LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
株式会社ZOZO 推薦基盤チームリーダーの @f6wbl6 です。この記事は「ZOZO Advent Calendar 2023」のカレンダー7の最終回（25日目）です。 この記事では、ZOZOの推薦基盤チームで私とチームメンバーがこの一年、サービス面・組織面で取り組んできたものをいくつか取り上げたいと思います。なおこの記事のタイトルと冒頭の文章は弊社 CTO 兼執行役員の @sonots が書いた以下の記事のオマージュです。 2023年以前の取り組み まず前提として、推薦基盤チームではこれまでにどのような施策を実施してきたのかを簡単にご紹介します。 商品詳細画面「おすすめアイテム」枠の改善 ZOZOTOWN において、商品詳細画面の下にある「おすすめアイテム」枠での推薦精度を改善するプロジェクトです。 既存システムではオンプレの SQL Server に対して都度クエリを投げていましたが
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
生成AIのマルチモーダリティに関する技術調査【技術動向調査】 - Platinum Data Blog by BrainPad
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。 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、生成AI・基盤モデルのマルチモーダリティをテーマに4つの論文をご紹介します。 目次 今回のテーマ 論文1: Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants 選定理由 論文概要 マルチモーダル基盤モデルの分類 マルチモーダル基盤モデルの流れと今後の展望 レビュー会FB 関連論文 論文2: Tracking Anything in High Quality 選定理由 論
ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例（マルチインスタンス学習） LightGBMで弱教師あり学習がしたい！ PU分類 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 Partial Label Learning 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 マルチインスタンス学習 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 おわりに はじめに 機械学習を行うためには、一般的に、大量の入力データと、それら一つ一つに対応した正確なラベルが必要です。 例えば、犬と猫の画像分類を行う場合には、それぞれの画像一つ一つに犬か猫のラベルがついていてほしいですね。 一方で場合に
こんにちは。データサイエンス部の石川です。 弊社では広告配信の最適化のために CTR・CVR*1 を推定する機械学習モデルを開発していて、定期的な学習とモデルの更新を行っています。 このようなシステムにおいて、学習済みモデルが推論システムで問題なく動作することを保証するために、デプロイされるモデルの挙動を検証する仕組みが必要です。 特に、学習時と推論時で同一の広告リクエストに対して同じ推論値を出力するかを確認する仕組みを「差分検知」と呼んでいます。 この記事では、弊社の広告システムにおける機械学習モデルの差分検知について紹介します。 背景 課題 解決策 PyO3 の実装 まとめ 背景 弊社の CTR・CVR を推定する機械学習システムでは、ワークフローエンジンが定期的にモデルの学習を実行し、その後学習済みモデルを S3 にアップロードします。 広告スコアリングサーバは S3 上のモデル変更
より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 -
Stockmark の Researcher の広田です。 Stockmark には自然言語処理の研究開発を行う Research チームがあり、 その中の1つの組織に知識グラフの自動構築をテーマとする Knowledge Unit があります。 この記事では Knowledge Unit の取り組みを紹介します。 なぜ知識グラフなのか？ストックマークは企業向けの情報収集ツール Anews を提供しています。 私たちはよくお客様から、まだ自分たちが気づけていない情報があるのではないか不安だ、という声を耳にします。 市場動向や技術動向・競合他社情報などから気づきを得ることはビジネスにおいて非常に重要です。 一方で気づきを得るための情報収集はとても大変です。 インターネット上では日々膨大な量のテキストが公開されており、これらを人力で収集し尽くすことはとても難しくなっています。 また収集を行うに
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました（「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」）。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで
GitHub - llm-jp/awesome-japanese-llm: 日本語LLMまとめ - Overview of Japanese LLMs
[ English | Français | 日本語 ] 日本語LLM・英語LLMのパラメータ数の推移。日本語モデルの情報は本記事、英語モデルの情報は LifeArchitect.ai の Models table を参照しています（ただし、図のスペース上一部のモデルは省略。また、英語モデルのパラメータ数は推測値を含む）。修正・追加等ありましたらお知らせ下さい。 この記事は、一般公開されている日本語LLM（日本語を中心に学習されたLLM）および日本語LLM評価ベンチマークに関する情報をまとめたものです。情報は、有志により収集されており、その一部は論文や公開されているリソースなどから引用しています。 ⚠ 以下の点について、あらかじめご理解とご了承をお願いいたします： 本記事の内容は、完全性や正確性を保証するものではありません。これらの情報は予告なく変更されることがあり、また最新の情報を常に提
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第一回：実在モデルで学習・LoRAでキャッチライト付加 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。 AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
AIによる「自動化」の背後に隠れて生み出された、大量の人間を必要とする仕事について──『ゴースト・ワーク』 - 基本読書
ゴースト・ワーク 作者:メアリー・L・グレイ,シッダールタ・スリ晶文社Amazon『ゴースト・ワーク』とまるでホラー小説のような書名だが、ノンフィクションである。「ゴースト・ワーク」とは本書の造語で、人工知能やウェブサイトの動作を支えている、見えづらい（あるいは、意図的に隠されている）裏側の人間の労働のことを指している。わかりやすい例でいえば、人工知能のモデルに学習をさせるために、猫の画像に猫のラベルを貼りつける、あるいはフェイスブックやインスタグラムやツイッターのようなSNSで、暴力的なコンテンツとAIが自動で判定したコンテンツが、本当にまずいものなのか、誤判定されたものなのかをチェックする仕事である。 GPT-3〜4の登場もあってAIの発展著しい昨今、AIは多くの人間の仕事が奪われると恐怖と共に語られることが多いが、まだまだ完全に人間の仕事を置き換えることは難しい。それは逆にいえば、「
「テレビアニメのようなキャラ画像を生成したい」 「2次元のアニメ画像を生成したい」 このような場合には、Mistoon_Animeがオススメです。 この記事では、Mistoon_Animeについて解説しています。 本記事の内容 Mistoon_Animeとは？Mistoon_Animeの利用方法Mistoon_Animeの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。
AWS Docs GPT
AI-powered Search and Chat for AWS Documentation
Numeraiで学ぶ金融時系列モデル評価指標
雨にも負けず 風にも負けず 冬にも 夏の過熱相場にも負けぬ ロバストな予測を持ち 強欲はなく 決して悲観せず いつも静かに利益を重ねている ... そう言うモデルを 私は作りたい by ??? (20??年) 前書き こんにちは。日本爆損防止委員会です(さっき考えた)。 さて、皆さんは今日も今日とて爆損を垂れ流していらっしゃると思います。その原因は様々あろうかと思いますが、そもそも「原因がわからない」という方がほとんどではないでしょうか。 爆損しているのに原因がわからない、というのは、言うまでもありませんが大変なストレスです。楽しい思いをしようと小さな島に遊びに行ったら殺人事件が起きて誰が犯人かわからないけど容疑者の人たちと一緒に暮らさないといけないイメージです（?）。 どうせ爆損するなら、「あーワイのモデルはこういう市況に弱いことが検証でもわかってて、今はその市況だから爆損なんやー」と原
LLMで自動運転車を動かしてみた話｜aoshun7
こんにちは、自動運転EVをつくるTuring（チューリング）株式会社で共同創業者CTOをやっている青木俊介です。 先日Turingは噂のLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）で自動運転車を動かすプロジェクトを完遂させました。 上の動画にもあるように、今回開発したデモではユーザ（乗客）が音声で指示を出すと、LLMが裏で動き、自動運転車がユーザの指示に従って動いてくれます。LLMで実際の自動車が動いたのは世界初な気がします。 もちろんこのシステムで公道を走るわけではないのですが、我々Turingの開発思想的には非常に重要なデモでした。 この記事では「なぜTuringがLLMで自動運転車を動かしたのか」「実際どんな風にLLMで自動運転車が動いているのか」「Turingの開発体制の今後」について書いていこうと思います。 1. LLMと自動運転とTuring「LLMで自
欧州議会において6月14日、「人工知能（AI）AI法」が圧倒的多数により可決された。施行までにはまだ時間を要するが、AIの利用には今後、さまざまな規制がかかることになりそうだ。 by Tate Ryan-Mosley2023.06.27 239 18 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 6月12日の週は欧州のテクノロジー政策において重要な週となった。欧州連合（EU）の立法者たちがグーグルに対して新たな反トラスト訴訟を起こした同じ日に、欧州議会が「AI法（AI Act）」の規則案を承認する投票を実施したのだ。 AI法は圧倒的多数により可決された。この法案は、AI規制における世界で最も重要な進展の1つと謳われてきた。欧州議会のロベルタ・メッツォーラ議長は、AI法について、「今後何年にもわたって世界標準となることは間違いない」と評している。 しかし、規制内容がすぐに明確にな
「顔を右に」「口を開く」など画像の動かしたい部分をAIがいい感じに修正してくれるツール「DragGAN」のソースコード＆デモが公開される
AIを使って画像を生成する時、「ちょっとだけ修正を加えたい」と思うことは多いもの。そんな人たちの夢をかなえるツールが「DragGAN」です。DragGANは画像の中で動かしたいポイントを指示するだけでAIが自動で修正してくれるというもので、2023年5月に論文だけが提出されていましたが、2023年6月22日にソースコードが公開され、同時にデモも登場しました。 GitHub - XingangPan/DragGAN: Official Code for DragGAN (SIGGRAPH 2023) https://github.com/XingangPan/DragGAN Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold https://vcai.mpi-inf.mpg.
AIと3Dを利用したアニメ制作 統一性のある背景を様々なアングルから生成｜abubu nounanka
こんにちは。一般クリエイターです。前回からlineart(AI着色)を利用したイラスト製作を色々と試していましたが、lineartを使用することでかなり細部に渡って生成物の形状を制御できることが分かってきました。3D背景と併用することで、統一性のある背景を様々なアングルから描写することができます。これによって「AIが生成する背景は描写毎に形が変わってしまうので、同一室内の複数カットを作成できない」という問題がある程度解決されてしまいました。されてしまいましたよ！ある程度！ なので今回は3D背景モデルを使用して３カットほどシーンを生成させて何かアニメっぽいやつ作りたいと思います。作業手順はだいぶ複雑になりますので、「AIを活かしてなんか作品作りてえな～」と思ってる人向けの内容となっております。AI着色を使用したイラスト作成に関しては前回記事を参照してください。 まずは今回のアニメの舞台となる
GPUメモリが小さくてもパラメーター数が大きい言語モデルをトレーニング可能になる手法「QLoRA」が登場、一体どんな手法なのか？
GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art
テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目してサーベイしています。今回は、実際のテラーノベルのデータを簡単なモデルに適用してみたので報告します。 グラフニューラルネットワーク (GNN) グラフニューラルネットワーク（GNN）とは、グラフ理論において対象を「ノード」と「エッジ」からなる「グラフ」として扱うためのニューラルネットワークの一種です。例えば、テラーノベルにおいては、ノードがユーザーや作品の一つ一つを表し、エッジが「読んだ」「いいね」「フォロー」などを表します。ディープラーニングの発展に伴い、GNNの研究も盛んになっており、大規模なデータや様々なタスクに適用されるようになっています[1]。 テラーノベルでのグラフの例 arxivで投稿された年ごとの「Graph Neural Network」がタイトルに含まれている件数 G
CybagerAgent AI事業本部 2023年度新卒研修 MLOps 応用編で使用したスライドです。 ハンズオンで使用したGitHub Repository: https://github.com/nsakki55/aws-mlops-handson
人工知能規制、資本主義批判、民主主義再考
人工知能規制、資本主義批判、民主主義再考 2023.05.22 Updated by yomoyomo on May 22, 2023, 18:58 pm JST 先週、米上院の公聴会に召喚されたOpenAIのサム・アルトマンCEOが、「AIに規制は必要」と発言したことが話題になりました。ディープラーニング分野に多大な貢献をしたAI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントンが、Googleを退社して「AIは人類の脅威になる」と警鐘を鳴らすのと合わせ、今のAIを巡る報道には不安をかきたてる浮足立った空気があります。 冷静に考えれば、AI開発を免許制にすべきという規制を求めるサム・アルトマンの発言は、オープンソースによるコモディティ化を牽制しながら、市場で優位性を確保したところで規制を求めるルールメイキング戦略の定石に沿ったもので、要は現状の優位性の定着が目的であり、驚くところはありません。 た
【5/6修正】 申し訳ございません。 もともと自分の学習用に記事の内容をまとめていて、それを公開していたのですが、無許可転載であるとのご指摘がありましたので、記事の内容を削除いたしました。 配慮が欠けていました。 申し訳ありませんでした。 元記事をお読みください。 https://www.fast.ai/posts/2023-05-03-mojo-launch.html
Mojo combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models.
基礎コースでは、機械学習の基礎と核となるコンセプトについて説明します。 下記の順序に沿って更新することをおすすめします。
ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま
文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This requires a recommendation algorithm to distill the roughly 500 million Tweets posted daily down to a handful of top Tweets that ultimately show up on your device’s For You timeline. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline. Our recommendation system is composed of many in
本ブログでは、OpenAI社から発表されたチャットサービスであるChatGPTの仕組みを紹介していきます。どのようにChatGPTを使うかといった話ではなく、ChatGPTそのものがどのような枠組みの上で成り立っているのかをざっくりと理解できることが本記事のゴールとなります。
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"
GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs
画像生成AI「Midjourney」の開発チームが、2023年3月16日(木)に「Midjourney V5」のアルファ版をリリースしました。「Midjourney V5」では超高画質な画像生成が可能となっているだけでなく、画像生成AIの課題であった「『手』を正確に描写できない問題」が解決されたという報告も寄せられています。 Starting today our community can test Midjourney V5. It has much higher image quality, more diverse outputs, wider stylistic range, support for seamless textures, wider aspect ratios, better image prompting, wider dynamic range and more
GPT-4
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ
フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは？ ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論
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RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
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世界を変えた画像生成AI、さらに進化「Stable Diffusion XL（SDXL）」いよいよ正式公開 (1/4)
【Stable Diffusion】Mistoon_Animeの利用方法
欧州議会が「AI法」を可決、今後予想される5つの規制
グラフニューラルネットワーク(GNN)を使ったタグ分類
CyberAgent AI事業本部MLOps研修応用編
「Mojoは、ここ数十年で最大のプログラミング言語の進歩になるかもしれない」のまとめ｜りさ | AI
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シンギュラリティは来ない - きしだのHatena
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Prompt Engineering Guide – Nextra
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完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す｜shi3z
画像生成AI「Midjourney V5」登場、超高画質＆AIが苦手な「手」もキレイで実写との区別はほぼ不可能
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開