Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a
「あの人に偽情報を見せたい」がSNSの“レコメンドAI”悪用で実現する可能性 F-Secureが検証
SNS上の行動履歴などを基に、利用者におすすめのコンテンツを紹介する“レコメンドAI”を悪用することで、特定の人物に偽情報を見せられる──セキュリティ事業を手掛けるフィンランドF-Secureの日本法人F-Secure Japanは6月25日、こんな可能性を指摘した。 同社はTwitterのデータを学習した機械学習モデルを利用し、どれだけのリツイート数があればレコメンドAIが偽情報を特定のユーザーにおすすめするか検証。数百のアカウントがあれば、特定のユーザーに偽情報を表示できることが分かったという。 例えば2019年12月の英国総選挙に関するツイートを使った実験では、偽情報が含まれる投稿を何アカウントがどれだけ拡散すれば、ターゲットとなるユーザーに“おすすめツイート”として見せられるか検証。 その結果、ランダムに選んだ200アカウントが10件の投稿を1回ずつリツイートすれば、約50％の確率
Facebook、AIに「忘れさせる」手法を開発--重要な情報に集中して効率化
Facebookは米国時間5月14日、人工知能（AI）システムに無関係な情報を忘れさせることで、タスクをより迅速かつ効率的に実行できるようにする研究の成果を明らかにした。 Facebookは、ヘイトスピーチや生々しい暴力といった有害コンテンツの検知にAIを活用し、ニュースフィードのコンテンツをランク付けしたり、他のタスクを実行したりしている。 同社の研究者らは公式ブログで、大量の無関係な情報を忘れる方法をAIに教える「Expire-Span」という新たな手法を開発したと述べた。Expire-Spanでは、まず最も関連性の高い情報を予測し、それに基づいて各情報に有効期限を設定する。コンピューターの記憶領域を解放することで、タスクを完了するために必要な詳細情報に集中できるようになるという。 「例えば、単語の予測タスクを実行するトレーニングをモデルが行う場合、名前のような珍しい単語は覚えておくが
YouTubeで「中学生から分かるAI数学講座」が無料公開 E資格に対応 | Ledge.ai
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定しました （METI/経済産業省）
【12月10日発表資料差し替え】関連資料として「④【比較版】AI・データの利用に関する契約ガイドライン（データ編） 初版とVer.1.1の変更点」を追加します。 経済産業省は、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表します。 1．経緯・背景 経済産業省は、2018年6月、①データの利用等に関する契約、及び②AI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等を整理した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（以下、本ガイドライン）を策定しました。本ガイドラインは、データ利活用やAI技術開発に関する契約作成の手引きとして、国内でのビジネスや研究開発の実務において、広く参照されています。 本ガイドラインの内容を継続的に評価し、利便性を向上させるため
第1話 機械学習の仕事内容って？実はコードを書くだけじゃない！【漫画】未経験なのに、機械学習の仕事始めました - itstaffing エンジニアスタイル
（出典）https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf ・Configuration：設定 機械学習システムに必要な設定をする ・Data Collection：データ収集 機械学習するためのサンプルデータを集める ・Data Verification：データ検証 / データ照合 データの不備を検証 ・Feature Extraction：特徴抽出 機械学習に必要な特徴量の抽出 ・Machine Resource Management：マシンのリソース管理 システムを動かすサーバーの管理 ・Analysis Tools：分析ツール metabaseなどの分析ツールの整備 ・Process Management Tools：プロセス管理ツール バッチなどの処理を管理 ・Serv
ついに明かされる「りんな」の“脳内” マイクロソフト、「女子高生AI」の自然言語処理アルゴリズムを公開
日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ
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グレートリセット（上）AI開発、5割は失敗 知の利器のあやうさ悟る - 日本経済新聞
デザイン型AI教育研究センター