マルチモーダルRAGシステムの難所をエレガントに解決する最新手法 UniversalRAGをコンパクトに解説します。 高評価・コメントとても励みになっています。いつもありがとうございます！ 🔗 元論文：https://arxiv.org/abs/2504.20734 🎥 RAGの解説は https://youtu.be/L1tDr3C7z-Q?si=viYccbZSEJpd2ot2 🎥 Transformerの解説は https://youtu.be/6tcjwdanedU --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる学術知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島、ゼイキン、スミス、辻、鈴木

本題は 0:37 から 👩🏻‍💻 Colabノートブック：http://tiny.cc/cbkh001 🐧 Twitter：https://x.com/_mathbullet 🎥 MCP解説：https://youtu.be/UKtgywiZ8io?si=h52V3bJP-pP38rgZ 🎥 RAG解説：https://youtu.be/L1tDr3C7z-Q?si=fiSL5TwVe81S96T6 👨🏻‍🎓 アジェンダ ・エージェントとは一体何なのか ・エージェントを支える技術 ・エージェントを作る --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる学術知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島、ゼイキン

うまく使えるとかなりかなり便利ですね！ 🔗 使用した ArXiv MCPサーバ：https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server 🔗 コピペ用ファイル：https://drive.google.com/drive/folders/13_n1i_IuuVi_C5mcflBi67jMT61MBSVB?usp=sharing 🎥 パスって何？という方はこちら：https://youtu.be/VBiKjWHC4jU 🎥 最新Claude 3.7 Sonnetの紹介はこちら：https://youtu.be/hMBHOvsrwkQ --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.12948 🐻 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 🤖 Model card: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1 --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、スミス、辻、鈴木

📝 リリースページ：https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet 📝 モデルカード：https://assets.anthropic.com/m/785e231869ea8b3b/original/claude-3-7-sonnet-system-card.pdf 🦅 X / Twitter：https://x.com/_mathbullet --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.12948 🐻 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 🤖 Model card: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1 --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、スミス

大規模言語モデル活用の強力なパートナー、LangChainに粛々と入門します🧚🏻‍♀️ 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、スミス、鈴木 #chatgpt #langchain #python

👨🏻‍💻 使用するデータ：https://drive.google.com/drive/folders/1tDb2SrjtpmZoYynEaObkYgJwnRRRJas9?usp=drive_link --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島 --- 効果音ラボの音声素材を使用しています。

ありがとうPyTorch 👨🏻‍💻 ノートブック・データ: https://drive.google.com/drive/folders/1RlRDJa3hldMfBqyL8IvX4cfe9M3IstLv?usp=drive_link 🤖 言及したモデル: - 東北大日本語BERT: https://huggingface.co/tohoku-nlp/bert-base-japanese - LINE日本語DistilBERT: https://huggingface.co/line-corporation/line-distilbert-base-japanese 6:13 下準備 9:35 データの前処理 13:35 id2label、label2id の定義 16:30 データセットの定義と前処理 38:00 評価指標の定義 39:49 モデルの定義と学習 51:00 評価 53:13 推論 --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島 --- OtoLogic、効果音ラボの音声素材を使用しています。

この動画ではMac、Linuxのターミナルについて、実用上支障がないレベルの基礎知識を身につけます🧚🏻‍♀️ --- 「数理の弾丸」は、人工知能や言語にまつわる専門知をわかりやすく、誤魔化さずに伝えることを目指すチャンネルです。 ■スピーカー：吉田、桜島、税金