GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
初心者向け「機械学習とディープラーニングの違い」をシンプルに解説
By darkday AI(人工知能)が大きな話題となっているコンピューターサイエンスの世界で、その技術を支えているのが「ディープラーニング」です。一方、コンピューターを使った「機械学習」という言葉を耳にすることも多いものですが、実はその違いがよくわからない人も多いはず。そんな両者の違いを、数学的計算ソフトウェア「MATLAB」の開発元であるMathWorksが簡単に解説しています。 Introduction to Deep Learning: Machine Learning vs Deep Learning - YouTube 機械学習もディープラーニングも、学習モデルを提供してデータを分類することに使われる技術です。その働きを解説するのによく用いられるのが、犬と猫の画像を分類するという例。この画像の場合、ほぼ全ての人が左が犬、右が猫と答えるはず。 しかし、別の画像を持ってきた時、それ
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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