鰐軍壮 @WANIGUNNSOU 話題のXの新機能Grokを使ってみたんだけど、ちょっといじわるしてみたら5億倍くらいの火力で煽り返されて号泣した。 イーロンが直接返信してるんじゃないかと疑うレベル。 pic.twitter.com/7NubyOmiQT 2024-05-08 17:27:03
「マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれるAIやデータサイエンスの技術を駆使して新素材や材料を開発する手法が企業の間で広がっています。開発スピードを飛躍的に早める技術として注目されます。 新素材や材料の開発は、従来、膨大な量の実験や試作を繰り返す地道な作業がかかせませんでしたが、マテリアルズ・インフォマティクスは、AIやデータサイエンスの技術を駆使して予測をもとに仮想実験を行い、短時間で効率的に開発を行うことができるとして、企業の間で導入の動きが広がっています。 大阪で8日から開かれている素材の技術を集めた展示会でも各社が出展し、トヨタ自動車は過去の研究開発に基づいて、材料分析や実験の提案を行うサービスのデモンストレーションを行っています。 また、東京のスタートアップ企業は、自動車や半導体などさまざまな業界での導入事例を紹介しています。 一方、日立製作所グループは、2017年からシステ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
「RAG」が注目されている理由 生成AIに対する期待は大きいが同時に課題も多いことはこれまで見てきたとおりだ。AIガバナンスとして、回答の透明性や、ハルシネーションへの対応、プロンプトに社内情報をアップロードしてしまう情報漏洩などのセキュリティ課題、またトレーニングにおけるコンテンツの所有権の問題などがあげられる。さらにLLMは確率的生成を要素としているため、同じ内容のプロンプト問い合わせに対しても異なる回答が返ってくるが、同じ質問に対しては同じ回答が求められるケースもあるだろう。たとえば、医療関係や法律関係、教育現場、または顧客や利用者からの問い合わせを受けた企業の回答など、内容の正確度を重視し、回答の自由度に制限を設けたい場合だ。実際に業務で利用する際にハルシネーションをふりまくわけにもいかず、確度の高い回答が求められる。 こうしてみると、生成AIにおけるガバナンスには、利用者からみた
2024/5/5更新:生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた!!」をAmazon Bedrockで作った!(Claude 3でRAG) タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 (BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です) 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
rabbit inc.の創設者で最高経営責任者(CEO)のJesse Lyu氏は、同社の最初の製品である「rabbit r1」を「Pokedex」(1990年代に米国で発売された玩具)になぞらえている。筆者は1日使っただけで、その理由が分かってきた。 Pokedexがポケモン(人気の高い同名の漫画やテレビゲーム、カードゲームシリーズに登場する生き物)を識別できるように、rabbit r1は周囲のさまざまなものを識別することが可能だ。カメラを植物の方に向けると、その種類を教えてくれる。昼食の方に向けると、使われている食材を教えてくれる。 Pokedexと同様、rabbit r1も現在のところ、少し目新しさを感じられる。rabbit r1は、コンパクトなサイズとシンプルなデザインにもかかわらず、さまざまなことができるそうだ。配車サービスの「Uber」を呼んだり、フードデリバリーサービスの「Do
Salesforceは、2024年4月24日、Slack AIの日本での提供開始(参考記事:Slack AIが待望の日本上陸 チャンネルの「まとめ」が毎朝届く機能も追加)を記念したイベント「Slack AI Day」を開催。「Slack AIとオートメーションが導く働き方の未来」をテーマに、ゲスト講演やユーザーパネルディスカッションが展開された。 Slack AIは、Slackにネイティブに組み込まれた生成AI機能。“誰でもすぐに使える生成AI”として、プロンプトを使用することなく、Slack上に蓄積されたデータを活用できる。 本記事では、デジタル庁(デジ庁)、NECネッツエスアイ(NESIC)およびウーブン・バイ・トヨタの3者が、Slackや生成AIの活用、そしてSlack AIへの期待を語ったユーザーパネルディスカッションの様子をお届けする。 デジタル庁:多様なメンバーのコミュニケーシ
GitHubは米国時間4月29日、「GitHub Copilot Workspace」のテクニカルプレビュー版の提供を発表した。 GitHub Copilot Workspaceは、同社開発者向けAIツール「GitHub Copilot」ネイティブの開発者環境。2023年の同社カンファレンス「GitHub Universe」で披露され、コードについてブレインストーミング、プラン、構築、テスト、実行を自然言語で可能にする。 開発者にとって最大の壁は、ほとんどの場合、作業の始めにあるとGitHubの最高経営責任者(CEO)であるThomas Dohmke氏は述べる。大型プロジェクト、機能リクエスト、バグレポートの最初のステップで壁にぶつかることが多いが、それは、どう始めたらよいかが単に分からないためだという。GitHub Copilot Workspaceは、作業の起点となるリポジトリーやIs
米国のクライマックス・フーズは、人工知能技術を使って、10万種類の植物成分の組み合わせからおいしいヴィーガン・チーズを開発した。既存のチーズと遜色ない滑らかさとリッチな味わいを実現している。 by Andrew Rosenblum2024.04.26 1 6 米国カリフォルニア州エメリービルにあるクライマックス・フーズ(Climax Foods)のオフィスで、同社のオリバー・ザーンCEOがヴィーガンのブリチーズ、フェタチーズ、ブルーチーズの載った皿を準備してくれている間、私の期待はそれほどでもなかった。ほとんどのヴィーガンチーズは、食べ物版の「不気味の谷現象」に陥っている。本物と比べると違和感が満載なのだ。しかし、今日私が口にしたブリチーズは、なめらかで、濃厚で、まろやかで、おいしい。牛乳から作られたものだと容易に信じてしまうほどの味だが、このチーズは完全に植物から作られている。ザーンCE
AIを用いたシステムで使われる機械学習は、雑多な情報から傾向を導き出し、特定の情報を抽出することに長けた技術だ。不正広告の検出にAI技術を本気で応用しようとしているのであれば、人間による審査を併用することで大多数の問題を検出できるはずで、少なくとも同じ不正利用画像が何度も繰り返して広告に使われることはないはずだ。 ところが不思議なことに、メタに対する風当たりが強いEU圏においては、同様の不正広告をめぐる告発が見つからないのだ。これでは文句を言わない国や地域において、意図的にこの問題を放置していると言われても反論できないだろう。 これほどずさんな広告プラットフォームが放置されれば、各国政府による規制が強まる以前に、広告プラットフォームとしての価値が下がり、広告主の離反を引き起こす、あるいは業務の停止といった強い処分が下される可能性も出てくる。 230条は日本での免罪符になるのか この230条
テクノロジー アップルはこれまでもプライバシーを重視してきました アップルは巨大IT企業で唯一、自社AI訓練の著作権問題がない? Image:Framesira/Shutterstock.com 2月に行われたアップルの今年最初の決算報告で、ティム・クックCEOは「iOS 18」に触れなかった。その一方で、AIについては2度も言及。同氏は発言の中でアップルがAIに「膨大な時間と労力」を費やしているとし、その詳細は「今年のどこかで」発表されると述べた。その機会はアップルが毎年開催している世界開発者会議、WWDCになるはずだ。 そしてアップルは、生成AIを合法的に訓練する唯一の巨大テクノロジー企業かもしれない。 大規模言語モデル(LLM)を使用した生成AIチャットボットは、OpenAIの「ChatGPT」、マイクロソフトの「Copilot」、Googleの「Gemini」などが次々と話題になっ
OpenAIが開発する大規模言語モデル(LLM)のGPT-4は、一般公開されている脆弱(ぜいじゃく)性を悪用してサイバー攻撃を成功させることが可能であることが最新の研究により明らかになりました。 [2404.08144] LLM Agents can Autonomously Exploit One-day Vulnerabilities https://arxiv.org/abs/2404.08144 GPT-4 can exploit real vulnerabilities by reading advisories • The Register https://www.theregister.com/2024/04/17/gpt4_can_exploit_real_vulnerabilities/ LLM Agents can Autonomously Exploit One-da
出典:Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING(ホンダセンシング)」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷
日本マイクロソフトは、2024年4月17日、セキュリティ担当者向けの生成AIアシスタントで、同社の“Copilot”ブランドのひとつである「Microsoft Copilot for Security」に関する説明会を開催した。 Copilot for Securityは、2023年10月よりアーリーアクセスプログラムが展開され、日本を含むグローバルの330社以上のユーザー企業やパートナーが参加。そして、2024年4月1日より日本語対応とあわせて一般提供を開始している。説明会には、同プログラムに参加したTrust Baseとシンプレクスが、Copilot for Securityの検証結果を披露した。 セキュリティ業界の課題を生成AIの力で解決する「Microsoft Copilot for Security」 米マイクロソフトのセキュリティ部門のマーケティング責任者であるアンドリュー・コ
2024年4月15日に本格的な活動を始めたOpenAI Japanが、日本での人材募集要項を2件公開した。給与は明示していないが、職務内容と求める資質を提示している。 マーケターに求められる資質 1件目の募集対象はマーケターだ。東京のオフィスに勤めながら日本を中心にアジア地域のマーケティングを担当する役職で、市場調査やマーケティング戦略の策定、「ChatGPT」の認知向上やグローバルの知見の適用などが主な業務になる。勤務形態は週3日間オフィスに出社するハイブリッドワークとしている。 求める資質は以下の通り。 先見性があり実行力がある AI技術の発展に素早く適応して力を発揮できる マーケティングへの深い情熱と新技術を探求する意欲がある アジア、特に日本で7年以上マーケティングリーダーを務めた経験がある ネイティブレベルの日本語能力がある マーケティング戦略の策定とマルチチャンネルキャンペーン
Image:Google DeepMind(X) Google DeepMind は深層強化学習(Deep RL)を使用して、小さな二足歩行ロボットにサッカーを教え、そのプレイする様子をX(Twitter)に投稿した。 Robotics has long used games like soccer to test complex motion, coordination and environment awareness. 🤖 Our agents were trained in simulation using the MuJoCo physics engine, and then transferred to small humanoid robots with 20 actuated joints. https://t.co/RFBxLG7qBV — Google DeepMin
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日(現地時間)、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K(12万
www.technologyreview.com 日本語版にはまだ翻訳があがってないので取り上げておく。 [追記]:日本語版に「誰もがオープンと言い出した ——AI業界で攻防、オープンソースの定義を巡り」が公開されている。 「テック業界はオープンソース AI のなんたるかで合意できない。それは問題だ――その答えが、このテクノロジーの未来を誰が形作るかを決めるかもしれない」という文章である。記事の冒頭を訳してみよう。 突如として、AI 界隈で「オープンソース」が最新のバズワードになっている。Meta はオープンソースの汎用人工知能を作ると宣言した。またイーロン・マスクは、AI モデルをオープンソースにしていないと OpenAI を訴えている。 時を同じくして、オープンソースの覇者として名乗りを上げるテックリーダーや企業も増えている。 しかし、根本的な問題がある――「オープンソース AI」が何
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