万能な輕量級AIツール

多様な用途に対応可能な輕量級AIツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

輕量級AI

  • TinyAutonは、OpenAI APIを利用した段階的推論と自動タスク実行を可能にする軽量な自律型AIエージェントフレームワークです。
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    TinyAutonとは?
    TinyAutonは、OpenAIのGPTモデルを使用して自律エージェントがタスクを計画、実行、改善できる最小限で拡張性のあるアーキテクチャを提供します。目的の設定、会話のコンテキスト管理、カスタムツールの呼び出し、エージェントの決定の記録に組み込みモジュールを備えています。反復的な自己反省ループを通じて、結果を分析し、計画を調整し、失敗したステップをやり直すことが可能です。外部APIやローカルスクリプトをツールとして統合し、メモリや状態を設定し、推論パイプラインをカスタマイズできます。TinyAutonは、データ抽出からコード生成までのAI駆動のワークフローの迅速なプロトタイピングに最適です。
    TinyAuton コア機能
    • マルチステップのタスク計画と実行
    • OpenAI GPT APIとの統合
    • コンテキストとメモリ管理
    • ツール呼び出しフレームワーク
    • 反復的な自己反省と計画
    • カスタム拡張のためのモジュール化アーキテクチャ
    TinyAuton 長所と短所

    短所

    MCUデバイスに限定されており、計算能力が制限される可能性がある。
    現在は主にESP32プラットフォームを対象としており、ハードウェアの多様性が限定されている。
    ドキュメントやデモの範囲が限られているように見える。
    ユーザー向けのアプリケーションや価格情報が直接提供されていない。

    長所

    MCUデバイス上の小型自律エージェント向けに特別に設計されている。
    AI、DSP、数学演算を備えたマルチエージェントシステムをサポート。
    効率的なエッジAIおよびTinyMLアプリケーションをターゲットにしている。
    GitHub上に完全なリポジトリを持つオープンソース。
    プラットフォーム適応および低レベルの最適化をサポート。
  • オフラインAIエージェント開発のための関数呼び出し対応を備えたローカル大規模言語モデルを実行するフレームワーク。
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    Local LLM with Function Callingとは?
    関数呼び出し対応のローカルLLMは、開発者が完全にローカルのハードウェア上で動作するAIエージェントを作成できるようにし、データプライバシーの懸念やクラウド依存を排除します。このフレームワークには、LLaMA、GPT4All、その他のオープンウェイトモデルなどのローカルLLMを統合するサンプルコードが含まれ、モデルが呼び出すことができる関数スキーマの設定方法も示しています。データ取得やシェルコマンドの実行、APIとの連携などのタスクを実行します。ユーザーは、カスタム関数エンドポイントの定義や、プロンプトのカスタマイズ、関数応答の処理を通じて設計を拡張できます。この軽量なソリューションにより、オフラインAIアシスタントやチャットボット、自動化ツールの構築が容易になり、多様なアプリケーションに対応可能です。
  • Mistral 7Bは、70億のパラメータを持つ強力なオープンソースの生成言語モデルです。
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    The Complete Giude of Mistral 7Bとは?
    Mistral 7Bは、70億のパラメータを誇る非常に効率的で強力な言語モデルです。Mistral AIによって開発され、オープンソースの生成AIコミュニティで新しい基準を設けています。その最適化された性能により、Llama 2 13Bなどの大規模モデルを凌駕し、より管理しやすいサイズを維持しています。このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されており、AIプロジェクトを進める開発者や研究者にアクセス可能です。Mistral 7Bは、複数のコーディングおよび言語タスクをサポートし、展開時に重要な価値と低レイテンシを提供します。
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