Google DeepMindがサッカー戦術AI「TacticAI」をプレミアリーグの強豪リヴァプールと共同開発、コーナーキックにおける得点のチャンスを増加させたり失点の確率を減らしたりすることが可能
サッカー日本代表の遠藤航選手が所属するイングランドの名門サッカークラブ・リヴァプールは、サッカーにおけるデータ活用を積極的に行っているクラブとしても知られています。そんなリヴァプールとGoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが協力し、サッカー戦術AIの「TacticAI」を開発しました。TacticAIはGoogleとリヴァプールの複数年にわたる協力関係の一環として開発されたもので、「コーナーキックについてアドバイスできる完全なAIシステム」としてアピールされています。 TacticAI: an AI assistant for football tactics - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/ Deep
LLM テクニックの習得: LLMOps
Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競争力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械学習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。 世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。 この投稿では、生成 AI アプリ開発
カラクリの700億パラメーターLLM、国産モデルの中で最高性能を獲得 | KARAKURI
~「AWS LLM開発支援プログラム」で開発、近日公開予定~ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社（東京都中央区：代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ）は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWSジャパン）の「AWS LLM 開発支援プログラム」を活用し、2023年9月より国内最大規模となる700億パラメーターのLLMを開発いたしました。2024年1月18日に、LLMのベンチマークテスト「Japanese MT-Bench」で性能評価を実施し、国産LLMモデルとして最高性能（※）の評価が採点されました。世界市場での競争力を持った国産AIモデルの構築を加速するため、本モデルを公開可能な形に修正して、近日中に公開する予定です。 ※ 「Japanese MT-Bench」はStability AI社が提供しているベンチマークテストです。2024年1月18日に性能
簡単な製品設計はAIにお任せの時代に、オートデスクが大規模モデル開発
米Autodesk（オートデスク）は、設計作業を自動化する人工知能（AI）の「大規模製品モデル（Large Product Model）」を開発する取り組みを開始した。2023年7月19日に同社の製造業担当シニアディレクターのデトレフ・ライヒネーダー（Detlev Reicheneder）氏が東京都内で会見し、明らかにした。大規模製品モデルは製品の3D形状や設計技術、生産技術、技術上の問題の解決法といった情報を学習したモデルという。 同社は既に、一定の制約条件と目的のもとで多数の設計案を自動生成する「ジェネレーティブ・デザイン」の機能を製品化している。しかし現状の機能では、ユーザーが制約条件などを細部の数値に置き換えて指定する必要がある。これに対して大規模製品モデルでは、設計概念を直接扱えるようにするとともに、現状よりも多様な設計案を生成できる機能の実現を目指す。 大規模言語モデルが文章や
OpenAIが開発中の次世代AI「Q*（キュースター）」とは | AI新聞 | exaBase コミュニティ（エクサベースコミュニティ）
編注：画像はAdobe Fireflyで生成 OpenAIがどうやらものすごい次世代AIモデルを開発中らしい。このAIモデルに関してはOpenAIはまだ発表していないが、ロイター通信によると、その名前は「Q*（キュースター）」と呼ばれているらしい。（ソース ロイター通信 英語） 最初にそのモデルの存在を明らかにしたのはOpenAIのCEO、Sam Altman氏本人だった。Altman氏が解雇された日の前日、同氏はAPEC（アジア太平洋経済協力）のパネル討論会で「来年、AIは誰も予想しなかったレベルにまで大きくジャンプして進化する」と開発中の次世代AIモデルのブレークスルーについて語っている。また「（そのブレークスルーは）過去2、3週間の間に起こった」と言う。気になるのが同氏の「われわれはAIモデルを作ったのだろうか。新たな生物を作ったのだろうか」という発言だ。そこまですごいブレークスルー
Eureka - LLMで報酬を自動生成してロボットを学習させるAIエージェント｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Eureka! NVIDIA Research Breakthrough Puts New Spin on Robot Learning 1. Eureka「NVIDIA Research」が開発した、ロボットに複雑なスキルを学習させることができる新しいAI エージェントは、ロボットハンドにペン回しを教えることができました。 これは、ロボットを学習させるための報酬アルゴリズムを自律的に作成する 「Eureka」のおかげで、ロボットが達成できるようになった30近くのタスクのうちの1つになります。引き出しやキャビネットを開ける、ボールを投げる、キャッチする、ハサミを使うなどの作業も覚えました。 公開された「Eureka」の研究には、論文とプロジェクトの AI アルゴリズムが含まれており、開発者は強化学習研究用の物理シミュレーション リファレン
AI英会話アプリ｢スピーク｣の野望…すでに有料会員10万超、創業者はハーバード×スタンフォードの頭脳
小林香織 ［フリーライター／北欧イノベーション研究家］ Dec. 06, 2023, 08:00 AM 深掘り 37,559 AI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣。OpenAIから出資を受けている企業の1つだ。 撮影：Business Insider Japan ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、語学学習にも変化の波が起きている。 2016年に米国シリコンバレーで創業したSpeakeasy Labs, Inc（以下、スピーク）は、ChatGPTを開発したOpenAIから出資を受け、同社のAI技術も活用したAI英会話アプリ｢スピーク（Speak）｣で支持を得ている。 同社の強みは、自社開発の自動音声認識技術と生成AI技術をかけ合わせ、｢会話｣に特化したレッスンを提供していること。教科書的な言い回しではなく、シリコンバレーのビジネスシーンで利用される｢ネイティブの表現｣
git diff＋ChatGPTでPRの説明文作成しよう！ - Qiita
はじめに 組織で開発を行っている皆さんは普段からPull Request（PR）を作っていますよね？(決めつけ) masterブランチに直接pushしている方も中にはいるかもしれませんが、会社やチームで開発を行っていると、PRを作成する頻度は高いのではないかと思います。 そしてPRを作成する際には、その説明文を書く必要があります。 コードだけを読んで修正意図が伝わればいいですが、そうはいってもすべての背景をコードベースで伝えるのには限度があります。 しかし、だからといって修正の背景や詳細を、開発者自身が客観的な文章で伝えるのは簡単なことではありません。 そこで、この記事ではgit diffとChatGPTを組み合わせて、自動的にPRの説明文を生成する方法をご紹介します。 How to make PR？ 繰り返しになりますが使うのはgit diffコマンドとChatGPTだけなんです!(お昼
【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで | WEEL
ホーム生成AIずかんパラメーター数1兆以上【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部AIエバンジェリストの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch
[Ignite 2023] Azure AI アップデートまとめ
はじめに Microsoft Ignite 2023でのAzure AIのアップデートをまとめました。 まずは下記ブログの翻訳を中心にしています（ほぼ翻訳です）。 Ignite 2023: What’s new in Azure AI Platforms – Charting the Future with Innovative AI and ML - Microsoft Community Hub 主要なアップデート Azure AI Studioのパブリックプレビュー サティヤ・ナデラの基調講演で、Azure AI Studioのパブリックプレビューが発表されました。これは、生成型AIアプリケーションとコパイロット開発を簡素化する最先端のプラットフォームです。Azure AI Studioは、急速に成長しているモデルカタログ、ツール、サービスをシームレスに統合し、統一された開発体験を提
![[Ignite 2023] Azure AI アップデートまとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/573822077090aae9b12186c6fbc1ea3d721c9349/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--F2DUXkkA--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BIgnite%2525202023%25255D%252520Azure%252520AI%252520%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%252588%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252582%252581%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3AMicrosoft%252520%252528%2525E6%25259C%252589%2525E5%2525BF%252597%252529%252Cx_220%252Cy_160%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AShohei%252520N.%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2MzZDNiN2I3OGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzEzNmNkNzdkYWMuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
米Microsoft、生成AI開発のための初心者向け講座を公開 チャットbotや画像生成アプリ構築など
各レッスンでは、まずトピックに関する短いビデオ紹介を提供。これを視聴することで、学ぶ内容の全体像を把握できる。続けて、全レッスンにはREADMEファイルに記載されている詳細なテキストガイドが含まれており、それによって主題に関する深い理解を深められるという。 プロジェクトベースのレッスンでは、コード例付きのJupyter Notebookにアクセスできる。このようなハンズオン形式の演習は、学んだ内容を実際に適用する際の助けとなる。そして、各レッスンの終わりには知識の確認を目的としたチャレンジや課題が設けられており、これを通じて習得した概念の理解度を確認可能だ。各レッスンの概要を下記の通り。 Lesson 00: Course Introduction － How to Take This Course（コース紹介 このコースの受講方法） Lesson 01: Introduction to
生成AI向け基盤に135億円を投じた理由は？ さくらインターネットの田中社長に聞く
国立舞鶴工業高等専門学校在学中の1996年にさくらインターネットを創業し、レンタルサーバー事業を開始する。最高執行責任者などを歴任し、2007年より現職。日本データセンター協会の理事長やソフトウェア協会の会長などを務める。1978年生まれ。大阪府出身。（写真：村田 和聡） 生成AI（人工知能）の開発に向く高性能GPU基盤に100億円以上を投資します。どのような経営判断があったのでしょう。 約135億円を投資して、米エヌビディアのGPU「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」を2000基以上導入してインフラを整備します（本誌注：うち約68億円は経済産業省から補助を受ける）。2024年1月以降クラウドサービスとして提供できる予定です。 実は2020年ごろにAI向け高性能GPUへの投資をいったん見合わせる判断をしていました。GPUの価格が高騰しグローバルな調達競争が厳しくなったこと
大規模言語モデルを企業ごとに最適化 KDDIが数十億円規模投資
KDDIの高橋誠社長が、自動で文章などを作成する生成AIの基盤となる大規模言語モデルを、利用する業界や企業ごとにファインチューニング（最適化）するためのスタートアップとの連携などに数十億円規模の投資を行う考えを明らかにした。 KDDIの高橋誠社長は11月2日の決算会見で、自動で文章などを作成する生成AIの基盤となる大規模言語モデルを、利用する業界や企業ごとにファインチューニング（最適化）するためのスタートアップとの連携などに数十億円規模の投資を行う考えを明らかにした。一方、ソフトバンクなどが取り組む汎用性の高い大規模言語モデルの開発については「1社だけで作るのは辛い」と否定的な考えを示した。 高橋氏は、10月に社内で専門人材を集めたAIやデータ活用の専門部署を設置したことを明らかにした。その上で、国内企業が生成AIを利用するためには、米OpenAIなどの既存の大規模言語モデルを「どうファイ
画像生成AI「Stable Diffusion XL（SDXL）」の使い方 初めてなら「Fooocus」がオススメです (1/3)
複雑化するStable Diffusion界隈 前回からずいぶん間が空いてしまったが、ようやく第3回である。 届いたパソコンに「Python」、「Git」、動作環境「WebUI（A1111版、以下「WebUI」と略記）」をインストールして、1枚目の画像を生成したところで前回は終わってしまったのだが、もちろんその後なにもせずに1ヵ月が過ぎてしまったわけではない。 実はこの後、プロンプトの研究、各種パラメーターの把握、モデルとVAE（オートエンコーダーの一種）の探求、様々なExtension（拡張機能）の導入、Custom Script、LoRA、ControlNet、LyCORISなどなど様々なことを調べ、試してはいたのだが……。 とにかく調べなきゃいけないことが多すぎる！！！ そもそもStable Diffusion自体が登場から1年もたっていないうえに、オープンソースで公開されているため
UiPath長谷川CEOが製品戦略説明、SMBCグループら生成AI×RPAの事例を紹介
UiPathは7月13日、記者説明会を開催し、製品戦略と生成AIと自動化をかけあわせた事例を紹介した。製品戦略については、 代表取締役CEOを務める長谷川康一氏が説明を行った。 UiPath 代表取締役 CEO 長谷川康一氏 AI戦略は「自動化プラットフォームにAIを搭載」 同社は、RPAによる自動化を実現するプラットフォームを提供しているが、長谷川氏は「生成AIの自動化とRPAの自動化をかけあわせると、いままでできなかったことが実現できる。これにより、これまでのRPAの自動化が顧客価値創造の自動化にまで飛躍できる。RPAによる自動化はコスト削減だけでなく、価値創造に寄与する時代が始まっている」と述べた。 ChatGPTの登場により、ITベンダーも自社の製品にAIを搭載する姿勢を強めているが、長谷川氏は、同社のAI戦略として、以下2点を挙げた。 オートメーションのプラットフォームに生成AI
日本最強ユニコーンPreferred Networks、損失30億円超 第9期決算 | 自動運転ラボ
出典：官報（※クリックorタップすると拡大できます）日本を代表するユニコーン企業で、自動運転関連技術の開発も手掛けるAI（人工知能）開発企業の株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区／代表取締役CEO：西川徹）。同社の第9期決算公告（2022年2月〜2023年1月）が、このほど官報に掲載された。 第9期は売上高が76億5,500万円、当期純損失は30億6,600万円であった。 これと同じタイミングで、同社は新設分割により、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を2023年11月1日に設立することを発表した。2021年11月には、自律移動ロボット事業を手掛ける「Preferred Robotics」も新設分割により設立している。 過去の新設分割の経緯があるため、同社の決算を過去の決算と単純に比較はしにくいが、参考のために記載すると、第7
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「AIシステムを適切に利活用するためのマネジメントシステム」の国際規格を発行 経済産業省
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ソフトバンクとSB Intuitions、国産生成AI開発向けの計算基盤稼働
OpenAI、改良版生成AIモデル「GPT-4 Turbo」を「GPT-4」より安価に提供へ
