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この記事は、LLM(大規模言語モデル)の動向を調査の記事です。 LLMの簡単な歴史から最近のトレンド、企業の活用事例を紹介しています。

この記事は、「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」に関する内容を説明しています。記事の概要は以下の通りです。 「Slackで社内文書検索 4/4回（任意のLLMによる回答生成編）」では、任意のLLM（Language Model）を使用して回答を生成する方法について説明しています。回答生成にはVertex AI Searchのアプリを利用し、関連資料を検索して質問に関連する回答を生成します。また、PaLM2やGPT-3.5、GPT-4といった異なるLLMを使用することも可能です。記事では、イベントの受け取り、資料の検索、資料のロード、回答生成の手順について詳しく解説しています。

この記事は、議事録作成システムの開発における「文字起こし」に焦点をあてて説明しています。GoogleのSpeech to TextのAPIを使用して、非同期処理で文字起こしを行い、テキストファイルとして保存します。次回は、このテキストデータを使用して議事録を作成する方法について説明します。

この記事は、Slack APIアプリの作成と設定に関する内容を説明しています。

この記事は、Google Cloudのワークフロープロダクトの特徴比較について説明しています。

「この記事は、Google Cloud の Generative AI Studio を紹介します。カスタマイズ可能な生成AIモデルを簡単に開発し活用することができます。」

この記事は、Google Cloud の Vertex AI Workbench についての概要を提供しています。Vertex AI Workbench は、データサイエンティストが使いやすい Jupyter Lab 環境を提供し、データの分析やモデルの開発に集中することができます。

「この記事は、Google Cloud の機械学習パイプライン管理サービスであるVertex AI Pipelinesについての概要を説明しています。MLワークフローの自動化、スケーリング、管理を容易にする機能やメリット、実行手順などについて詳しく解説しています。」

「この記事は、機械学習のライフサイクル全体をカバーする包括的なプロダクト群で、データの準備からモデルの監視までをサポートするGoogle Cloudの機械学習の統合プラットフォーム、Vertex AIについて解説しています。」