• 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240917

  • Sep 16 2024
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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240917

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  • 関連リンク Announcing LangChain v0.3 LangChain v0.3がPythonとJavaScriptの両方でリリースされました。このバージョンでは、Pydantic 1のサポート終了に伴い、Python版ではPydantic 2への移行とPython 3.8のサポート終了が主な変更点です。JavaScript版では、@langchain/coreの依存関係の変更やコールバックの非同期化など、いくつかの変更と機能追加が行われています。 主な変更点 Python: Pydantic 1のサポート終了に伴い、Pydantic 2への移行が行われました。Python 3.8のサポートが終了しました。 JavaScript: @langchain/coreをpeer dependencyとして明示的にインストールする必要が生じました。コールバックが非同期処理になりました。一部の非推奨機能が削除または移行されました。 新機能 多くの統合パッケージがlangchain-communityからlangchain-{name}に移行されました。統合ドキュメントとAPIリファレンスが改善されました。ツールの定義と使用が簡素化されました。チャットモデルとのやり取りのためのユーティリティが追加されました。カスタムイベントのディスパッチ機能が追加されました。 今回のバージョンアップでは、PydanticとPythonのバージョンのサポート終了に注意が必要です。また、JavaScript版では、@langchain/coreの依存関係やコールバックの処理方法に注意する必要があります。 LangChainは今後もマルチモーダル機能の強化、ドキュメントの改善、統合の信頼性向上に取り組んでいく予定です。 今回のリリースで、LangChainはより使いやすく、より強力になったと言えるでしょう。新人エンジニアの方々も、ドキュメントやチュートリアルを参考に、ぜひLangChainを活用してLLMアプリケーション開発に挑戦してみてください。 引用元: https://blog.langchain.dev/announcing-langchain-v0-3/ LLMのセキュリティ対策は「まだ道半ば」–Splunkの首席調査官が指摘 近年、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の利用が急速に拡大していますが、Splunkの首席調査官であるShannon Davis氏によると、LLMとそのユーザーを保護するためのセキュリティ対策は十分とは言えない状況です。 LLMは複雑なシステムであり、従来の技術と同様に適切な管理と保護が必要です。しかし、LLMベースのアプリケーションの中には、セキュリティ面が十分に考慮されずに開発・導入されているものも多く、悪用されるケースも発生しています。 Splunkのセキュリティ調査チーム「SURGe」では、LLMアプリケーションに対する脅威を定義するフレームワークとして、OWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsを活用しています。Davis氏は、LLM関連の脆弱性と脅威ベクターを理解することで、効果的な防御策を実装できると強調しています。 特に、プロンプトインジェクション、安全でない出力処理、DoS攻撃、機密情報の開示、モデルの盗難といった5つの脅威は注意が必要です。例えば、プロンプトインジェクションは、悪意のある入力を送り込むことでLLMを操作する攻撃であり、Splunkの機械学習技術などを活用して検知する必要があります。また、安全でない出力処理は、XSSやSQLインジェクションなどのリスクにつながるため、ウェブアプリケーションセキュリティの基本を適用することが重要です。 LLMのセキュリティ対策は、まだ発展途上であり、新たな脅威も出現する可能性があります。そのため、LLMの特徴を理解し、適切な防御策を講じる必要があります。SURGeチームの情報が、LLMベースのアプリケーションをより安全に保護する上で役立つことが期待されます。 引用元: https://japan.zdnet.com/article/35223831/ o1-previewの性能はどのくらい向上したのか？ーGPT-4oとの性能比較｜IT navi OpenAIが新たに発表した推論モデル「o1-preview」と「o1-mini」は、従来のGPT-4oと比べて、数学や論理的な問題解決能力が大幅に向上しています。特に、複雑な数学問題や論理パズルにおいては、o1-previewがGPT-4oを上回る性能を示しました。 しかし、歴史や文学など、知識や文系的思考を必要とする問題では、GPT-4oの方が優れている傾向が見られます。また、o1-previewは、まだ文章表現力に課題があり、GPT-4oほどの自然な文章生成はできません。 o1-previewは、週30メッセージ、o1-miniは週50メッセージという利用回数制限...
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