以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ 新製品・サービス ＞ 生成AIを用いて対話型でコードを生成するノーコード開発ツール「Jenify.ai」─ニューロベイス 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [新製品・サービス] 生成AIを用いて対話型でコードを生成するノーコード開発ツール「Jenify.ai」─ニューロベイス 2023年11月27日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト ニューロベイスは2023年11月27日、対話型ノーコード開発ツール「Jenify.ai」を発表した。2024年中のリリースを予定している。生成AIを活用し、日本語や英語などの自然言語を使って対話型でアプリケーションを設計・開発できる。プロトタイプ開発やプログラミング教育の用途での普及を進め、順次適用範囲を広げていく予

アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの

1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

お正月なのですがAIは待ってはくれないので毎日「デイリーAIニュース」だけは続けている今日この頃。 中国のテンセントがとんでもないオープンソースをぶっ込んできた。 https://crypto-code.github.io/M2UGen-Demo/ 動画、画像、音楽、テキストという四つのモードを学習させた「マルチモーダル」モデルで、しかもベースはllama-7Bということで、V100 32GB一つで推論可能(CPUのRAMは49GB以上必要)どころか学習も可能。ホントかよ!! しかもしれっと日本語でも命令できるし。 ほんとにテクノっぽい音楽が流れるなんかこの研究の名前はかなり控えめに「音楽理解できるマルチモーダルモデル」みたいに書いてあるんだけど、とんでもない。実際にはこれは「どんな情報も入力できるマルチモーダルモデル」のプロトタイプである。 MU2GENのモデル構造図音声、画像、動画とい

From simple sketches to realtime AI art generation. Have full control of the image generation AI by expressing visuals in real-time.

Appleの研究者が「LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory」と題した論文をプレプリントサーバーのarXivに公開しました。この論文では「メモリが限られたデバイス上で大規模言語モデル(LLM)の推論を効果的に行う道を開く解決策」、すなわちiPhoneなどのデバイス上でLLMを動作させるための技術が示されており、Appleは将来的にiPhone上でLLMを動作させることを目指していると考えられます。 [2312.11514] LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory https://arxiv.org/abs/2312.11514 Paper page - LLM in

12月8日に、またDTMの世界に新たな扉が開かれました。これまでもSynthesizer VをはじめとするAIを使った歌声合成のソフトはありましたが、今回誕生したMelisma(メリスマ)は、ヴァイオリンやオーボエ、チェロ……といった楽器を合成するシステムのβテスト版。もちろん、こうした楽器を再現するソフトとしては、これまでサンプリングを使った音源が数多くあり、まさにリアルな音で演奏できていました。でもサンプリングだと、たとえばタイやスラーでつないだ長い音符などとなると、どうしても限界があったし、ピチカート、トリル、フォール…といったアーティキュレーションでも表現の範囲が限られていました。 このMelisma(β)では、実際の演奏をディープラーニングしたものを元に演奏音を合成する、いわゆる生成AIのシステムで、サンプリングでは不可能だったリアルな演奏サウンドを作り出すことができるのが最大の

今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム（OS）はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA

こんにちは、イモンヌです。 以前Twitterで題目にある生活感あふれるChatGPTの活用法を書きましてまあまあ好評だったので、まとめてみたいと思います。 まず私の理想は 「レシピのための買い物」を 「買って来たものに合わせたレシピをつくること」だったので、AIを使って献立を作ってもらうのが1番手っ取り早いかなと思いました。 ChatGPTの無料バージョン3.5でもぜんぜんイケるプロンプトなので、ぜひ試してみてください。 特徴- 在庫の食材と好みに基づくパーソナライズされた献立が簡単にできる - 1週間分、人数分の食事献立を簡単にカバー - 日本料理、イタリア料理、フレンチなど、さまざまな料理ジャンルを取り入れます - 各料理の詳細なレシピと調理手順を提供 - 時間と労力を最大限に活用するための効率的な調理順序の提案 - 新鮮でユニークな食材の組み合わせの使用を奨励 毎日の料理って料理そ

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って⁠⁠、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型

導入　本当に革命的な技術なのか? 「君たちはどう生きるか」で驚いている間にすごい論文が世界の話題を掻っ攫っていた。 その名も「ReLORA」簡単に言えば、「事前学習にLoRAを使う」というものである。 これは本当に革命的な発見かもしれないので、僕の仮説も含めて丁寧に説明する。 まず、大前提として、「LoRA」という技術について LoRAは、「Low Rank Adaptation(日本語で言うとすれば低階適応)」という技術で、これまでは主にファインチューニングに使われてきた。 ファインチューニングとは、あらかじめ学習されたニューラルネットワークに対して追加で学習させ、概念を強調させたり新しく覚えさせたりする。 たとえば、僕の顔でStableDiffusionをファインチューニングすれば、僕みたいな顔の絵がどんどん出てくる。 言語モデルにおけるLoRAも同様で、新しい概念や「こういうやりとり

（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊

2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(

ChatGPTがデジタル広告の業界構造をつくり替えつつある。大手各社は、ChatGPTを生かして開発したAI（人工知能）システムをバナー広告の制作工程に導入。広告制作の生産性向上に成果を上げている。広告制作に携わる人員構成の見直しや、顧客企業から受け取る報酬の体系にメスを入れる動きも始まった。 デジタル広告の中でもChatGPTの影響をもろに受けているのがキャッチコピーの文言をつくる作業だ。商材の種類や想定する閲覧者の属性といった情報を入力すると、瞬く間にキャッチコピーの文言が自動生成される。 ChatGPTをはじめとする生成AIをデジタル広告制作に積極的に活用している1社が、デジタル広告最大手のサイバーエージェントだ。同社は自社開発のデジタル広告制作支援システム「極予測AI」を使い、新たにつくったバナー広告の内容をAIが解析して広告効果の予測値を算出。既に配信しているバナー広告のうち広告