量
入力トークン1Mあたりの料金(USD) 入力トークン1Mあたりの料金(USD)をまとめた。 色:各社提供のサービスで分類 マーク:各モデルのリリー
最近考えていることを言語化しておく。 モジュールのインタフェース設計の重要性が増す これまでもソフトウェア開発における実装コストは下がり続けてい
生成AIの社内活用に向けた、思考整理用のメモ。 NotebookLM Googleが開発している、RAGのようなアプリ。 https://notebooklm.google/ NotebookLMの現状・トレンド 主な
LLMを試していく上で、ローカルで実行できることは重要な選択肢の一つになりうると感じたので試してみた記録。 検証環境 MacBookAir M2(メモリ16GB) O
LLMの活用法について話す場面がちらほらあるので、自分なりの活用法をカタログ的に見返せるように少しずつまとめていく。 事例:不慣れな言語でのよ