Google DeepMindから次世代のマルチモーダル生成AI「Gemini」が発表されました。「GPT-4を圧倒」や「人間の専門家を超えた」などの華々しい評価が発表され、驚くようなデモ動画も公開されました。 断片的な情報が飛び交う中、しっかりと技術レポートを読み解いてみます。 どんな生成AIモデル？ 定量的な評価は？ 具体例は？ Gemini - Technical Report はじめに革新的な技術が登場したとき、技術レポートや論文をしっかりと読むことが、急がば回れの近道です。華々しいデモ動画や断片的な二次情報の記事を読んでも、表層的な情報に踊らされて、技術の真の姿を読み解くことはできません。 Geminiに関しては、オープンソースではなく論文もありませんが、技術レポートが公開されています。しかし、60ページの大作であり、英語で書かれているため、多くの人が読むのをためらうでしょう。

AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

「”100年後の世界を良くする会社”を増やす」をミッションに掲げるコンサルティング会社 リブ・コンサルティングが、「自社プロダクトがキャズムを超えるためのGPT活用方法」をテーマとしたイベントを開催。今回は、同社シニアコンサルタントの島孝行氏が登壇したセッション「GPTがもたらす影響」の模様をお届けします。ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷や、日本市場におけるGPT活用企業のカオスマップなどが紹介されました。 ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷 司会者：さっそく、弊社リブ・コンサルティングの島から、第2章「GPTがもたらす影響」についてお話ができればと思います。それでは島さん、よろしくお願いします。 島孝行氏（以下、島）：よろしくお願いいたします。私からはGPTの市場環境や、ベンチャー企業さんがどういったかたちでGPTをサービスに使っていけばいいかについて簡潔にお伝えさせて

こんにちは、SaaS プロダクト開発部テックリードの丸山です。 先日、プライベートで使用している AWS アカウントに 15 万円の請求書が届きました。AWS Batch を使用して動画を GPU エンコードする仕組みを構築して運用していたのですが（構築したのは 5 年前）、プログラムの例外処理に不適切な点があり、プロセスが実行中のまま終了しない状態になってしまいました。そのため、コンピューティング環境（GPU を搭載した EC2 インスタンス）が動きっぱなしになり、高額請求される結果となりました。これを教訓に現在は毎日 AWS の料金を Slack に通知するようにしています。読者の皆さまにおかれましても、くれぐれも油断されなきよう。 さて今回は、少し前の話にはなりますが、昨年実施した視聴動向データの分析基盤のリニューアルプロジェクトについてご紹介したいと思います。 視聴動向データの分析

日本CTO協会が主催の「Developer eXperience Day 2023」は、“開発者体験” をテーマに、その知見・経験の共有とそれに関わる方々のコミュニケーションを目的としたカンファレンスです。ここで登壇したのは、東京大学の教授である松尾豊氏。LLMの技術的な概要について解説するとともに、今後の技術的な進展について発表しました。全3回。1回目は、AIの技術について。 松尾豊氏の自己紹介 松尾豊氏：よろしくお願いします。45分ほど、お話をします。 （スライドを示して）私の自己紹介ですが、人工知能の研究をずっとやっています。もう26年ぐらい、ずっと人工知能の研究をやっています。 2017年に日本ディープラーニング協会を作って、2021年からは、「新しい資本主義実現会議」の有識者構成員をしています。 また、2023年5月からは、政府が立ち上げたAI戦略会議の座長も務めています。 AI

ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す

https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、LLMを制御するためのアプローチについてご紹介します。 問題意識 LLMが抱えるリスク LLMの振る舞いを制御するための技術 モデルを調整するアプローチ プロンプトエンジニアリング ファインチューニング アライメント モデルの前後を管理するアプローチ データクリーニング モデル監視 出力フィルタリング こんにちは、アナリティクスサービス部の辻です。 今回はLLM(Large Language Model、大規模言語モデル)の振る舞いを制御するためのアプローチに

LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P

はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま

GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日（金）8時〜9時  (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま

PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの？ 推しポイントは３つあります 高速！ お手軽！ 書きやすい！ 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark（紫がPolars）3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳： （ひとつ目）Pandasは黄色くした部分でDataFram

現職のコンサルっぽい仕事・インフラアーキなエンジニアな仕事も大好きですが, やっぱデータを見ると興奮するぐらいにデータ好きな人です. startpython.connpass.com 本日（2023/1/19）, ありがたいご縁がありまして, 「機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話」というお話をさせていただきました. 参加者の方々, ご清聴ありがとうございました&参加されていない方も気になるポイントあればぜひ御覧ください. 1/19の #stapy で「機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話」なるトークをすることになりました, 自画自賛ですが思ったよりいい内容に仕上がった気がします, 機械学習とかデータサイエンティストとかのキャリアでお悩みの方に届くと嬉しいです, 来てねhttps://t.co/KHxAXYY5mr pic.twitter.com/eguUyEnfb

連載目次 年末なので、2020年／2021年／2022年に続き今年も、来年2023年向けの「AI／機械学習の予測」をしてみようと思う。とはいっても、未来を予言できるほどの情報力も自信も筆者にはないので、幾つかのサイトからの情報源（本稿の最後に掲載）を大いに参考にして、筆者なりの考えをまとめてみる。本稿では、下記の6項目を予想した。 最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する 一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく 「データ＆AI活用の民主化」が浸透していく 生成系AIの発展に伴い「問題」がより顕在化していく 「RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）」の応用が広がる 「基盤モデル（Foundation Model）」が続々と登場する 上記の幾つかの技術は、説明の切り口が違うだけで内容がオーバーラップしていることを、あらかじめご容赦いただきたい。知っておくべき

こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 少し時間が経ちましたが，機械学習超入門動画講座を公開したので内容などを記事にしたいと思います． 今回は前編と後編の2部作の全23時間の超大作となっております！→追記) 前後編の後続として，本番編を公開し3部作完結となりました！（全38時間） 【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) 【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) ☆4.8と☆4.9であらゆるUdemyの機械学習講座の中で最高評価!! 公開１ヶ月で累計4000人の受講生を記録!! と，かなりの反響をいただいております．(高評価を付けていただいた方，ありがとうございます) ゼロ