COSiNE

こんにちは！ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしている椿（@mikr29028944）です。 今年の8月にお台場で行われた世界最大級のアイドルフェスにて、ユーザーの投稿に反応する「バーチャルAI-DOL（バーチャルアイドル、以下 AI-DOL）」のサービスを同コミュニティアプリ内で提供しました。 このサービスには「ファンが育てるAIアイドル」というコンセプトのもと、次の機能を搭載しました。 ユーザーが投稿すると、AI-DOLが返答する。 ユーザーの投稿を記憶し、それに基づいて会話内容が進化する。 AI-DOLが記憶に基づいて2023のアワード選出をする…

Cosine Voigthländer NOKTON Vintage Line 50mmF1.5 Aspherical IIの特許について 前回(61)で1999年発売の初期モデルのNOKTON 50mmF1.5Aspherical初期モデルを紹介したが、今回は表題のレンズを紹介する。こちらは7群8枚構成の第8レンズに両面非球面レンズ採用で、このシリーズのコシナNOKTON50mmF1.5Asphericalシリーズとしては2020年10月発売の3代目となるものである。特許は恐らく特開2022-12964（出願2020年）実施例１のポジション２がこのレンズの特許ではないかと推定される。設計はコ…

Cosine NOKTON 50mmF1.5Aspherical（1st. model)の特許について このレンズはコシナがVoigtlanderブランドを入手して一連のライカMマウントレンズを1999年頃から販売を始めたレンズの1本である。NOKTONブランドは明るいレンズに与えられるシリーズの名前になっている。このレンズもそのため、50mmF1.5と明るいライカ判標準レンズとなっている。焦点距離はライカMマウントの距離計に連動させるために51.6mmになっているが、口径比はF1.53となっている。このレンズの特許は特開2000-330014(1999)の実施例２と推定される。設計はコシナの…

我が家にはポスターなどのアート作品が数点飾られています。全て夫のものです。私はアートにあまり興味がありませんが、インテリアとしてかっこいいと思うのでOK。シンプルな空間に彩りを添えてくれます。自分の意思で飾ることはありませんが。 (私には詳細不明)しかし先日、思いがけない場所で私好みのアートに出会ってしまいました。ここ、ゴミ袋の中でね。見つけたものは、鳥、だね。末っ子がダンボールと折り紙で作った鳥です。アヒルかな？要らなくなって捨てたもよう。ゴミ袋の中にいたコイツと目が合い、心を撃ち抜かれたというわけなのです。か、かわいい...♡(※1)こんな素晴らしいアート作品(※1)、拾わない手はありませ…

BERT自然言語modelによる意味的コサイン類似度 - end0tknr's kipple - web写経開発 以前、記載した上記entryの関連です。 インターネットで検索すると、LLMによるCOS類似度計算は、 モデルにBERTを使用したものが、殆どですが、 sentence_transformers for python + Llama2-7b の組合せで、 simpleに実現できるみたい。 #!python # -*- coding: utf-8 -*- from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model…

みんな大好き汎用算術演算の問題も最後になってしまいました。問題 2.86equ? や =zero? のように apply-generic の戻り値が真偽値になる場合があります。このとき真偽値は drop できまいので、type-tag で真偽値の場合に特別なタイプを返すように修正し、この真偽値のタイプを元に drops 手続きでは drop するか否か判断するようにします。sine や cosine、他にも sqroot や arctan も実装しました。また、デバッグ出力も用意してあります。結構ハマるとデバッグが大変ですｗ以下全ソース。 (define *debug-mode* #t) (d…

こんにちは、エンジニアの渡辺（@mochi_neko_7）です。 今回は Rust で VectorDB を触ってみる話をします。 VectorDB は機械学習の文脈で使われることが多いため Python のサポートをしているものが多い一方で、Rust で直接触れるものが本当に少ないです。 なぜわざわざ Rust で使用したいのかの背景もお話ししつつ、Rust で触れる VectorDB である Qdrant、 追加で必要になる Sentence Embeddings など実装する上で考慮すべきポイントもサンプルコードを交えながら紹介します。 かなりニッチなテーマになりますが LLM の文脈で…

クラスタ構成のQdrantでsnapshotを復元する際のめも 前提 [重要] Qdrantはクラスタ構成であること。 面倒なことにQdrantは1ノードの構成なのかクラスタ構成なのかでsnapshotの復元方法が異なる。 環境 github.com 手順 collection作成~point追加 これを使ってamazon_reviewというcollectionを作成 HuggingFaceのデータセットからamazonのレビューを取得して5000件ほどembeddingして追加。 github.com data downloadとかembeddingに少し時間かかるので、自分で適当なcoll…

はじめに こんにちは。estieでデータサイエンスをしている齊藤です。この記事はestie真夏のアドベントカレンダーの記事です。 8/10はヤドンの日なので、去年同様ヤドン好きな私が記事を書いています。estieに在籍する限り毎年ヤドンの日を祝う記事を書きたいです。 高松空港でのイベントにて 著者撮影 さて、( ? ) はてなブログには下部に「関連記事」機能があります。 estieのさまざまな記事にこのヤドン記事を関連づけたいです。 どういう記事を書けば関連記事にたくさん選ばれるのでしょうか？解剖していきたいと思います。 関連記事グラフ 関連記事のトップに出てくる記事を辿ることで、連結グラフが…

arxiv.orgICASSP 202310秒のターゲット音声で変換ができるzero-shot any-to-anyな声質変換モデルの提案一般的なvoice conversion(VC)ではコンテンツ(音素やテキスト)と話者を分離してターゲット話者情報で再構成スタイルが多い。 コンテンツ情報としてはASRの出力を利用することが多いが、ASRのミスや、そもそもASRの出力ではアクセント情報等が抜け落ちる問題があり、自然なVCが作れない。 最近では self-supervised learning (SSL)の特徴を利用することも増えてきた。 SSL特徴は主にコンテンツ情報とはいえ話者情報等を含ん…

今回のテックブログを担当するMooA(※)開発室の李と申します。​ ※MooA（ムーア）とは、モビルスが独自開発するオペレーション支援AIで、コンタクトセンターのオペレータやスーパーバイザーの業務をサポートするAIシステムです。 最近、大規模言語モデル（Large Language Models、以下LLM）の活用例が増えています。セマンティック検索（意味検索）を組み合わせることで、LLMはより高度で精度の高い応答や情報提供が可能となります。今回のブログでは、セマンティック検索とRedisを使って、LLMがより高度で精度の高い応答を実現する方法を紹介します。​ セマンティック検索とは セマンテ…