AzureについてCopilotが何でも教えてくれる「GitHub Copilot for Azure」発表。操作方法からプログラミング、デプロイの方法まで マイクロソフトは日本時間5月22日から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、生成AIがソフトウェアエンジニアを支援してくれる「GitHub Copilot」の拡張機能として、Microsoft Azureについて生成AIが質問に答える「GitHub Copilot for Azure」を発表しました。 GitHub Copilot for AzureをCopilot Chatから呼び出すことで、Azureのサービスの選択からReactアプリケーションの実行方法やDjangoで使用する際に最適なAzureデータベースの選択、デプロイの手順など、Azureに関するあらゆる質問に答えてもらえます。 回答は利用者のコ

現地時間の2023年5月22日、対話型AI「ChatGPT」や大規模言語モデル「GPT-4」などを開発したAI研究団体のOpenAIが、専門家のスキルレベルを超え、高度な生産活動を行うAI「超知能(Superintelligence)」の登場を予期し、AIの安全な開発を進めるためには国際的な規制機関の立ち上げが必要になると提唱しています。 Governance of superintelligence https://openai.com/blog/governance-of-superintelligence 2023年5月22日にOpenAIはサム・アルトマンCEOやグレッグ・ブロックマン氏、イリヤ・スツケバー氏の連名で、AI研究における国際的な監視組織や規制機関を立ち上げる必要があると提唱しました。 Initial ideas for governance of superintel

人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 17 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人

kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41

GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat

はじめに 近年、OpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Microsoft Copilot」、Googleの「Gemini」といった、さまざまなAIツールが利用できるようになっています。これらのAIツールは、人間の自然言語を理解し、質問への回答、画像や文章の生成、タスクの実行など、さまざまな機能で人間の作業を支援します。 図1 AIツールの利用例（Windows 11のMicrosoft Copilot） そんな中でも今回紹介する「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。 図2 GitHub CopilotのWebページ GitHub CopilotはChatGPTやMicrosoft Copilot同様、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）をベースに構築されていますが、プログラムのコーディングに特化した調整が行われており

AIベンチャーのSakana AI（東京都港区）は4月22日、画像生成AI「EvoSDXL-JP」を公開した。同社が提案する生成AIの開発手法「進化的モデルマージ」によって構築したAIモデルで、従来の日本語AIモデルと比べて10倍速く画像を生成できるという。研究や教育目的のみで利用可能であり、HuggingFace上で公開中。 進化的モデルマージとは、複数の基盤モデル（生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと）を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したもの。この技術によって、比較的少ない計算資源とデータで、指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動作成できるという。 今回公開したEvoSDXL-JPでは、画像生成AIでよく使われている学習モデルである「拡散モデル」に対して、進化的モデルマージを適用。同社はこれまで

ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール：椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi

AIの本体と言える大規模言語モデル(LLM)のトレーニングはほとんどの場合PyTorchやPythonを使用して行われていますが、そうしたトレーニングを純粋なC言語のみで実装したツール「llm.c」が登場しました。まだ最適化が行われておらず従来の手法に速度面では敗北していますが、GPT-2のトレーニングを行う実装を約1000行のクリーンなコードで行えています。 GitHub - karpathy/llm.c: LLM training in simple, raw C/CUDA https://github.com/karpathy/llm.c 作者のアンドレイ・カルパシー氏はOpenAIの創設グループの一員で、テスラのAIディレクターだった事もある人物です。 llm.cを使用することで、245MBの容量を持つPyTorchや107MBの容量を持つcPythonを使用せずに大規模言語モデル

GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 イスラエルのネゲヴ・ベン・グリオン大学に所属する研究者らが発表した論文「What Was Your Prompt？ A Remote Keylogging Attack on AI Assistants」は、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIチャットbotが生成するテキスト回答を復元するサイドチャネル攻撃を提案した研究報告である。攻撃者は、AIチャットbotが応答する際の通信データを傍受することで内容を復元して他人のやりとりを盗み出すことができる。 攻撃方法としては、まずユーザーとLLMの間の暗号化されたパケット通信を傍受するところか

「プロンプトエンジニアリング」は、意図した通りの出力を得るためにAIへの命令文であるプロンプトを調整する行為です。これまで、プロンプトエンジニアリングは人間のエンジニアによって行われてきましたが、プロンプトの作成自体にもAIを使用した方がパフォーマンスが向上するという研究結果が発表されました。 [2402.10949] The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts https://arxiv.org/abs/2402.10949 AI Prompt Engineering Is Dead - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead 2022年の秋にChatGPTが登場して以来、プロンプトを工夫することでAIの出力を改善し

ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ

俳優のウィル・スミスさんが顔や食器をぐちゃぐちゃにしながらもりもりパスタをむさぼる動画をご存じだろうか。2023年に、当時の生成AIで作ったとみられる映像だ。OpenAIが最新の動画生成AI「Sora」を発表してからは、クオリティーの差から同AIのサンプル映像と並べられ「1年間で技術がこんなに進化した」という比較の好例やミームのようにもなっていた。そして2月20日（現地時間）、この映像がついに実写化（？）した。 ウィル・スミスさんは20日、自身のInstagramアカウントに、生成AIの映像を再現した動画を投稿。AI動画と自身の映像（AIではなく、自身を撮影した映像）を並べ、順に「1年前のAI動画」「今のAI動画」とキャプションをつけて公開した。 【追記：2023年2月21日午後1時39分】スミスさん自身の映像は、AIで生成したものではなく自らを撮影したものであることを明記しました。 AI

意識や感覚、感情など、人間の根幹をつかさどる脳。その機能は神秘に満ち、いまだ多くの謎に包まれている。しかし、昨今では最先端技術により研究が加速し、仕組みや難病の原因など少しずつだが解明が進んでいる。 【映像】脳のオルガノイドどう作る？ 細胞が自己組織化する様子 そんな中、注目したいのが「脳オルガノイド」。オルガノイドとは、iPS細胞などを培養して作られる、いわばミニチュアの臓器。つまり、人工的に作られた脳組織のことだ。 この研究が実際どう役に立つのか、またどんな課題があるのか。記憶を司る海馬のオルガノイドを世界で初めて作製した理化学研究所・生命機能科学研究センター上級研究員の坂口秀哉氏に『ABEMA Prime』で話を聞いた。 「オルガノイド」とは、Organ（臓器）とoid（のようなもの）で“臓器のようなもの”。坂口氏は「一般的には、多能性幹細胞や組織幹細胞といわれる幹細胞を使って、人工

韓国の農作物流通センターでロボットが人間を箱と誤認して圧死させる事故が発生しました。 Industrial robot crushes man to death in South Korean distribution centre | Robots | The Guardian https://www.theguardian.com/technology/2023/nov/08/south-korean-man-killed-by-industrial-robot-in-distribution-centre 事故が発生したのは韓国の慶尚南道に位置する農作物流通センターです。 問題のロボットは「ペッパー(唐辛子もしくはピーマン)が詰まった箱を持ち上げてパレットに並べる」という機能を備えたもので、2023年11月6日から流通センターで試験運用される予定でしたが、センサーに問題が発見されたこ