LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 2024/5/8 生成AI Conf

2024年のゴールデンウイークがやってきた。暦の上では、3連休、平日3日、4連休と続いており、最大で10連休を取得し、休みを満喫している人も多いと思う。その中には、外出はせずに自宅でゆっくり過ごすという人もいるかと思うが、そんな人たちにおすすしたい、無料で読める研修資料を紹介したい。 昨今さまざまな企業で、自社の研修で使った資料を社外に公開するケースが相次いでいる。「事業や教育に役立ててほしい」という思いから公開されるそれらの資料たちは、新入社員向けの仕事の心構えを説くものや、各業務の基礎を解説した教材、今話題の生成AIの活用方法など多種多様である。 今回は、過去にITmedia NEWSやITmedia AI＋で取り上げた記事の中から数点を紹介する。ゴールデンウイーク中に読むもよし、連休明けの仕事始めのモチベーションを上げるために読むもよし、“あとで読む”用にブックマークしてもよし。それ

GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot

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はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを２つとしたときは、 p, n の２つと, バイアス用のp, n の２つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ

ChatGPTと連携した会話の録音・自動文字起こし・要約が可能な11in1オーディオドック「HiDock H1」は、クラウドファンディングでの目標金額50万円に対して記事作成時点で4270万円もの応援購入が殺到している大注目プロジェクトです。HDMIやUSB Type-Cなど合計11個のポートが搭載されたボディに、10m離れても通話できるワイヤレスイヤホンやノイズキャンセリング、そして面倒な議事録作成を丸投げできるAI機能がてんこ盛りになったドッキングステーションを実際に使い倒して、生産性を爆上げしてみました。 ChatGPT連携AI要約作成＋11in1オーディオドック｜HiDock H1｜マクアケ - アタラシイものや体験の応援購入サービス https://www.makuake.com/project/hidock_h1/ ・目次 ◆1：HiDock H1の内容物はこんな感じ ◆2：H

本記事では、「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、最近聞くようになった「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー LLMが外部ツールを使って回答を生成するときの、回答精度を高める手法についての論文です。Metaの研究者らによって2024年1月に提案されました。「Chain-of-Abstraction (CoA)」という手法を使うメリットは、RAGに応用することで

はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri

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■歴史 AI→ML→DL→生成AI(LLM含む) ■今の生成AIのハイプサイクル 生成AI・LLMは過度な期待のピーク期 →弊社はサービス化もできていない。 ■日本における未来志向型のハイプサイクル NLP/LLMは黎明期・過度な期待のピーク期、今から特性を理解しサービス化を考えないといけない。 そもそも ■AI（人工知能） ・AI：Artificial Intelligence ※Artificial（人工的・人造の）＋Intelligence（知能・知性） ・人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの。 ・AGI（Artificial General Intelligence：汎用的人工知能）ではない。 ※「あらゆる問題に応えられる（答えられる）賢いAIがすでに存在する」わけではない。 ■マシンラーニング（機械学習） ・大量のデータを反復して読込ませて学習させることことで、

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

As we grow our operations internationally, we’re expanding into Asia with a new office in Tokyo, Japan. We are committed to collaborating with the Japanese government, local businesses, and research institutions to develop safe AI tools that serve Japan’s unique needs and to unlock new opportunities. We chose Tokyo as our first Asian office for its global leadership in technology, culture of servi

米OpenAIは4月15日、大規模言語モデル「GPT-4」について、日本語に最適化したカスタムモデルを発表した。日本語のテキストを記述する能力が向上しており、「GPT-4 Turbo」より最大3倍高速とうたっている。今後数カ月以内にAPIをリリースするという。 関連記事 OpenAI、“怠けにくい”「GPT-4 Turbo」プレビューリリースや値下げを発表 OpenAIは、11月に発表した「GPT-4 Turbo」のプレビュー版をリリースすると発表した。「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、怠けにくくしたという。公式版は数カ月中にリリースする計画だ。 マイクロソフト提供の“社内GPT基盤”もGPT-4 Turboなどに対応 米Microsoftが、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」経由で使える「Azure OpenA

今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その

Zero Waste, Radical Magic, and Italian Graft – Quarkus Efficiency Secrets

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