今日話した大学生の授業の受け方、生成AIの技術をフルに使ってて隔世の感がある→賛否両論さまざまな意見が集まるKohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強 2024-04-17 00:01:05
大規模言語モデルの知識を補完するための Retriever の紹介 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、株式会社ACESでインターンをしている篠田 (@shino__c) と申します。普段は博士課程の学生としてNLPの研究をしています。 ここ数ヶ月で ChatGPT に加えて GPT-4 等の大規模言語モデル (LLM) が次々とリリースされていますね。 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) はAPIの使用料が安いことから、多くの人が気軽にLLMを使用できるようになり、AI、特にNLPを売りにしている多くの企業は技術的にどうやって競争優位性を築けばいいのか模索しているのではないでしょうか。 その問いに対する１つの答えになりそうなものに、Retriever というものがあります。 例えば、社内にある外部には出せない文書を元に顧客からの質問に答える質問応答のサービスを作りたい場合、ChatGPT のような LLM の訓練にはそのようなデータは使われていないため、prompt
「今後はシミュレーションが重要に」PFN岡野原氏が話す深層学習の展望 | Ledge.ai
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【簡単かつ高精度】音声認識AIのWhisperを実装してみた
はじめに 画像生成AIのDALL・E2や文章生成AIのGPT-3で何かと話題のOpenAIですが、今度は、音声認識の世界でもやってくれました。 2022年9月22日に高性能な音声認識AIのWhisperを発表したのです。日本語にも対応していたので、早速、GoogleColaboratoryで実装してみました。 驚くほど簡単に実装でき、かつ、驚くほど精度が高くて、びっくりしました。 ここでは、Whisperの概要について簡単に触れた上で、GoogleColaboratoryでの実装方法、精度をお示ししたいと思います。 Whisperについて OpenAIの公式サイトから、概要をご紹介します。 Whisperは、ウェブから収集した68万時間に及ぶ多言語・マルチタスク教師付きデータで学習させた自動音声認識（ASR）システムです。 大規模で多様なデータセットを使用したことで、アクセント、背景雑音、
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