画像や物体を認識する深層学習AI（人工知能）の開発には、写真などの実画像を使った大規模な学習が不可欠――。こうした常識を覆すような研究成果が日本から生まれた。産業技術総合研究所上級主任研究員でコンピュータービジョンを研究する片岡裕雄は、実画像の代わりに数式から生成した図形を学習データに使えることを発見。人手をかけずに「偏りのないデータ」が作れるため注目度が増している。（文中敬称略）2012年、

生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年4月（1日～30日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 「GPT2」に再び脚光？スケーリング則の論文 最初に取り上げるのが、大規模言語モデル（LLM）のスケーリング則に関する論文「Phys

ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B

東京工業大学の学生5人と教職員7人が「第18期（2023年度）2級アクセシビリティリーダー」の資格を取得しました。 アクセシビリティリーダー認定証授与式は3月11日にHisao & Hiroko Taki Plaza（ヒサオ・アンド・ヒロコ・タキ・プラザ）で行われ、プレゼンターの岡村哲至学生支援センター長から、学習意欲への賛辞と学内および社会寄与へ期待する言葉が贈られました。 式後に行われた資格取得学生を対象とした「2023年度学生アクセシビリティリーダーによる東工大アクセシビリティ調査会」では、東工大のアクセシビリティについて活発な意見交換が行われました。ここで出た意見はアクセシビリティを学んだ学生の貴重な視点として集約され、今後の東工大アクセシビリティマップに役立てられる予定です。 アクセシビリティとは、「利用しやすさ」や「参加しやすさ」を意味し、障害の有無や身体の特性、年齢、言語、文

皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日々、LLMが進化していて、画像が本職（のはず）の私ですら、ここ数年LLMの勉強をはじめています。 学習してモデル公開しましたといった記事はよく見ますが、今回は今、非常に注目されている日本に拠点があるAIスタートアップである「Sakana.ai」が公開した「Evolutionary Model Merge」を使う話をします。 Evolutionary Model Merge 「Evolutionary Model Merge」は「Sakana.ai」から発表された進化的モデルマージと呼ばれる技術です。 端的に言ってしまえば、複数のモデルを利用して新し

日本の大企業が注目するリサーチツールをご存知だろうか。3億件以上の研究論文から技術の相関性を瞬時に可視化できる「Memory AI」なるもので、2023年6月にプレベータ版をリリースすると、半年でキリンホールディングスや大正製薬など大手企業約20社が顧客になった。 注目される理由は、企業の研究開発や事業開発担当者が技術調査や分析にかかる工数を最大で9割削減できるからだ。日本は特許出願件数で2022年、28.9万件で世界3位。国・地域別のGDP（国内総生産）に占める研究開発費総額の割合が3.59%と高く、ここ20年間で世界最高レベルにある（※）。科学技術においてこれだけ充実した環境にありながら、大きな問題がある。研究開発の最初の工程となる調査や分析には短くて半年、長いと1年半もの時間が必要になる。この非効率性に着眼したのが、当時、ニューヨーク州立大学の学生だった畑瀬研斗が設立したMEMORY

HTMLを直接読み書きせず、スクリーンリーダーも使わずに、アクセシビリティを向上させられないだろうか（と思ってブラウザ拡張を作ってる） これまでの何年間か、Webアクセシビリティまわりのことをやってきた中で、「Webアクセシビリティに取り組む」上でいろいろな障壁を感じてきました。 「なぜWebアクセシビリティをやるのか」の理解を得る・得てもらうまでの障壁 イノベーター層・アーリーアダプター層な開発者（エンジニアやデザイナー）が取り組みを始める上での障壁 マジョリティ層が取り組みを始める上での障壁 今回はこの3つめの「マジョリティ層が取り組みを始める上での障壁」の話です。 残りの2つについては、私が執筆に参加したWebアプリケーションアクセシビリティが網羅的なガイドになってくれるはずです。しかしコイツは内容的にも物理的にもゴツすぎる問題があると思っていて、導入編としては見えにくい、読みにくい

＜他国と比較すると、日本の学生はタブレットやパソコンといったスマホ以外の情報通信端末の利用度が突出して低い＞ 社会の情報化に伴い、教育も情報化することが求められている。具体的には、教授・学習活動（授業）において、ICT（情報通信技術）機器を活用することだ。 【チャート】15歳生徒の情報機器の利用率（各国比較） 当局も本気になってきて、「1人1台の端末環境を生かし、端末を日常的に活用することで、ICTの活用が特別なことではなく『当たり前』のこととなるようにする」「児童生徒自身がICTを『文房具』として自由な発想で活用できるよう環境を整え、授業をデザインすることが重要である」といわれている（2021年1月、中央教育審議会答申）。1人1台端末とは、いわゆるGIGAスクール構想のことで、全国の学校で児童生徒全員にタブレット端末が貸与されている。授業風景も、一昔前とはだいぶ違っているはずだ。 ICT

こんにちは、ChatGPT部のNEWSまとめ担当です。ChatGPT関連のNEWS、毎日とても数が多いですよね。 ここではgoogle alertで収集した日々の「ChatGPT」関連ニュースのまとめと、別途AIによって３つ選んでもらった記事をお知らせします。 ◼AIが選ぶ5/6記事Top3”AIが選ぶ”ChatGPTニュース記事トップ３をお送りします！ ※ Googleアラートで「ChatGPT」をキーワードにニュース記事をピックアップ、ChatGPTとはまた別のAIにランキングを作ってもらっています ※ 記事要約は、ChatGPT-4 で行ってます 1️⃣ ChatGPTを使った話題作も 連休に読みたい名著 - NewsPicks (0.882)「もっと知る」では、ChatGPTを用いて書かれ、話題となった九段理江さんのインタビューや、多くの人々から注目された「10分読書」の記事を紹介

BPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えて( https://bpstudy.connpass.com/event/281289/ ) の登壇資料です。 2023年4月28日(金)に開催。

ED法の記事その３です。 その１：金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた その２：ED法を高速化してその性能をMNISTで検証してみた もう記事を書く予定はなかったんですが、思ったより頭から離れなかったので記事に起こしました。 今回はED法をTorchとTFで実装し交差エントロピーとReLUを実装しました。 なので正規のMNISTを学習してみたいと思います。 最後にBitNet×ED法を試して考察しています。 本記事を含めたED法のコードをGithubに作成しました。 追加の実装 ED法+交差エントロピー まずは今までの平均二乗誤差（MSE;Mean Squared Error）のイメージです。 MSEのlossは（正解データ-出力）で表され、それをED法で学習します。 次に交差エントロピーのイメージです。 各出力に対してED法ニューラルネットを作成し、その出力達をsoft

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

【読売新聞】　現代アメリカを代表する作家のポール・オースターさんが４月３０日、肺がんの合併症のため、ニューヨークの自宅で亡くなった。７７歳だった。米紙ニューヨーク・タイムズが伝えた。 米ニューヨーク・ブルックリン育ち。コロンビア大卒