この連載ではおなじみのキャラクター「明日来子さん」に右側からライトを当ててみた。左がIC-Lightを適用したもので、右がオリジナル。環境はWebUI Forge用の拡張機能を使用 5月8日に、「ControlNet」など画像生成AI関連の著名研究者であるイリヤスフィール（lllyasviel）さんが発表した「ICライト（Imposing Consistent Light、印象的な一貫的なライト）」が盛り上がりました。入力した画像をもとに、後から指定した照明効果を踏まえた画像を生成する技術です。 画像生成AIで照明効果がつけられる「ICライト（IC-Light）」 発表された学習済みモデルは、「ライトを指定すると、キャラクターのデータに合わせてテキストのプロンプトに合わせて独自に背景を生成するもの」「キャラクターとライトの影響を加味して、別の背景画像と合成するもの」の2種類があります。これ
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 Graph Game - By Sabrina Ramonov https://graphgame.sabrina.dev/ サイトにアクセスするとこんな感じ。「RNN」「LSTM Cell」「GRU Cell」「ResNet Block」「Deep RNN」という5つのステージが用意されています。まずは「RNN」をクリックしてみます。 「x_t」「h_t」「y_t」という3つの箱が出現しました。それぞれの箱はデータを表しており、上が出力で下が入力となっています。「x_t」の上の○をクリックし、ドラッグして「h_t」の下に接続します。 緑の線で接続が表示され
こんにちは。iOSの日本語入力アプリである「azooKey」を開発しているMiwaです。 azooKeyは最近macOS版の開発が進んでいます。このazooKey on macOSに、完全にローカルで動作するニューラルかな漢字変換エンジンである「Zenzai」を開発し、搭載します。この記事ではZenzaiの技術を解説します。 Zenzaiを搭載したazooKey on macOSは現在アルファ版としてリリースしています。macOSをご利用の方はぜひ入れて試してみてください！ Zenzaiの概要 日本語入力に欠かせないかな漢字変換ですが、その歴史は長く、50年にも及びます。この間様々なアルゴリズムが提案され利用されてきましたが、近年の技術開発はやや落ち着きつつあります。オープンソースのかな漢字変換ソフトウェアで今でも広く利用されているものは数えるほどしかありません。 クローズドソースのシステ
プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な
“ラズパイ5”にNPU追加できる「Raspberry Pi AI Kit」 最大13TOPSの推論性能 日本では近日販売へ
関連記事 「Raspberry Pi 5」発表 拡張性や処理速度が向上 国内の販売時期は未定 英Raspberry Pi財団は、小型コンピュータ「Raspberry Pi 5」シリーズを発表した。英国では10月から販売予定だが、日本国内での販売時期は不明。 AI処理に適した「Copilot+ PC」、各メーカーが続々発表 ラインアップ一覧 米Microsoftは、AIアシスタント「Copilot」などAIの実行に適したWindows PCカテゴリー「Copilot+ PC」を発表した。各メーカーが6月18日以降に発売するSnapdragon搭載のCopilot+PCを紹介する。 AI対応“Copilot+ PC”でArm搭載の新「Surface Pro／Laptop」 「M3 MacBook Airより高速」とうたう性能と価格は？ 要点まとめ 米Microsoftが発表した、新しい「Sur
「Anthropicに参加し、スーパーアラインメントミッションを継続できて嬉しい」──米OpenAIを退社したばかりのヤン・ライケ氏は5月28日（現地時間）、Xにこうポストした。 ライケ氏はOpenAIで、人間より賢いAIの制御を目指すSuperalignmentチームのトップをチーフサイエンティストだったイリヤ・サツケバー氏と共同で務めていた。サツケバー氏は14日に、ライケ氏は17日に退社を発表している。 ライケ氏は退社の際、OpenAIが「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と批判した。両氏の退社後、Superalignmentチームは解散したが、OpenAIは28日、理事会メンバーが率いる新たな安全およびセキュリティ委員会の設立を発表した。 ライケ氏はポストで、「私の新しいチームは、スケーラブルな監視、弱い一般化から強い一般化への移行、自動化されたアライメントの研究に取
AIの仕組みであるLLMの「ブラックボックス」の内部を見てどのニューラルネットワークが特定の概念を呼び起こすかを知る試みをAnthropicが解説
チャットAI「Claude」などを開発するAI企業「Anthropic」がAIモデルの内部動作について、何百万もの概念がどのように表現されているかという研究結果を報告しました。 Mapping the Mind of a Large Language Model \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/mapping-mind-language-model AIモデルの本体である大規模言語モデル(LLM)の出力はブラックボックスとして扱われており、入力に対応して出力が行われた時になぜその特定の応答が出力されたのかは不明となっています。そのため、モデルが有害・偏見・ウソなどの危険な出力をしないことを信頼するのは難しいものです。 Anthropicは以前よりLLMの内部についての研究を行っており、2023年10月には「特徴」単位でまとめるこ
秋葉原のラボを紹介 島澤甲氏：「そんなこと言ってもどうやったらこれを伸ばせるのよ」というところをちょっと紹介したいと思います。私は3次元的に技術を伸ばすためには環境も大事だと思っていて、ちょっとウイングアークの例を紹介しようかなと思います。 冒頭に、4億円うんたらと書いてありましたが、実はこういう世界観を実現するために秋葉原にラボを作りました。今日は、時間がないし自慢する場でもないのでサラッとだけ紹介します。ちょっと画面を変えますね。 （スライドを示して）今私はこんなところにいて、何インチだったかな？ 四百何十インチだったかな？ LEDパネルのモニターみたいなものがあります。少しカメラを回転させて周りを見せられますかね？ スコーピオンというゲーミングチェアのお化けみたいなものや、ちょっとわかりにくいですけどその奥には私たちのクラウドサービスの情報が可視化されているパネルがあります。今日は細
生成AI（人工知能）の活用においては、大規模言語モデル（LLM）に与えるプロンプト（指示文）の工夫が重要だ。最新の研究で、プロンプトは長く詳細であるほど良好な結果が得られることが分かっており「メガプロンプト（巨大プロンプト）」という言葉すら登場しているほどだ。 LLMに与えるプロンプトというと、米OpenAI（オープンAI）が提供するChatGPTのようなチャットボットの入力画面に打ち込む数行のテキストを想像しがちだ。しかし先進的なAI研究者は最近、紙に印刷すると1～2ページにも及ぶような、とても長いプロンプトの開発に取り組んでいるのだという。 「私たちのチームではそれをメガプロンプトと呼んでいる」。ディープラーニング（深層学習）の著名研究者で、AI教育サービスを手掛ける米DeepLearning.AI（ディープラーニングドットAI）の創業者であるAndrew Ng（アンドリュー・ウン）氏
高学歴､高収入､高スキルな人ほど｢リストラ候補｣になる…東大AI研究者が証言する｢AIと仕事｣の意外な関係 給料の低い｢肉体労働｣はAIの影響を受けにくい
長らく議論が続く「AIによる労働への影響」 「特別なスキルを必要としない賃金が低い仕事であるほど、コンピュータ／AIによる自動化の影響を受ける可能性が高い」 これは、コンピュータ／AIが労働に与える影響を分析する研究で、長らく共有されてきた主張です。この分野の研究はいくつか例がありますが、ほぼすべてでこの結論に達していたと言っていいでしょう。 ディープラーニング登場直後の2013年に発表された、オックスフォード大学のカール・フレイとマイケル・オズボーンによる世界的に有名な論文「雇用の未来」でもこの主張がされています。 また、2019年に出版された、同じくカール・フレイによる書籍『テクノロジーの世界経済史』（邦訳版は2020年、日経BP刊）でも、数多くの研究を俯瞰ふかんしながら同様の主張にまとめられています。 では、生成AIが登場した2023年現在に広く共有されている主張はどうなっているので
最近、プロセッサに「NPU」と呼ばれる人工知能（AI）処理に特化したユニットが搭載されるのがちょっとしたブーム（？）になっている。このNPUって、GPUなどと何が違うのか、なぜプロセッサに搭載されるようになってきたのか解説しよう。 プロセッサに搭載されている「NPU」って何？ Intelの最新プロセッサ「Core Ultra」には、人工知能（AI）処理に特化した「NPU」が搭載されている。NPUは、スマートフォン向けのプロセッサにも搭載が進んでいる。ところで、このNPUはCPUやGPUと何が違うのだろうか？ 写真は、Intelのプレスリリース「AI PCの新時代の到来を告げるインテル Core Ultra プロセッサー」のCore Ultraプロセッサーの写真を使って、「CPU」「GPU」「NPU」の文字を載せたもの。 今回のお題は「NPU」である。出だしから注釈になってしまうが、NPUと
AIライティングアシストとは？英語学習への効果やデメリット・最新の研究も紹介 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回はAIライティングアシストの英語学習への効果やデメリットについて考えていきたいと思います。さらに、最新の研究も紹介していきます。AIライティングアシストを支えているのが自然言語処理であり、それを言語に最適化したツールとしてChatGPTやGrammalyが英語学習のツールとして注目されています。今回はそれらのAIライティングアシストの正しい使い方について考えていきたいと思います。 ↓↓英語学習動画を随時アップしています www.youtube.com 主な参考文献 「言語と身体性」 「はじめての認知言語学 」 「ゼロからわかる人口知能」 AIライティングアシスト AIライティングアシストとは 英語学習者(EFL)とAIライティングアシスト AIと第二言語習得研究 自然言語処理(NLP) 自然言語処理とは 自然言語処理の発展 脳内に入り込んだニューラルネットワーク ディープラー
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
どうも、オリィ研究所の ryo_grid こと神林です。 こんにちは。 時系列データに対するディープラーニング適用の一例として、深層強化学習（DQN）させたトレードエージェント（まともなパフォーマンスを発揮する）のモデルを作成し、FX自動トレード（のシミュレーション）をするということにトライしてきました。 深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【続】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【成功】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita 【LSTM導入版】深層強化学習でのFX自動トレード（のシミュレーション）がうまくいかないのでオレオレ手法を考えた - Qiita このテーマに
ロボット工学セミナー：「ロボットのためのLLM・VLM 利活用」 2024年5月23日 ⾃⼰教師あり学習は，ラベルなしデータを⽤いた事前学習法である．⾃⼰教師あり学習では，データから正解ラベルを⾃動で作成できるプレテキストタスクにより事前学習を⾏い，様々な下流タスクに効果的な特徴表現を獲得する．対照学習に基づく⼿法が教師あり事前学習法と同程度以上の学習効果が⽰されて以降，対照学習の派⽣⼿法が数多く提案された．また，Vision Transformer (ViT) の台頭以降は，ViT の構造に合わせた⽅法として Masked Image Modeling が提案され，現在に⾄るまで盛んに研究が⾏われている．本チュートリアルではまず⾃⼰教師あり学習の概要と代表的な評価⽅法について紹介し，対照学習と Masked Image Modeling ⼿法について解説する．
「実装段階ではサーバーはどんな仕組みになるのか」「価格はどのくらいか」──。2月下旬、人工知能（AI）開発を手掛けるプリファードネットワークス（PFN、東京・千代田）が開いた、AIのディープラーニング（深層学習）向け独自半導体チップ「MN-Core」についての勉強会の一幕。通信会社やデータセンター関連企業の社員らから熱心な質問が飛んだ。日の丸半導体復活への期待が高まる中、日本で有望なスタートア
tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。 連載目次 もう4年も前になりますが、2020年5月に「マルチバックエンドKerasの終焉（しゅうえん）、tf.kerasに一本化」という記事を書きました。しかしその後、逆の動きが起きています。本稿では、前回の記事をフォローアップする目的も兼ねて、最新の状況をお伝えします。 そもそもKer
「EOS Rシステム」初のフラッグシップ機“EOS R1”を開発 新開発の映像エンジンシステムにより高性能AF・高画質を実現 | キヤノングローバル
ニュース 「EOS Rシステム」初のフラッグシップ機“EOS R1”を開発 新開発の映像エンジンシステムにより高性能AF・高画質を実現 キヤノンは、RFマウントを採用した「EOS Rシステム」初のフラッグシップモデルとして、フルサイズミラーレスカメラ“EOS R1”の開発を進めており、2024年中の発売を目指します。 EOS R1 ＊RF24-70mm F2.8 L IS USM装着時 現在開発中の“EOS R1”は、キヤノンの最先端技術を結集し、フラッグシップ機に求められる最高クラスの性能、高耐久性・高信頼性を兼ね備えたプロ向けミラーレスカメラです。静止画・動画性能をともに飛躍的に進化させ※、スポーツや報道、映像制作など幅広い分野の第一線で活躍するプロフェッショナルの高いニーズに応えます。 本機は、従来の映像エンジン「DIGIC X」に加え、新開発の映像エンジン「DIGIC Accele
はじめに この記事ではHugging Faceという🤗なサイトでAIのデモを作ってみることを説明します。 ただし、この記事に書いてある方法でデモを作ったとして、そのデモにより起きることに責任は持てません。あらかじめご了承ください。 Hugging FaceのZeroGPUとは ZeroGPU とは、デモの利用者が使う瞬間だけ高性能なGPUが借りられるというサービスです。現在はA100 40GBが一瞬借りられます。これを実現できているのは世界でHugging Faceだけでしょう。お値段は月額9ドル（約1500円）です。もし、ZeroGPUがなかったら、私は計算上40万円以上月に払っていることになります。それぐらいコスパの良い実験的サービスです。ぜひ使いましょう。 （ZeroGPUのページより引用） ZeroGPUの事前準備 まず、適当なクレジットカードを用意してください。次に、Huggi
Interview | tofubeats | 今は仕切り直しの気分 | AVE | CORNER PRINTING
突発性難聴の発症に端を発する極めてパーソナルなアルバムである前作『REFLECTION』から2年。tofubeatsの新作EP『NOBODY』は、AI歌声合成ソフト『Synthesizer V』（Dreamtonics）を用いて制作された誰でもない声をフィーチャーしたハウス・ミュージックが頭と体を揺らす作品だ。彼にとって特定のヴォーカリストをフィーチャーしない初めての作品である本作は、画期的なことをしれっとやってのけるtofubeatsらしいマナーが感じられると共に、何重にもレイヤードされたコンセプトが匿名的なダンス・ミュージックに乱反射され、聴けば聴くほどに深く引き込まれる。その心地良くディープなグルーヴのただ中で、果たしてtofubeatsは何を思うのか。 取材・文 | 小野田 雄 | 2024年4月 撮影 | 久保田千史 ――コロナ禍がクラブ・カルチャーにおける大きな転換点。現場に立
ナナロク世代とAI｜shi3z
理系の学生にちょっとした仕事を頼んだ。 「画像形式をどうするか聞かれたんですけど、ジェーイーピージーとかピーエヌジーとかどれを選べばいいですか」 そうか。理系といっても情報系じゃないから、JPEGをジェイペグと読むことを知らないのか。 ファイル形式の違いは、その形式フォーマットが生まれた背景を理解しないと適切なファイルを選べない。なるほど。 ひょっとすると僕はこのnoteを最近の読者が読むには少し難しく書き過ぎていたのかもしれない。最近は大学の講義が多いので、講義をきっかけに僕に興味をもってくれた学生がいたとしても、僕の記事は読み方さえわからない言葉がたくさん出てきてわけがわからない教科書みたいに見えているのかもしれない。これが老いるということか。 ほとんどの読者は、実はさりげなく置いてけぼりになっているのではないか。それでも今は少子化でナナロク世代(1976年生まれの人)以降の老人の方が
AI、わからない。｢マシンラーニング｣と｢ディープラーニング｣って何がちがうの？2024.05.30 08:0012,871 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 初めてChatGPTを使ったときの驚きも今はむかし。すっかり慣れてきてしまった今日このごろ。 AIがいたるところに進出してはいるものの、AIが結局なんなのか、どんな技術なのかはいまひとつわかっていません。マルチモーダルとか、ディープラーニングとかマシンラーニングとか、よく耳にする言葉はあるんですけどね。 AI開発に欠かせないという｢マシンラーニング｣ってなんですか？ ｢ディープラーニング｣ってなんですか？ そもそもAIってなんですか？AI。Artificial Inteligenceの頭文字をとったもので、日本語では人工知能のこと。いつの日か、マシン自身が｢考える｣ことができるようになるのが
GPT解説2 アテンションの仕組み (Attention, Transformer) | Chapter6, 深層学習
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://www.youtube.com/watch?v=eMlx5fFNoYc&t=795s&pp=ygUVYXR0ZW50aW9uIDNibHVlMWJyb3du 新チャンネルUfolium https://www.youtube.com/watch?v=nF7gFRebGTk&pp=ygUHdWZvbGl1bQ%3D%3D https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&p
未経験から IT エンジニアを安心して目指すには？現実の壁と成功へのロードマップ 7 ステップ | 安定志向のITキャリア入門
YouTube で見る 未経験からでも IT エンジニアになれる？ それって本当に現実的なの？ 未経験から IT 業界への転職は、様々な情報が錯綜していて心配かもしれませんね。わたし自身も IT エンジニアになる際は先行きの不透明さから不安でした。 しかし、その不安や心配は大切なサインです。わたしの 20 年の IT エンジニア経験を鑑みても、安心して IT キャリアを歩むためには押さえておいた方が良い大事なポイントがあります。 この記事ではまず、未経験の方が不安に感じる理由の候補 7 つを明らかにします。その上で、それらの不安を安心に変え、現実の壁を乗り越えるロードマップをお伝えします。 この記事を読むことで、あなたは IT キャリアへの不安を払拭する術を知ることができます。安心して次へのアクションを始められるようになりますよ！ この記事を書いた人 りもじい YouTube X Inst
市場で注目を浴びているトレンドを深掘りする連載「マネ部的トレンドワード」。今回のテーマは、「現代用語の基礎知識選 2023ユーキャン新語・流行語大賞」のトップ10に入った「生成AI」。 生成AIと聞いて「ChatGPT」をイメージする人は多いだろう。「ChatGPT」は、大量のテキストデータを処理し、自然言語（人間が扱う日本語や英語などの言語）を理解・生成する「大規模言語モデル（LLM）」の一種だ。 電機メーカーのNEC（日本電気）は、2023年7月に独自のLLMを開発。そして、同年12月にはそのLLMと映像認識AIを掛け合わせ、長時間の動画からユーザーの目的に応じた短縮動画と説明文を自動生成する技術を開発したことを発表し、2024年3月には試用版の提供を開始している。 「映像認識AI×LLM」の技術は、社会のなかでどのように活用されるのだろうか。NECビジュアルインテリジェンス研究所の劉
2024年05月18日19時30分 【特集】株価変貌の初動につけ！ 先端半導体「HBM」で化ける最強6銘柄 ＜株探トップ特集＞ ―生成AI市場急拡大でにわかに脚光、GPUとともに新たな成長のステージへ― 東京株式市場では5月に入ってから日経平均株価が一進一退、3万8000円台での往来を繰り返している。方向感の定まらない地合いが続いているが、5日・25日・75日移動平均線がいずれも3万8000円台半ばで収れんする動きにあり、もみ合い圏離脱の機は熟しつつある。世界の株式市場に目を向ければ5月は総じて強気相場が繰り広げられており、欧州や米国では軒並み主要株価指数が史上最高値を更新するなどリスクオンを強く印象づける。相対的に出遅れる日本株のキャッチアップが期待されるところだ。 3月決算企業の決算発表が概ね終了し、ここからは再びテーマ買いの動きが復活しそうだ。米国株市場ではNYダウに先立ってナスダッ
自作イラストに「AI学習禁止」と記載することに意味はある？学習段階における「画像生成AIと著作権」【弁護士が解説】（THE GOLD ONLINE（ゴールドオンライン）） - Yahoo!ニュース
誰でもイラストレーター並みの絵を出力できるとして話題の「画像生成AI」。画像生成にあたっては、テキストで指示を与えて出力するほか、画像を与えることで新しい画像を出力する、という方法もあります。ただし後者は、自らの手で制作してきたクリエイターから大きな反発を呼んでおり、自作品が生成AIに使われる事態を防ごうと、投稿物やプロフィールに「AI学習禁止」と記載するケースも増えています。とはいえ、こうした表明は有効なのでしょうか。五十嵐良平弁護士が、著作権法と照らし合わせて解説します。 画像生成AIの台頭で絵描き界隈に波紋画像生成AIが次々と発表され、大きな話題を呼んでいます。みなさんも、使ったことがあるのではないでしょうか。 私からは、主に著作権を取り上げて、法律の観点から画像生成AIに関連する議論を紹介していきたいと思います。AIと著作権に関する議論は、AIを作る段階（学習段階）とAIを利用する
日系コンサルティング会社を経て2019年にブレインパッドに参画。機械学習を用いた需要予測の事例や、金融商品取引の分析事例を担当。昨今は汎用ソルバーを用いた数理最適化の事例にも従事。フィージビリティの検証からKPI設計までトータルで支援。機械学習をはじめとした技術の「社会実装」の実績をもつ。東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2020-2023 特別講師。 1.出会いとこれまで DOORS編集部 今回は、AIの現場最前線で活躍する「からあげ」さんと、株式会社ブレインパッドの内池による対談です。「データサイエンティスト」という職種に焦点を当てて、過去・現在・未来のAIやデータサイエンスについて大いに語っていただきたいと思います。まずはお二人の出会いのきっかけから教えていただけますか。 株式会社松尾研究所・からあげ氏×株式会社ブレインパッド・内池 きっかけは「ディープラー
下がるCPUアーキテクチャへの依存度Copilot+ PC最初の製品である新型Surfaceに着目すると、クァルコムの最新チップであるSnapDragon Xシリーズを搭載していることに目が行きがちだ。アップルが真っ先にMacをArmに移行させたように、Armアーキテクチャがカバーする応用領域は着実に広がってきた。 それが、x86アーキテクチャを基本としてきたWindowsを開発するマイクロソフトが作る、新しいトレンドとコンセプトを示す主力デバイスにまで広がってきたということは、今後インテルやAMDへは厳しい道のりが…といった文脈を想像しがちだ。 アップルが高性能なSoC*1をMacで展開していることを考えれば、今後、これが世の中のトレンドになるという想像をするかもしれない。 *1：一枚のチップ上に、様々なシステム機能を集合させた半導体製品 しかしインテルやAMDが競っている領域と、Arm
OpenAIのGPT-4のアーキテクチャへの仮説：Mixture Of Experts(MoE)による拡張性の高いLLM｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
OpenAI社のGPT-4は、従来のGPT-3, GPT-2.5と比較して巨大な言語モデル持ち、パラメタ数でいうと1,750億〜2,800億個、とされています。これはデータ量で言うと45GBに及びます（従来のGPT-3はその1／3近くの17GB）。データ量が多くなった分、精度や正確性は高くなったと評価されてますが、ハルシネーションによる間違った回答の比率が少なくなったかと言うと そうでも無い、と言う意見も多いし、人間の思考の様な推論（reasoning）がまだ十分にできない、と言うことも根本的な課題です。 AIシステムのパラメタが巨大化する最大の課題は、それをトレーニングするためのコストが著しく高くなってしまう、という事。この辺のスタディはかなりされていると思いますが、この課題を解決する方法の一つとして、MoE (Mixture of Experts) アーキテクチャ、と呼ばれるニューラル
顔認識技術は、セキュリティ、マーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用されています。 特に、ディープラーニングの発展により、顔認識の精度は飛躍的に向上し、より広い範囲で利用されるようになりました。 そんな中、Pythonで顔認識を手軽に実装できるオープンソースのフレームワーク「Deepface」が注目を集めています。 Deepfaceは、複数の最先端の顔認識モデルをラップしており、少ないコード量で高精度な顔認識を実現できます。 この記事では、そんなDeepfaceについて解説しています。 本記事の内容 Deepfaceとは？DeepfaceのインストールDeepfaceの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attri
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画像生成AIに照明革命 日本と世界で同時に“神ツール”登場 (1/3)
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
自分がどれくらいニューラルネットワークを理解しているかを確かめられるゲーム「Graph Game」
ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
グーグルのAI祭り「Google I/O 2024」基調講演を総まとめ
OpenAIを「限界点に達した」と退社したライケ氏、競合Anthropicで安全チーム結成へ
「エンジニアとしての魅力は、どれだけ言語を知っているかにあらず」 CTOが語る、これからのエンジニアに求められること
生成AIを賢くするには「メガプロンプト」がお勧め、ファインチューニングは有害？
第288回 人工知能時代には必須か？ 最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何
深層強化学習（DQN）で学習するFXトレードエージェントを作ってみた - Qiita
⾃⼰教師あり学習によるビジョン基盤モデルの事前学習
プリファードネットワークス、AI半導体でNVIDIA追う 省エネに勝機 - 日本経済新聞
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Hugging FaceのZeroGPUでAIのデモを作る方法: 初級編 - Qiita
AIアプリ活用のカギはCPU、GPU、NPUそれぞれへの最適化 ～なぜ今がAI PC向けアプリ開発スタートアップに好機なのか[Sponsored]
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Graph Game - By Sabrina Ramonov
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NEC発「映像認識AI×LLM」が業務効率化・DX化推進の起爆剤に！ | 東証マネ部！
株価変貌の初動につけ！ 先端半導体「HBM」で化ける最強6銘柄 ＜株探トップ特集＞ | 特集 - 株探ニュース
AIを社会実装するためにデータサイエンティストができること | DOORS DX
マイクロソフト“Copilot+”が描く、AI中心のパーソナルコンピューター革命
PythonとDeepfaceで始める顔認識 – 初心者から上級者まで