Jina AIが面白そう
kun432
ここでJina AIのReaderが紹介されていて、そういえばRedditでも紹介されていたなというのを思い出した。
でJina AIの公式サイトを見ているといろいろなサービスが紹介されていて面白そう。
kun432ざっと見た感じこんなサービスが提供されている。とりあえず日本語の翻訳がかなりイケてないのは置いておくｗ
ビジネス向けサービス
Embeddings
- APIで利用可能な埋め込みモデル
- 英語モデル
- ドイツ語・英語バイリンガルモデル
- 中国語・英語バイリンガルモデル
- スペイン語＿英語バイリンガルモデル
- コードおよび技術文書検索用モデル
- バイナリEmbeddingsという方式が利用可能
- 浮動小数点ベクトルをバイナリベクトルに変換することで、Embeddingsを圧縮、性能低下を最小限にしつつ、高速かつ低リソースで動作
- いわゆる量子化的な発想っぽい
- https://jina.ai/news/binary-embeddings-all-the-ai-3125-of-the-fat
Reranker
- APIで利用可能なリランキングモデル
- 英語モデル、サイズが複数用意されている（精度と速度のトレードオフになる）
- ColBertベースの英語モデルもある
Reader
- URLを渡すとLLMで読み取りやすい形式に変換してくれる
-
https://r.jina.ai/に読み取りたいURLを指定する - 無料でも使える
- 無量の場合はレートリミットがある
- 有料の場合は色々カスタマイズができる
- 画像も読み取ることができる
- スクレイピングの辛みを解消する
-
なお、ソースも公開されているので自分でホストもできる？
以下も参考
Wikipediaの「リバティアイランド」のページを読ませてみる
Readerで読み取った内容
Title: リバティアイランド
URL Source: https://ja.wikipedia.org/wiki/リバティアイランド
Published Time: 2022-12-11T06:52:57Z
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2歳（2022年）
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リバティアイランド
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
「リバティ島」とは異なります。
この記事は現役競走馬を扱っています。今後の動向で情報や評価が大きく変動する可能性があります。
リバティアイランド
2023年優駿牝馬（オークス）
欧字表記 Liberty Island[1]
品種 サラブレッド[1]
性別 牝[1]
毛色 鹿毛[1]
生誕 2020年2月2日（4歳）[1]
父 ドゥラメンテ[1]
母 ヤンキーローズ[1]
母の父 All American[1]
生国 日本（北海道安平町）[1]
生産者 ノーザンファーム[1]
馬主 （有）サンデーレーシング[1]
調教師 中内田充正（栗東）[1]
競走成績
タイトル 牝馬三冠（2023年）
JRA賞最優秀2歳牝馬（2022年）
最優秀3歳牝馬（2023年）[1]
生涯成績 8戦5勝[1]
中央：7戦5勝
海外：1戦0勝
獲得賞金 8億2928万1800円[2]
中央：7億4444万円[1]
UAE：60万米ドル[3]
（2024年3月30日現在）
WBRR L121 / 2023年[4]
勝ち鞍
GI 阪神JF 2022年
GI 桜花賞 2023年
GI 優駿牝馬 2023年
GI 秋華賞 2023年
テンプレートを表示
リバティアイランド（欧字名:Liberty Island、2020年2月2日 - ）は、日本の競走馬[1]。
2023年に史上7頭目となる牝馬三冠を達成した。馬名の意味は、アメリカ合衆国・アッパー・ニューヨーク湾の自由の女神像が建っている島（母・ヤンキーローズから連想）[2]。
主な勝ち鞍は2022年の阪神ジュベナイルフィリーズ、2023年の桜花賞、優駿牝馬、秋華賞。2022年度のJRA賞最優秀2歳牝馬、2023年度の最優秀3歳牝馬である。
戦績[編集]
2歳（2022年）[編集]
2022年7月30日新潟5レース（芝外1,600m）の新馬戦でデビュー。川田将雅を鞍上に据え、単勝2.1倍の1番人気に推される[5]。レースでは4角7番手から末脚を発揮、2着クルゼイロドスルに0.5秒、3馬身の着差をつけ勝利[5]。上がり3F (ゴールまでの600m） を31.4秒 (≒68.8 km/h) というスピードで駆け抜けた。これはJRAで計測が始まって以降、同年5月の韋駄天ステークスでルッジェーロが記録したものと同じで、史上最速タイ記録である。レース後川田は「調教通りの内容でした。これからの成長が楽しみな1頭です」と期待をこめたコメントを残した[6]。
次戦は8月28日、新潟2歳ステークスとの報道もあったが[7]、10月29日アルテミスステークス (GIII)へ向かうこととなった[8]。 3枠3番に入り、単勝1.4倍の1番人気に支持された[9]。レースでは、中団で運び4コーナーで外に進路を取ろうとしたところで進路にフタをされ、上手く抜け出せず最後は外から勝ったラヴェルを猛追するもののクビ差の2着に終わる[9][10]。
映像外部リンク
2022 阪神ジュベナイルフィリーズ
レース映像 jraofficial（JRA公式YouTubeチャンネル）による動画
3戦目に12月11日の阪神ジュベナイルフィリーズ (GI)を選び、アルテミスSを制したラヴェルのほかコスモス賞(OP)の勝ち馬モリアーナや札幌2歳ステークスの勝ち馬ドゥーラ、同2着馬ドゥアイズなどのライバルと一堂に会した中で、単勝2.6倍、3戦連続の1番人気に推される[11]。レースは前半半マイル (800m) 45.2秒の流れを9番手で進めると、最後の直線では大外を強襲[12]、上がり35.5秒で先行馬を交わし、4コーナーまでほぼ同じ位置にいた2着馬シンリョクカ（12番人気）に2馬身半 (0.4秒)の着差をつけてGI初制覇を果たした[11]。鞍上の川田は当レース初制覇で、朝日杯FS、ホープフルSと合わせ、史上3人目のJRA2歳G1完全制覇を達成[13]。レース後川田は「負けることはないなと思いました」「パドックからゲート裏まで集中力が増して、とてもいい雰囲気になったなと思っていました。何も言うことがないぐらい、いい走りでした」とコメントした。
2022年阪神JF
3歳（2023年）[編集]
1月10日、JRA賞が発表された。リバティアイランドは、最優秀2歳牝馬の選出にて288票を獲得。満票での選出となった[14]。1月20日、馬主のサンデーレーシングがホームページで、2023年初戦として牝馬クラシック1冠目で4月9日に行われる桜花賞へ直行することを発表した[15]。
映像外部リンク
2023 桜花賞
レース映像 jraofficial（JRA公式YouTubeチャンネル）による動画
予定通り桜花賞へ出走。トライアルのチューリップ賞、フィリーズレビューをそれぞれ勝ったモズメイメイ、シングザットソングやチューリップ賞2着のコナコースト、同3着ペリファーニア、クイーンカップを勝ったハーパーなどが揃った中で、4ヶ月休養明けにもかかわらず、単勝1.6倍と4戦連続の1番人気に推された[16]。レースではゲートでやや後手を踏んだため中団後方からの競馬となり、4コーナーではまだ16番手付近に位置していたが、直線では大外から上がり3F32.9秒の末脚を繰り出し2着コナコースト、3着ペリファーニアらを差し切り勝利した。鞍上の川田は前年にもスターズオンアースで桜花賞を制しており、史上6人目となる連覇。管理する中内田充正はクラシック競走初制覇となった[17]。
映像外部リンク
2023 桜花賞 ジョッキーカメラ
レース映像 jraofficial（JRA公式YouTubeチャンネル）による動画
同年春からJRAは、ジョッキーカメラを導入。桜花賞では、断然人気となったリバティアイランドに騎乗する川田のヘルメットに小型カメラが装着され、レース後、Youtubeにて収録された映像を公開した。ゴール後には「勝ったよ、ありがとう」や「お嬢さん、終わりです」などの声が収録されており、公開後3時間で再生数が20万回を突破、X(当時はtwitter)のトレンドに入るなど大きな反響を呼んだ[18]。
映像外部リンク
2023 優駿牝馬
レース映像 jraofficial（JRA公式YouTubeチャンネル）による動画
映像外部リンク
2023 優駿牝馬 ジョッキーカメラ
レース映像 jraofficial（JRA公式YouTubeチャンネル）による動画
レース後放牧。その後4月29日に帰厩し、次走の優駿牝馬に向けて調整に入った。そして5月21日、予定通り出走。1.4倍という圧倒的な1番人気となった[19]。ゲート入りを落ち着いて進め、好スタート。後方に控える形となっていたこれまでのレースとは違い、前目からレースを運ぶ。1000m1分ちょうどのペースの中を6番手付近で追走。直線に向き、半ばで追い始めるとみるみる加速。先に抜け出したラヴェルを残り200mの標識を過ぎてからあっさり交わし去り、突き放して追い込むハーパー・ドゥーラの2着争いを尻目にゴール板を通過。後続には6馬身、1.0秒差がついていた。この着差は2012年、ジェンティルドンナが2着馬につけた5馬身差を超え、グレード制導入以降(1984年)における当レース史上最大の着差[注 1]となった。
GI3勝目は、2022年スターズオンアースに続き2年連続史上17頭目の牝馬クラシック2冠達成。最優秀2歳牝馬の優駿牝馬制覇は史上13頭目。騎乗した川田はジェンティルドンナ以来10年ぶり当レース2勝目。管理する中内田は2000m以上のGI初制覇となった。レース後川田は、「リズム良く走ることができました」「2冠馬までなってくれたことをホっとしているし、強い姿をお見せできて誇らしげに思った」と語った。 [20][21][22][23][24]。
5月25日、JRAが優駿牝馬のレーティングを発表。120ポンドという数値を獲得し、2012年ジェンティルドンナ、2017年ソウルスターリング、2018年アーモンドアイ、2022年スターズオンアースの115ポンドを抜いてレース史上トップとなった。26日にノーザンファームしがらきへ放牧に出された。秋は秋華賞にトライアルレースは用いずに直行し、そこで2020年デアリングタクト以来の牝馬三冠を目指すことも明言された[25]。
10月15日、予定通り秋華賞に出走。単勝オッズ1.1倍の圧倒的1番人気に推される[注 2]。好スタートを切ると、馬群の中段を追走。3コーナーから外めにつけて動き始め、4コーナーから早くも先頭に立つとそのまま他馬の追随を許さず優勝。2020年のデアリングタクト以来3年ぶり、史上7頭目となる牝馬三冠を達成し、GI4勝とした[26][27]。
次走としてジャパンカップに出走すると表明した。また、選択肢の1つとして香港カップの予備登録も行ったことを同時に発表している[28]。
11月26日、予定通りジャパンカップに出走。イクイノックスに次ぐ2番人気に推される。落ち着いたスタートを切ると道中1番人気イクイノックスを見るように前から4、5番手の位置をキープ。そのまま最後の直線に入るとそこから脚を伸ばし、残り150m辺りで2番手まで上がるも、先に抜け出していたイクイノックスを捉えきれず、イクイノックスから4馬身差の2着に敗れた。GI連勝記録は4でストップ、GI初黒星となった[29]。レース後鞍上の川田は「全力で挑ませていただいて素晴らしい走りをしてくれた中で、やっぱり世界一の馬はさすが世界一だなという感じですごく強かったです。ただ、リバティアイランドにとっても素晴らしい経験になったことが今後に必ず生きてくると思います」とこの敗戦を前向きに捉えている[30]。また、同馬の調教師の中内田調教師はレース後、「出走させたことに悔いはありません。悲観する内容ではなかったです。展開に応じて、ちゃんと競馬をしてくれました。リバティも初めて全力で走ったんじゃないですか」と振り返っている[31]。
リバティアイランドの今後について、同馬を所有するサンデーレーシングの吉田俊介代表は、「有馬記念は使わず、休養に入ると思います」と話した[32]。
2023年桜花賞
2023年オークス
オークス口取り式
2023年秋華賞
4歳（2024年）[編集]
次走（始動戦）としてドバイシーマクラシックに出走すると表明した[33]。後日招待状が届き、これを受諾。正式に出走することとなった[34]。鞍上は主戦騎手である川田将雅が引き続き務める。しかしドバイシーマクラシックは3着に敗れている。
その後、右前種子骨靭帯炎を発症していることが判明し、春は全休となった。
競走成績[編集]
以下の内容は、JBISサーチ[35]およびnetkeiba.com[36]の情報に基づく。
競走日 競馬場 競走名 格 距離（馬場） 頭
数 枠
番 馬
番 オッズ
（人気） 着順 タイム
（上り3F） 着差 騎手 斤量
[kg] 1着馬（2着馬） 馬体重
[kg]
2022.7.30 新潟 2歳新馬 芝1600m（良） 12 2 2 2.1（1人） 1着 1:35.8（31.4） -0.5 川田将雅 54 （クルゼイロドスル） 464
10.29 東京 アルテミスS GIII 芝1600m（良） 10 3 3 1.4（1人） 2着 1:33.9（33.3） 0.1 川田将雅 54 ラヴェル 468
12.11 阪神 阪神JF GI 芝1600m（良） 18 5 9 2.6（1人） 1着 1:33.1（35.5） -0.4 川田将雅 54 （シンリョクカ） 462
2023.4.9 阪神 桜花賞 GI 芝1600m（良） 18 2 3 1.6（1人） 1着 1:32.1（32.9） -0.2 川田将雅 55 （コナコースト） 466
5.21 東京 優駿牝馬 GI 芝2400m（良） 18 3 5 1.4（1人） 1着 2:23.1（34.0） -1.0 川田将雅 55 （ハーパー） 466
10.15 京都 秋華賞 GI 芝2000m（稍） 18 3 6 1.1（1人） 1着 2:01.1（33.6） -0.1 川田将雅 55 （マスクトディーヴァ） 476
11.26 東京 ジャパンC GI 芝2400m（良） 18 1 1 3.7（2人） 2着 2:22.5（33.9） 0.7 川田将雅 54 イクイノックス 470
2024.3.30 メイダン ドバイSC G1 芝2410m（Gd）[注 3] 12 2 12 2.8（1人） 3着 3 川田将雅 54.5 Rebel's Romance 計不
競走成績は2024年4月4日現在
血統表[編集]
リバティアイランドの血統 （血統表の出典）[§ 1]
父系 キングマンボ系
[§ 2]
父
ドゥラメンテ
2012 鹿毛
父の父
キングカメハメハ
2001 鹿毛 Kingmambo Mr. Prospector
Miesque
*マンファス *ラストタイクーン
Pilot Bird
父の母
アドマイヤグルーヴ
2000 鹿毛 *サンデーサイレンス Halo
Wishing Well
エアグルーヴ *トニービン
ダイナカール
母
*ヤンキーローズ
Yankee Rose
2013 青鹿毛
母の父
All American
2005 黒鹿毛 Red Ransom Roberto
*アラビアII
Milva Strawberry Road
Tersa
母の母
Condesaar
2004 黒鹿毛 *ザール Zafonic
Monroe
Condescendance El Gran Senor
Condessa
母系(F-No.) (FN:5-h) [§ 3]
5代内の近親交配 Mr. Prospector 4×5 ＝ 9.38％、Hail to Reason ＝ 6.25％ [§ 4]
出典
^ [38][39]
^ [40]
^ [38][39]
^ [38][39]
母ヤンキーローズは豪州産の競走馬で、豪G1のスプリングチャンピオンステークスとサイアーズプロデュースステークスを勝利している[41]。
3代母Condescendanceの半兄にビコーペガサス（京成杯、セントウルステークス）、半姉Valiraの孫にシンボリグラン（CBC賞）がいる。
父方の5代前トライマイベストと、母方の4代前El Gran Senorは全兄弟（父Northern Dancer×母Sex Appeal）。全兄弟を近親交配とするなら5×4となる。
脚注[編集]
注釈[編集]
^ グレード制導入以前では、1947年のトキツカゼが大差での勝利を記録している。
^ 尚、GⅠ競走における単勝オッズ1.1倍の支持を受けた馬はグレード制導入以来タイキシャトル、ファインモーション、ディープインパクト、オジュウチョウサン、コントレイルに続く6頭目でタイキシャトルの3着以来11連勝目である（出典：netkeibaのツイート）。
^ 馬場状態の発表は「Good」。これをJRAは「良」と発表した[37]。馬場状態#芝馬場参照。
出典[編集]
^ a b c d e f g h i j k l m n o p "リバティアイランド". JBISサーチ. 公益社団法人日本軽種馬協会. 2024年3月31日閲覧。
^ a b "競走馬情報 - リバティアイランド". 日本中央競馬会. 2024年3月31日閲覧。
^ “2024ドバイ・ワールドカップ・デイ施行競走 登録要綱（簡易版）”. 2024年3月31日閲覧。
^ “The LONGINES World's Best Racehorse Rankings For 3yos and upwards which raced in 2023”. 国際競馬統括機関連盟. 2024年1月24日閲覧。
^ a b “2歳新馬｜2022年7月30日 | 競馬データベース - netkeiba.com”. db.netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “リバティアイランドJRA史上最速タイ上がり31秒4で快勝 川田騎手「成長が楽しみ」/新馬戦 - 2歳馬特集 | 競馬 : 日刊スポーツ”. nikkansports.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “【次走】リバティアイランドは新潟2歳Sへ 上がり3F31.4秒、JRA史上最速タイの鬼脚で新馬勝ち | 競馬ニュース”. netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ INC, SANKEI DIGITAL (2022年9月10日). “【2歳次走報】初戦圧勝のリバティアイランドはアルテミスSへ”. サンスポZBAT!. 2023年5月27日閲覧。
^ a b “アルテミスステークス｜2022年10月29日 | 競馬データベース - netkeiba.com”. db.netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “【アルテミスS】断然の1番人気リバティアイランドは猛追及ばず2着も 川田「能力の高さを確認できる内容でした」”. 東スポ競馬 (2022年10月29日). 2023年5月27日閲覧。
^ a b “阪神ジュベナイルF｜2022年12月11日 | 競馬データベース - netkeiba.com”. db.netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “【阪神JF】1番人気リバティアイランドがG1初制覇/デイリースポーツ online”. デイリースポーツ online (2023年5月27日). 2023年5月27日閲覧。
^ “【阪神JF】デビュー戦の衝撃再び リバティアイランド 剛脚2歳女王 - スポニチ Sponichi Annex ギャンブル”. スポニチ Sponichi Annex. 2023年5月27日閲覧。
^ “【JRA賞】最優秀2歳牝馬は満票でリバティアイランドが選出 阪神JFを2馬身半差でV”. スポーツ報知 (2023年1月10日). 2023年5月27日閲覧。
^ “【注目馬動向】昨年の最優秀2歳牝馬 リバティアイランドは引き続き、川田将雅騎手と桜花賞へ直行”. スポーツ報知 (2023年1月20日). 2023年5月27日閲覧。
^ “桜花賞｜2023年4月9日 | 競馬データベース - netkeiba.com”. db.netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “【桜花賞】リバティアイランドに伝説の予感･･･豪脚一閃、異次元の末脚でまず「1冠」｜極ウマ・プレミアム”. p.nikkansports.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “JRAが川田将雅騎手のジョッキーカメラ映像公開 リバティとの「会話」に3時間で再生回数20万超えの大反響”. スポーツ報知 (2023年4月9日). 2023年5月27日閲覧。
^ “優駿牝馬｜2023年5月21日 | 競馬データベース - netkeiba.com”. db.netkeiba.com. 2023年5月27日閲覧。
^ “【オークス】リバティアイランド無敵2冠!! 6馬身差大楽勝に府中熱狂 G1は3連勝” (2023年5月21日). 2023年5月21日閲覧。
^ “【オークス結果】リバティアイランドが6馬身差で圧勝2冠達成!” (2023年5月21日). 2023年5月21日閲覧。
^ “【オークス】リバティアイランドが堂々の牝馬2冠達成 桜花賞＆オークス制覇は史上17頭目” (2023年5月21日). 2023年5月21日閲覧。
^ >“【オークス】リバティアイランド17頭目の桜&樫2冠! 2着以下を寄せつけず6馬身差圧勝” (2023年5月21日). 2023年5月21日閲覧。
^ INC, SANKEI DIGITAL (2023年5月22日). “【オークス】リバティアイランド6馬身差衝撃V 秋は史上7頭目の3冠へ”. サンスポZBAT!. 2023年5月27日閲覧。
^ “衝撃の6馬身差! リバティアイランド 樫レーティング歴代トップ - スポニチ Sponichi Annex ギャンブル”. スポニチ Sponichi Annex. 2023年5月27日閲覧。
^ “競馬 リバティアイランドが秋華賞優勝 史上7頭目のひん馬3冠”. NHK NEWS WEB. 日本放送協会 (NHK) (2023年10月15日). 2024年2月15日閲覧。
^ “【秋華賞】リバティアイランドに３冠ボーナス１億円、今年制定で適用第１号”. 日刊スポーツ. (2023年10月15日) 2023年10月15日閲覧。
^ “3冠牝馬リバティアイランド、次走がジャパンCに決定 香港カップにも予備登録 - スポニチ Sponichi Annex ギャンブル”. スポニチ Sponichi Annex (2023年10月20日). 2024年1月12日閲覧。
^ “【ジャパンC】3冠女王リバティアイランド2着 G1連勝は4でストップ”. スポニチ. (2023年11月26日) 2023年12月16日閲覧。
^ “【ジャパンＣ】「全力で挑ませていただいた」リバティアイランド川田騎手は２着にも胸を張る”. 日刊スポーツ. (2023年11月26日) 2023年11月26日閲覧。
^ “【注目馬動向】リバティアイランド放牧、年内休養へ ジャパンＣ２着に中内田師「悔いはない」”. UMATOKU | 馬トク. スポーツ報知 (2023年11月28日). 2023年11月30日閲覧。
^ “【ジャパンＣ】イクイノックス、リバティアイランドの今後は未定 米本昌史代表「いろいろな選択肢がある」吉田俊介代表「有馬は使わず」”. デイリースポーツ. (2023年11月26日) 2023年12月16日閲覧。
^ “３冠牝馬リバティアイランド24年初戦はドバイシーマＣ目指す 鞍上は川田騎手”. 日刊スポーツ. (2024年1月14日) 2024年1月14日閲覧。
^ “リバティアイランドがドバイシーマクラシックの招待受諾 関西馬は計１０頭受諾【次走報】”. 東スポ競馬. (2024年2月8日) 2024年2月8日閲覧。
^ "リバティアイランド 競走成績". JBISサーチ. 公益財団法人日本軽種馬協会. 2023年10月15日閲覧。
^ "リバティアイランドの競走成績". netkeiba.com. ネットドリーマーズ. 2023年10月15日閲覧。
^ “[https://world.jra-van.jp/race/dubai/2024/sheemaclassic/result/ ドバイシーマクラシック 2024/3/31(日) 01:00発走 メイダン競馬場 結果｜publisher=JRA-VAN]”. 2024年4月4日閲覧。
^ a b c "血統情報：5代血統表｜リバティアイランド". JBISサーチ. 日本軽種馬協会. 2022年12月11日閲覧。
^ a b c “リバティアイランドの血統表｜競走馬データ”. netkeiba.com. ネットドリーマーズ. 2022年12月11日閲覧。
^ “リバティアイランド - 競走馬詳細 - UMATOKU”. 馬トク. 2024年2月24日閲覧。
^ "ヤンキーローズ(AUS)". JBISサーチ. 2022年12月11日閲覧。
外部リンク[編集]
競走馬成績と情報 netkeiba、スポーツナビ、JBISサーチ
表話編歴
中央競馬の三冠馬
クラシック三冠
セントライト（1941年）シンザン（1964年）ミスターシービー（1983年）シンボリルドルフ（1984年）ナリタブライアン（1994年）ディープインパクト（2005年）オルフェーヴル（2011年）コントレイル（2020年）
牝馬三冠
メジロラモーヌ（1986年）スティルインラブ（2003年）アパパネ（2010年）ジェンティルドンナ（2012年）アーモンドアイ（2018年）デアリングタクト（2020年）リバティアイランド（2023年）
変則三冠
クリフジ（1943年）
表彰・GI勝ち鞍
カテゴリ: 2020年生 (競走馬)サラブレッド日本生産の競走馬日本調教の競走馬父内国産の競走馬
最終更新 2024年5月4日 (土) 17:47 （日時は個人設定で未設定ならばUTC）。
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デモ
https://s.jina.ai/When%20was%20Jina%20AI%20founded?
[1] Title: Jina AI - Products, Competitors, Financials, Employees, Headquarters Locations
[1] URL Source: https://www.cbinsights.com/company/jina-ai
[1] Markdown Content:
[Multimodal AI Market Size and Forecast (2020 - 2030), Global and Regional Share, Trend, and Growth Opportunity Analysis Report Coverage: By Component (Solution and Service), Organization Size (SMEs and Large Enterprises), Data Type (Audio & Video, Image, and Text), and End User (Automotive & Transportation, BFSI, e-Commerce & Retail, Healthcare, IT & Telecom, Media & Entertainment, and Others)](https://www.premiummarketinsights.com/reports-tip/multimodal-ai-market/)
Feb 5, 2024
Code: TIP00083444 The multimodal AI market size was valued at US$ 0.89 billion in 2022 and is expected to reach US$ 105.50 billion by 2030; it is estimated to record a CAGR of 36.2% from 2022 to 2030.
(snip)
こちらは適当なクエリで試してみたけども、上記のデモ以外は全てエラーになってしまった。
fine-tuning
- Embeddingのファインチューニングが可能
- ちょっと変わっているのは、ファインチューニング用データセットを用意するのではなく、プロンプトもしくはURLを指定するというもの
- どうも上記から自動でデータセットを作成して、ファインチューニングを行い、評価結果まで返してくれる様子
kun432パワーユーザ向けサービス
PromptPerfect
- 入力したプロンプトを最適化してくれるサービス
- 希望などを伝えるとそれを踏まえて最適化、すぐに試せる
- 一つのプロンプトから複数の最適化プロンプトのバリエーションを生成などもできる
- 複数のモデルで同時に実行して比較もできる
- 最適化したプロンプトをサービスとして公開できる
- エージェントの作成なんかもできるっぽい
SeanXplain
- 画像からテキストを生成する
- 説明やAltタグ向けのテキスト、JSONフォーマットでの出力、などが可能
- 出力したJSONスキーマを共有できる
- 動画からのテキスト生成や要約も可能
- 画像を元にQAが可能
- イメージからストーリーを作成してセリフを音声で出力可能
BestBanner
- 記事のテキストからSNS等で利用可能なバナー画像を作成
JinaChat
- ChatGPTライクなサービス
Rationale
- AIによる意思決定ツール
- 複数の情報を入力するだけで意思決定をサポート
kun432開発者向けサービス・OSS
docarray
DocArrayは、マルチモーダルデータの表現、伝送、保存、検索のために専門的に作られたPythonライブラリである。マルチモーダルAIアプリケーションの開発向けに設計されており、広範なPythonと機械学習のエコシステムとのシームレスな統合が保証されている。2022年1月現在、DocArrayはApache License 2.0の下でオープンに配布されており、現在LF AI & Data Foundation内のサンドボックスプロジェクトの地位を享受している。
マルチモーダルデータ向け軽量検索インデックス、って感じ？
LangChainやLlamaIndexでもサポートされている。
Jina
Jinaは、gRPC、HTTP、WebSocketを介して通信するマルチモーダルAIサービスとパイプラインを構築し、それらをスケールアップして本番環境にデプロイすることができる。インフラの複雑さを気にすることなく、ロジックとアルゴリズムに集中できる。
Jinaは、ローカルデプロイからDocker-Compose、Kubernetes、またはJina AI Cloudのような高度なオーケストレーションフレームワークに移行するMLモデルを提供するためのスムーズなPythonicエクスペリエンスを提供する。Jinaは、高度なソリューションエンジニアリングとクラウドネイティブテクノロジーをすべての開発者が利用できるようにする。
LLMアプリ/パイプラインフレームワーク＋デプロイって感じ？Jina AIのクラウド向けってだけじゃなくてK8Sやdocker-compose向けにも使えるみたい？これちょっと気になる。
clip-as-service
※しばらく更新されてなさそう
CLIP-as-serviceは、画像やテキストを埋め込むための低レイテンシーで高スケーラビリティのサービスである。マイクロサービスとしてニューラル検索ソリューションに簡単に統合できる。
サンプルを見る限りは、画像と複数のテキストを渡して、画像の内容とそれらのテキストが類似しているかを返す、というものに見える。
finetuner
※しばらく更新されてなさそう
微調整は、ニューラル・サーチ・タスクのパフォーマンスを向上させる効果的な方法である。しかし、ファインチューニングの設定と実行には、非常に時間とリソースがかかる。
Jina AIのFinetunerは、ワークフローを合理化し、すべての複雑さとインフラをクラウドで処理することで、微調整をより簡単かつ迅速に行うことができる。Finetunerを使えば、事前に訓練されたモデルのパフォーマンスを簡単に向上させることができ、大規模なラベリングや高価なハードウェアを使用することなく、生産可能な状態にすることができる。
Jina AIのクラウドと連携して使うファインチューニング支援ツール、って感じかな？ただ、fine-tuningサービスはすでにあるし、それもかなり簡単にできるようなイメージなので、更新がされてないことも含めると、もう使われないツールなのかもしれない。しらんけど。
jcloud
※しばらく更新されてなさそう
Jina Cloud上でのJinaプロジェクトのデプロイとホスティングを簡単にする
- ☁️ クラウドへ！- ローカルプロジェクトをクラウドサービスとしてスムーズにデプロイできる。非常に簡単で、驚くようなことはない。
- 🎯 本題に入る - Jinaプロジェクトのライフサイクルを管理する5つのコマンドを備えた1つのCLI。
- 🎟️ 早期無料アクセス - 私たちのステルスクラウドホスティングプラットフォームを覗いてみよう。最新のクラウドネイティブな技術スタック上に構築され、私たちは今、あなたのJinaプロジェクトをホストし、計算とストレージのリソースを無料で提供する！
上の方にあったJinaフレームワーク（かどうかわからないけど一旦仮でそう呼ぶ）で作成したプロジェクトをJina AIのクラウドに簡単にデプロイするためのツールっぽい。
langchain-serve
※アーカイブ済み、メンテ終了
Jinaは、Production上でスケーラブルなマルチモーダルAIアプリケーションを構築するためのオープンソースのフレームワークである。LangChainは、LLMによって駆動されるアプリケーションを構築するためのもう一つのオープンソースフレームワークである。
langchain-serveは、Jina AIクラウド上にLangChainアプリを数秒でデプロイするのに役立つ。あなたは、ローカル開発の容易さと利便性を犠牲にすることなく、クラウドのスケーラビリティとサーバーレスアーキテクチャの恩恵を受けることができる。また、ご希望であれば、データのプライバシーを確保するために、LangChainアプリをご自身のインフラ上にデプロイすることもできる。langchain-serveを使えば、REST/Websocket APIを作成したり、LLMを使った会話型Slackボットをスピンアップしたり、LangChainアプリをクラウドやオンプレミスのFastAPIパッケージにラッピングしたりできる。
なるほど、今はLangServeもあるので、これは終了って感じっぽい。ただ上もある通り、上に出てきたJinaってのはフレームワークと考えて良さそう。
vectordb
vectordbはPythonicのベクターデータベースで、CRUD（作成、読み込み、更新、削除）操作の包括的なスイートと、シャーディングやレプリケーションを含む堅牢なスケーラビリティオプションを提供する。ローカルからオンプレミス、クラウドまで、様々な環境に簡単に導入できる。vectordbは、必要なものを正確に提供し、それ以上でもそれ以下でもない。過剰なエンジニアリングを排除した効果的なPythonic設計の証であり、あらゆるニーズに対応する無駄のないパワフルなソリューションだ。
docarrayがベースになってるっぽいけど、それにスケーラビリティとか堅牢性追加した、みたいな感じなのかな？
dalle-flow
※しばらく更新されてなさそう
DALL-E Flow は、テキストプロンプトから高精細画像を生成するための対話型ワークフローである。まず、DALL-E-Mega、GLID-3 XL、Stable Diffusionを活用して画像候補を生成し、CLIP-as-serviceを呼び出してプロンプトに対して候補をランク付けする。優先された候補はGLID-3 XLに送られ、テクスチャと背景を豊かにする拡散が行われる。最後に、候補はSwinIRを介して1024x1024にアップスケールされる。
DALL-E Flowは、クライアントサーバーアーキテクチャでJinaを使用して構築されており、高いスケーラビリティ、ノンブロッキングストリーミング、最新のPythonicインターフェースを実現している。クライアントはgRPC/Websocket/HTTP with TLS経由でサーバーとやりとりできる。
discoart
※しばらく更新されてなさそう
DiscoArtは、ジェネレーティブ・アーティスト、AI愛好家、そしてハードコアな開発者のために、魅力的なDisco Diffusion[*]アートワークを作成するエレガントな方法である。DiscoArtはモダンかつプロフェッショナルなAPIと美しいコードベースを持ち、高いユーザビリティとメンテナンス性を保証する。結果のリカバリーと永続性、TLSなしのgRPC/HTTPサービング、ポストアナリシスなどの便利な機能を導入し、より大規模なクロスモーダルまたはマルチモーダル・アプリケーションへの統合を容易にしている。
ThinkGPT
※しばらく更新されてなさそう
ThinkGPTは大規模言語モデル(LLM)用のChain of Thoughtsの実装を目的としたPythonライブラリで、モデルに思考、推論、生成エージェントの作成を促す。このライブラリーは以下のようなことを目的としている：
- 長い記憶と圧縮された知識で限られた文脈を解決する
- LLMの一発推論を高次推論プリミティブで強化する。
- コードベースにインテリジェントな判断を加える
DevGPT
※しばらく更新されてなさそう
あなたが作りたいマイクロサービスをAIチームに伝えれば、彼らがあなたのために作ってくれる。あなたの想像力が限界だ！
Dev-GPTへようこそ。高度な人工知能の力で、あなたのアイデアに命を吹き込む！私たちの自動化された開発チームは、お客様の特定のニーズに合わせたマイクロサービスを作成し、ソフトウェア開発プロセスをシームレスかつ効率的にするように設計されている。バーチャル・プロダクト・マネージャー、デベロッパー、DevOpsで構成される当社のAIチームは、コンセプトからデプロイまで、プロジェクトのあらゆる側面をカバーすることを保証する。
MetaGPTとかAuto-GPTとかGPTEngineerとかあのへんと同じようなものっぽい
RunGPT
※しばらく更新されてなさそう
RunGPTは、オープンソースのクラウドネイティブな大規模言語モデル（LLM）サービングフレームワークである。GPUの分散クラスタ上で、大規模な言語モデルのデプロイと管理を簡素化するように設計されている。私たちは、LLMを最適化するためのテクニックを集め、誰でも簡単に使えるようにするための、一元化されたアクセス可能な場所として、ワンストップ・ソリューションにすることを目指している。
Jerboa
※しばらく更新されてなさそう
Jerboaは、いくつかのオープンソースLLM（llama、falcon、...）をいくつかのデータセット（alpaca、code-alpaca、...）上で微調整するための実験的なレポである。
このレポは、コミュニティが我々の結果を再現できるように公開されている。とはいえ、これはまだ非常に実験的なものであり、多くの変更が起こるだろう。これは製品版ソフトウェアではない。finetunerをチェックしてほしい。
オープンモデルLLMのファインチューニング支援ツールか。で、なるほど、上で出てきたfinetunerは製品版的位置づけで、こっちは実験的位置付けと。ただinetunerもメンテはあまりされていないようだし、fine-tuningも商用サービスとして提供されているようなので、まあこのツールも見るところはなさそう。
kun432ざっと見た感じ、もうメンテされなさそうなものもあるけど、いろいろおもしろい。っていうか、とりあえずサービス作ったりライブラリ作ったりってのをやっちゃう企業って感じに見える。
マネタイズちゃんとできてるのかはわからないけども、目の付け所が面白いよなーと感じるし、やっぱりいろいろ思いついたものを作ってみないとダメだよなと思ったりした。
あとJinaっていうフレームワーク、あれはちょっと気になった。サンプルコード斜め読みしか見てないけど、シンプルなしくみでデプロイをやりやすく、ってのは、なんとなく他のツールやサービスにも共通する考え方っぽく思えた。