言語モデルを用いたAI創薬：NeurIPS 2024採択論文の解説
さくらインターネット研究所の鶴田（@tsurubee3）です。先日、『さくらインターネットとCOGNANOのAI創薬に関する共同研究論文が、世界最高峰のAI国際会議「NeurIPS 2024」に採択』というニュースリリースを公開しました。このNeurIPS 2024に採択された論文（以下、「本論文」）は、ここ数年で急速に発展している言語モデルを創薬分野、特にタンパク質のアミノ酸配列に応用する研究です。このような研究は、Metaのようなビッグテックも活発に取り組んでおり、自然言語処理の分野で培われた技術が、自然言語の枠を超えて新薬候補の探索や設計に利用されつつあります。本記事では、本論文を中心に、言語モデルを活用した創薬の研究についてご紹介します。
[続きを読む]博物館用RAG(Retrieval-Augmented Generation)を作ってみました
皆さんこんにちは、さくらインターネット研究所の菊地です。
研究所ではAI・LLM（大規模言語モデル）技術に関して、技術そのものの発展のための本質的な研究からLLMを応用的に利用する研究まで、幅広く様々な領域での調査・検討を実施しています。今回はLLMを実際的に使う際にLLMに固有知識（ドメイン知識）を活用させるための手法として、汎用性があり使い勝手が良く近年注目されているRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実際に試してみましたので、そのノウハウなどを簡単にご紹介したいと思います。
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