Segmentation Models Pytorch の バックボーン(Backbone) を設定したいように変更する時の方法と注意点 はじめに ディープラーニングのための自動微分をしてくれる PyTroch において、セグメンテーションのタスクのモデルを簡単に提供してくれるのが Segmentation Models Pytorchです。 モデル作成の初学者から Kaggle などのコンペ、業務でも仕様できるくらい便利なライブラリーです。 もう既にバックボーンとなるエンコーダーは自由に選べるほど豊富にあります。 しかしながら、最新のモデルや3Dカスタムなどをする時に簡単にカスタムする方法がわからなかったので備忘録のつもりで例を記載しております。 実装 Python 実装を記載します。 基本のおさらい import segmentation_models_pytorch as smp m
「NVIDIA 生成AI Day 2023 Summer」基調講演 東大 松尾氏 vs NVIDIA 井﨑氏 対談レポート 大変革に日本企業がとるべき一手 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
2023年7月28日、生成AIに関する一日限りのオンライン・セミナーイベント「NVIDIA 生成AI Day 2023 Summer」がはじまった。基調講演は「始まった大変革、日本企業がとるべき一手」と題して、東京大学 松尾豊氏とエヌビディア合同会社 井﨑武士氏の対談が行われた。 参加希望者が多数だったため、予約時点で打ち切られ、リアルタイムで拝聴できない人も多かった。しかし、本日夜(7月28日 19時以降)よりアーカイブとして配信が行われるので、全編を確認したい人はそちらへの参加をオススメしたい。 松尾氏と井﨑氏の対談では「生成AIとこれまでのAIの違い」「海外の生成AI事例」「松尾先生や学生のChatGPT使用方法は」「ChatGPTは何が凄いのか」「日本が生成AIで儲けるためには」「日本政府の現在、今後の取り組みは?」「生成AIのリスクへの対応について」「生成AIは今後どのような存在
学習不要のUNet改変法まとめ｜gcem156
最近になって、UNetの構造をいじって生成速度をあげたり、品質を高める方法が色々提案されたのでまとめてみます。 UNetについて 過去に記事をあげてたと思います。UNetはIN層・MID層・OUT層に分かれます。downとかupとか呼ばれることもありますが、今回はIN/MID/OUTで統一します。IN層では入力がどんどん縮小されていって、OUT層では元のサイズに戻っていきます。UNetは一直線ではなくIN層からOUT層へのSkip connectionがあることが特徴です。ディープラーニングでは、一般的に入力に近い層を浅い層、出力に近い層を深い層と言いますが、UNetはその構造上入出力に近い層を浅い層、真ん中を深い層と表現します。 生成速度の向上法Token Merging これは前に記事を作った気がします。元々は画像のクラス分類に利用するViTモデルに対する手法ですが、それをStable
EduLabは、OCRサービス「DEEP READ」において、GPT-4を組み合わせた新機能を追加しました。 このAIニュースのポイント 「DEEP READ」は、ディープラーニングに基づくAIを活用した手書き文字テキストデータ化サービス GPT-4を活用した新機能では、キーワードを指定するとAIが情報を自動抽出すること等が可能 あらゆる種類の書類から必要な情報をAIが自動抽出、企業のDXを推進していく 株式会社EduLabは、手書き文字の読み取りも可能なOCRサービス「DEEP READ」において「ChatGPT」にも搭載されるAIの大規模言語モデル「GPT-4」を組み合わせた新機能を追加しました。 「DEEP READ」では、AIを活用することにより、従来型のOCRの課題であった手書き文字も高精度で認識することが可能です。これまで、保険・金融業界やBPO事業者、学校法人など、様々な企業
同変グラフ畳み込み拡散モデル（EDM: E(3) Equivariant Diffusion Model）による分子生成をtf2で実装します。 同変グラフ拡散モデルによる分子生成 拡散モデルによる分子デザイン 拡散モデルの優位性 ① 学習安定性が高く、大きく複雑な構造生成が可能 ② 高精度な条件付け生成により、実務的な分子デザインが可能 創薬・材料科学分野で広がる応用 EDM：同変グラフ畳み込み拡散分子生成モデル 同変グラフ畳み込みネットワーク 並進・回転同変性の獲得 拡散モデルとの組み合わせ TF2での実装 QM9データセットの入手 分子構造をネットワーク入力用にフォーマット 同変グラフ畳み込みネットワーク 拡散モデルのトレーニング 生成結果 参考文献 拡散モデルによる分子デザイン 拡散モデル(Diffusion Model)を利用した画像生成が、GPTなど大規模言語モデル（LLM）と並
レポート クリエイターを守る“創作の証”「Wacom Yuify」は2024年に公開、ワコムが創業40周年 2023年7月12日に設立40周年を迎えたワコムが、これからの展望を示す場としてメディアラウンドテーブルを開催した。 ワコム代表取締役社長兼CEOの井出信孝氏 近年話題の生成AIにも関わるデジタル証明書技術「Wacom Yuify」をはじめとした今後の方針について、井出信孝代表取締役社長兼CEOが自ら語った。 すでに日常に溶け込んでいるデジタルペン技術 PCはキーボードによるテキスト入力で操作するのが主流だった1984年に、世界初のコードレスペンタブレット「WTシリーズ」を発売したワコム。1983年の設立以来、デジタルペンによる直感的なインターフェースの開発と提供を続けてきた。 現在、世界150以上の国と地域でワコムのペンタブレットが使用されており、映画制作から工業デザインまで幅広い
国内AIインフラ市場予測を発表
Contact For more information, contact: jp-Press Japan Email: jp-press@idcjapan.co.jp Phone number: +81-3-6897-3812 Japan, 2024年3月7日 - IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社（所在地：東京都千代田区九段北1‐13‐5、代表取締役社長：村橋俊介、Tel代表：03-6897-3812）は、国内AI（Artificial Intelligence：人工知能）インフラ（サーバー／ストレージ）市場予測を発表しました。2023年の国内AIインフラ市場の支出額は、前年比46.1％増の1,094億8,900万円と見込んでいます。国内AIインフラ市場の2022年～2027年における支出額の年間平均成長率（CAGR：Compound Annual Growth Rate）
将棋の藤井聡太さん８冠達成と我が家のしつけ？！【犬の四コマ漫画】 - 犬とハムスターの四コマ漫画☆ポコラキ☆
イラスト：素材ラボ、イラストAC 〇藤井聡太さん８冠達成おめでとうございます！ 少しニュースとしては遅くなりましたが、藤井聡太さんが将棋で８冠を達成されました。正直、私は将棋のことはよく分かりませんが、パパが大の将棋好き。藤井さんが８冠の偉業を達成する瞬間の生配信を、仕事の帰り道、夜な夜な公園のベンチで観戦していたようで（どうりで帰りが遅いと思った）、勝利の瞬間、「すごい！すごい！勝率１％からの大逆転！」と興奮してＬＩＮＥを送ってきました(笑)。私は将棋のことはよく分かりませんが、連日、ニュースやワイドショーで取り上げられていたので、さすがにその偉業のすごさは伝わってきました。大リーグで活躍する大谷翔平さんもそうですが、最近、若い人の中で天才的な活躍をする日本人が増えていることは嬉しいことですね。どうやったら、そんな天才を育てることができるのかしら・・・なんて思いながら、今回は将棋を四コマ
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
人工知能（AI）コミュニティーは、偽の動画を作成するのが非常に得意になった（たとえば、2月に発表されたOpenAIの「Sora」は、滑らかな架空の空撮動画とともに公開された）。そのため、理知的かつ現実的な疑問を禁じ得ない。こうした動画をどうすべきなのだろうか。 Googleの研究者であるEnric Corona氏と同僚らが先週、この疑問に答えている。同社の「VLOGGER」ツールを使用して制御すればいいのだという。VLOGGERは、話をする人物の高解像度動画を1枚の写真から生成することができる。さらに重要なのは、動画を音声サンプルに基づいてアニメーション化できることだ。言い換えると、ある人物の制御可能な肖像、すなわち高忠実度の「アバター」として、動画をアニメーション化することができる。 VLOGGERにより、あらゆる種類の創作が可能になるかもしれない。Corona氏のチームは、最も単純なレ
1963年、群馬県生まれ。作家・ジャーナリスト、KDDI総合研究所・リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業。同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職。著書に『ゼロからわかる量子コンピュータ』『仕事の未来～「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』『AIの衝撃～人工知能は人類の敵か』『ゲノム編集とは何か～「DNAのメス」クリスパーの衝撃』（いずれも講談社現代新書）、『「スパコン富岳」後の日本～科学技術立国は復活できるか』（中公新書ラクレ）、『ゲノム編集から始まる新世界～超先端バイオ技術がヒトとビジネスを変える』（朝日新聞出版）、『AIが人間を殺す日～車、医療、兵器に組み込まれる人工知能』
日本での予約販売受付は、9月22日10時より開始します。 主な特長 1. ニコンの歴史的カメラ「FM2」にインスパイアされたヘリテージデザイン マグネシウム合金のボディーには、光沢があり高級感が感じられる塗装を施し、ダイヤル、シャッターボタン、電源レバーには操作時の上質な感触を実現する真鍮を採用。また、1970年代から1980年代に使用していたNikonロゴをあしらい、ボディー天面の表示には、彫刻した文字を使用。細部にまでこだわり抜いたデザインを施しています。グリップは、見た目とのバランスを考慮しながら、フルサイズ向けのレンズを装着した際の安定性にも配慮。シャッターの押し心地にもこだわっています。さらに、優れた触り心地と見栄えの人工皮革を採用し、また、ボディーの人工皮革部分を有償で張替えることができる「プレミアムエクステリア」を全5色※で展開し、自分らしい色にカスタマイズすることできます。
グーグル製生成AI「Bard」の歩みと実力、そして「成功」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
グーグルの親会社アルファベットは2023年5月10日、毎年恒例の開発者会議「Google I/O 2023」を開催した。同社の幹部たちにとってこの会議は、グーグルの人工知能（AI）プロジェクトに関する社会の論調をリセットする重要な機会だった。 Google I/Oに先立つ2月、同社のスンダー・ピチャイ最高経営責任者（CEO）は、マイクロソフトのBing/ChatGPT公開に先駆けて、グーグルの会話型AI「Bard」のデモを急がせた。しかし、それはうまくいかなかった。プレゼンテーションの動画再生は、エラーと不具合だらけだった。同社の株価は急落し「マイクロソフトのAIの方がリードしている」という雰囲気が生まれてしまった。 しかし、一般のイメージとは異なり、グーグルはAIの覇権争いでマイクロソフトに後れを取っていたわけではなかった。マイクロソフトは、ChatGPTを開発した新興企業OpenAI（
Googleに対抗するAIスタートアップ、ジェフ・ベゾス氏などから7360万ドルを調達。AI回答エンジンの開発加速か | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
2022年に設立されたAIスタートアップPerplexityが大手検索エンジンに対抗するための「AI回答エンジン」開発を加速させている。このほどシリーズBの投資ラウンドで7,360万ドル（約107億円）を調達し、評価額は5億ドル（約725億円）、これまで合計で1億ドル以上を調達したことが話題になった。Perplexityはこの資金をAIベースの検索エンジン構築に投資し、GoogleやMicrosoftなどの大手と対抗する構えだ。 出資メンバーとPerplexityのバックグラウンド 今回の資金調達は出資者の顔触れにも注目が集まった。Amazon創設者のジェフ・ベゾス氏をはじめ、旧XのVPイラッド・ギル氏や旧GitHubのCEOナット・フリードマン氏、ShopifyのCEOトビ・ルーク氏、Vercelの創設者ギレルム・ローチ氏など、そうそうたるメンバー。この情報だけでも市場に与える影響の大き
![Googleに対抗するAIスタートアップ、ジェフ・ベゾス氏などから7360万ドルを調達。AI回答エンジンの開発加速か | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d62e9f0ab9d1c32ac6d86271f11c265b15435cd3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F01%2Fshutterstock_2306948997-1.jpg)
AIイラスト単語 エーアイイラスト 4.8千文字の記事 23 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要歴史問題関連サービス等関連動画関連静画関連項目掲示板ほんわかレス推奨です！ この掲示板では、しばしば激しい論争が起きています。 掲示板に書き込むときは、ほんわかレスに努めてください。 「楽しく過ごすために」参照 AIイラスト（AIart）とは、人工知能（AI）を用いて作成されたイラストのことである。 概要 通常のイラストが人間の手と画材道具によって作成されるのに対し、人工知能によってコンピュータ上で作成されたイラストのこと。 現実では作成しづらい精密・複雑な画面構成に対するアプローチが短時間で行えるなど、人間と異なるプロセスによって生成されることによる特異性が非常に多い。 （拡散モデルと呼ばれる2022年現在最新の学習に基づいたAIの生成プロセスについてはこちらも参照→お絵描きAIがどのよ
![AIイラストとは (エーアイイラストとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
顔認証システム、自動運転、ChatGPTなどAI（Artificial Intellegence：人工知能）技術が日常生活やビジネスシーンで積極的に活用され始め、各企業ではAI人材の獲得が急務となっています。そこで今回は、AI人材育成をテーマに企業の育成事例や育成プログラムを紹介します。 そもそもAI人材とは？ AI人材とは具体的にどのようなスキルを持つ人を指すのか、AI人材の定義や区分について説明します。 AIに関する知識・技術を持つ高度IT人材 AI人材とは、プログラミング・データサイエンス・機械学習などAI（人工知能）に関する知識・技術を持つ人材です。主にシステムの受託開発や運用・保守を行う「従来型IT人材」と異なり、第4次産業革命の時代において最先端技術を用いて新しい付加価値を生み出す「高度IT人材」に分類されます。 AI人材の3区分 経済産業省は、能力や役割の違いによってAI人材
GPTsでChatGPT理解度テスト作ってみた（非認定資格）
模擬試験 AI Comprehension Test（AI理解度テスト） さあチャレンジを。 背景（6月ぐらい） 最近やたらと資格をとるのですが、どうも実践向きなのか怪しいものも多いです。 Google認定ならまあいいやと思うけど他のWEB周りの資格はなんか胡散臭いというのが本音です。 こんなんなら自分も作れるのではないかと思って「ChatGPT非認定資格試験」を作成したのでぜひチャレンジしてください。 どうせ資格としては使えないし、数ヶ月で効果なくなるけどとりあえず腕試しとしては、アンオフィシャルな場でドヤれるのではないでしょうか？知らんけど。 当たり前のように言いますが、もちろん作ったのはChatGPTご本人です。 ルール 40問中32問以上で合格 試験時間：60分 使用可能ツール：ChatGPT、Bard 採点、時間測定は自己責任で 1.ChatGPTはどのようなAIですか？ a)
ChatGPTのお家騒動も話題に…生成AIの「驚くべき経済効果」と群がる「世界のマネー」（小出 フィッシャー 美奈） @moneygendai
ここ数日間、「チャットGPT」を開発したオープンAI創業者、サム・アルトマン氏の突然のCEO解任、そして電撃復帰までのニュースを注視していた人も少なくないだろう。今よくも悪くも注目を集めている「生成AI」の経済効果から、流入する投資マネーの実態とは？『マネーの代理人たち』の著者で、経済ジャーナリストの小出・フィッシャー・美奈氏が解説する。 AI（人工知能）ジョークで笑う時代が到来か 解任されたCEOが4日間で復帰するというお家騒動も含め、世の中、「チャットGPT（ChatGPT）」の話題で持ちきりだ。 OpenAI社が開発したChatGPTは、「大規模言語モデル（LLM =Large Language Model）」と呼ばれる会話型AI（人工知能）、いわゆる「AIチャットボット」の一つ。 チャットボットは、ネット上のコンテンツを中心に、辞書やニュース記事や小説など膨大なテキストデータを「デ
【ほぼ全文】「LLM開発はPost-trainingがカギとなる」ELYZA曽根岡がLLMの現状・課題・展望を解説｜ELYZA, Inc.
【Profile】 曽根岡 侑也 Soneoka Yuya／1990年東京都生まれ。2013年に東京大学 工学部システム創成学科卒業。2017年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略 学専攻修士課程修了。2018年に株式会社ELYZAを創業。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションを掲げ、 自然言語処理に焦点を当てて研究開発と社会実装を行う。株式会社松尾研究所取締役も兼任。 全スライドをこちらからご覧いただけます。 ※編集注 ・本記事は2023年7月13日に行われた勉強会の書き起こしです。 ・言語生成AI、大規模言語モデルなどを記事中は「LLM」で統一します。 ・企業様の名称は敬称略としてご了承ください。 ChatGPT登場までの歴史と今後の進化ELYZAの紹介私たち株式会社ELYZAは、東京大学の松尾研究室発のAIスタートアップです。創業以来、自然言語を扱うAIを専門にしてきま
Google、AIでファイル種類を高速正確に判別する「Magika」をオープンソース公開 | テクノエッジ TechnoEdge
ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 Googleは、AIを用いることでファイルの種類を高速かつ正確に判別できるツール「Magika」をオープンソースで公開したと発表しました。 Magikaは、あるファイルの中味が何なのか、記述されたプログラミング言語の種類、動画や画像、音声などのフォーマットの種類、ExcelやWord、PDFなどのオフィス系ソフトウェアの種類、OSの実行形式バイナリなどの種類を瞬時に判別してくれます。 下記はコマンドラインとしてMagikaを実行した例で、フォルダ内のファイルの種類を出力しています。 特別に最適化された1MBのモデルでを用いて推論を実行Magikaはファイルの判別に、Kerasを用いて特別に最適化されたディープラーニングによる、わずか1MBの
達人出版会
［令和6年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 著 徹底攻略AWS認定SysOpsアドミニストレーター - アソシエイト教科書＆問題集［SOA-C02］対応 鮒田 文平, 長澤 美波, 日暮 拓也, 奥井 務, 渡辺 樹, 山下 千紗, 伊藤 翼 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. … 問題解決の教科書 CITA式問題解決ワークブック 市岡 和之 はじめてのType-C電子工作 じがへるつ スッキリわかるJava入門 実践編 第4版 中山 清喬(著), 株式会社フレアリ
こんにちは、毛利です。 最近はChatGPTやLLMが盛り上がっていますね。趣味の一つに自作プログラミング言語・コンパイラがあるのですが、LLMと組み合わせてなんかできないかなぁと妄想しています。この記事ではcandleというライブラリを使って自作言語の言語モデルを自作（学習）してみた話について書きます。 TL;DR 1. candleというHuggingFaceが作っているRust言語で書けるライブラリについて一通り書いています 2. 学習させるのは自然言語ではなく、LLM向きに設計した言語を学習させることにしました。手始めに、数字の順番を逆に記述した2進数の加算の式を言語としてみました。例えば、111 + 1 = 0001. のようなものです 3. candleを使った言語モデルの実装を行いました。実装はすべて記事中に記載しています 4. 結果として、今回の実験の設定では数字の順番を逆
ツールの補助で効率的に研究論文を読む
今や機械学習と言えばほぼディープラーニング、つまり多層のニューラルネットワークを指すようになった。ニューラルネットワークによる識別手法や生成手法で溢れる昨今だが、それらとは別の用途にニューラルネットワークを活用する例も増えてきている。 Ne... ブログにディープラーニング関連の手法まとめ記事を投稿するのは3年ぶりか。 自分の疑問に答えるように、自分の理解の穴を埋めるように改めて関連分野も調べて図に起こしていたらだいぶ手間がかかってしまった。 3Dコンピュータビジョンは概念を3次元的に図示できるので直感的に理解しやすいはずだが、作図に手間がかかるのか論文にはちゃんとした概念図があまり載っておらず、過去のCG分野の論文の引用で説明が済まされている範囲が多く感じた。 精読することで、参考図書に載っていた概要説明に一部誤りがあることにも気づけた。 自分の理解度の確認には、やはり自分なりに記事にま
わたしたちは当然のことながらそれぞれ異なる身体をもっている。当然、それとリンクする得意・不得意も異なる。しかし、学校、会社、そしてスポーツ活動などではいつも「こうあらねばならない」という正しさに晒され、規定的な反復学習や、一律的なスキル習得を迫られている。エラーやノイズをできるかぎり抑えた、再現性の高いロボットのような存在となることを期待されながら。 しかし、そもそも万人に"効く"ような学習方法、ひいては正解などあるのだろうか？ スポーツ、なかでもサッカー界における規定的なアプローチに疑問を抱き、いまはFCガレオ玉島や南葛SCアカデミーで"制約デザイナー"としてコーチングを行っているのが、今回登場する植田文也氏だ。 植田氏は、スポーツ指導に関する研究で有名なポルトガルのポルト大学に留学し、エコロジカル・アプローチを始めとする先進的な運動学習理論を学んだ。帰国後は、生態心理学にもとづき"制約
用語「Embedding（埋め込み）」について説明。単語やテキスト、画像を、AI／言語モデルが扱いやすい数値ベクトル（例：[0.4, -0.1, 0.2, ...]）に変換する技術のこと。Word Embedding（単語の埋め込み）では、意味的に近い単語同士がベクトル空間上で近接するように変換される。 連載目次 用語解説 AI／機械学習／自然言語処理における埋め込み（Embedding：エンベッディング、もしくはエンベディング）とは、主に単語や文章（テキスト）、画像、音声などの複雑なデータを、AI／機械学習／言語モデルが処理しやすい数値ベクトル表現に変換する技術である。この数値ベクトル表現は「埋め込み表現（Embeddings）」とも呼ばれる。なお、数値ベクトルとは、例えば[0.47, －0.12, 0.26, 0.89, －0.71, ...]のように実数値が並べられた配列のことで、例
AI・クラウドの発展により、開発者体験はどう変わるか？ 日本マイクロソフトの岡嵜禎氏は、日本CTO協会が主催する「Developer eXperience Day 2023」で、生成AIにより変わっていく“開発者の世界”について発表しました。全3回。1回目は、生成AIが世界にもたらす大きなインパクトについて。 生成AIは、インターネット、スマートフォン、クラウドに匹敵する大きな変化を世の中にもたらす 岡嵜禎氏：みなさまこんにちは。日本マイクロソフトの岡嵜です。私からはAI・クラウドの発展によって、開発者のまわりの世界がどのように変化するのか。その観点で、みなさんにお話をさせていただければなと思っています。本日はどうぞよろしくお願いいたします。 今回のセッションでもいろいろ話題になっていると思いますが、まったく新しいAIテクノロジーが台頭しています。日々のニュースであったり新聞であったり、さ
『10年後のハローワーク これからなくなる仕事、伸びる仕事、なくなっても残る人』（川村秀憲 著、アスコム）の著者は人工知能研究者。北海道大学大学院情報科学研究院教授、博士（工学）として長年にわたり、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど、人工知能（AI）の研究を続けているのだそうです。 そのような立場から、2023年はAIにとって大きな、そして象徴的な転換点になったと感じているのだとか。ChatGPTに代表される生成AIの急速な浸透に明らかなとおり、「AIになにができるか」という実用性が、世界中の人々にわかりやすいかたちで姿を現したということです。 しかしAIが大きな変化をもたらした一方、日本には少子高齢化の問題もが押し寄せています。将来的にAIの進歩と発展が人間の仕事を奪うだろうといわれていますが、人材不足がより顕著になっていく今後の日本ではこの先、否応なしにAIに置き換えなけれ
富士フイルムは2月20日、コンパクトデジタルカメラ「X100VI」を3月下旬に発売すると発表した。価格はオープンで、店頭では25万6000円前後（税別）になる見込み。予約は3月中旬から受け付ける。 2011年の「X100」に始まる“高級コンデジ”の6世代目。裏面照射型の約4020万画素センサーと最新プロセッサー「X-Processor 5」を組み合わせ、シリーズ初のボディ内手ブレ補正機能も搭載した。 新開発のボディ内手ブレ補正は5軸・最大6.0段。「夜景などの暗い撮影シーンでも、快適な手持ち撮影が可能」としている。 ディープラーニング技術を用いて開発したAIによる被写体検出AFもX100シリーズとしては初搭載。動物、鳥、車、バイク、自転車、飛行機、電車、昆虫、ドローンをAIで検出する。 フィルムの画質を再現する画質モード「フィルムシミュレーション」には、X100を含むXシリーズとしては初の
１．2023年12月時点で英語圏で人気のある大規模言語モデルとトレンドまとめ ・chatGPTのようにAIが人間に迫るレベルで言葉を扱う事を可能した技術を大規模言語モデル(LLM:Large language Models)と言う ・英語圏で最近良く見かける事がある人気の高い大規模言語モデルの直近のトレンドや方向性について2023年末時点での状況をまとめた ・アメリカ外モデルの増加、マージモデルの台頭、用途別モデルへの細分化、System2を見据えたディープラーニングが目についたトレンド ２．最新の大規模言語モデルや見えてきた方向性に関するまとめ chatGPTのようにAIが人間に迫るレベルで言葉を扱う事を可能した技術を大規模言語モデル(LLM:Large language Models)と言います。本記事では英語圏で最近良く見かける事がある人気の高い大規模言語モデルや直近の開発傾向につい
Chat GPTをはじめとするチャットボットの仕組みに欠かせない大規模言語モデル（LLM）。 この記事では、 ・LLMの仕組みや具体例 ・LLMの活用例 について解説します。LLMを理解することで、チャットボットの有効な活用方法が分かります。チャットボットに関する知識を深めたい方は、ぜひ参考にしてください。 LLMは「Large Language Model（ラージ ランゲージ モデル）」の略称で、大規模言語モデルと呼ばれることもあります。LLMとは、大規模なデータセットを用いた機械学習によって精度を高めた自然言語処理モデルのことです。 ディープラーニングによって訓練されたLLMは、様々な用途で活用されます。テキストの生成や文章の要約をはじめ、質問への回答や翻訳、文法の修正といったタスクを処理することが可能です。 名称に大規模とついているものの、規模の大小に関する明確な定義はありません。昨
半導体メーカー・NVIDIAのTensorコアGPUであるNVIDIA H100は、TSMCの4Nプロセスノードを使用して製造された、記事作成時点では最新かつ高パフォーマンスのGPUです。生成AIや大規模言語モデル(LLM)といった昨今人気を集める推論AIワークロードに特化したNVIDIA H100は、需要過多により販売価格が高騰していることが指摘されており、NVIDIAもこれを認めています。このGPUの供給不足がなぜ起こるのかについてGPU Utilsがまとめています。 Nvidia H100 GPUs: Supply and Demand · GPU Utils ⚡ https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/ ChatGPTなどを開発するAI企業・Open AIのサム・アルトマンCEOは、2023年5月に
こんにちは。DS統括本部で画像処理エンジニアをしている上野です。LINEヤフー株式会社の企業ロゴやサービスロゴなどのブランドロゴには、ブランドガイドラインと呼ばれるロゴ使用時に守らなくてはならないルールが定められています。ロゴを使用する際にロゴが変形してしまったり、変色してしまったりすると問題となるため、細心の注意を払って使用しております。今まではロゴが使用されている画像を担当デザイナーがすべて目視確認でチェックすることで、ガイドラインを遵守してきました。ブランド価値を守るためにとても大切な作業です。これらの作業を画像処理で自動化できないかと考え、ブランドロゴチェックツールを作成しました。 ※載せている画像は、今回のブログ用に用意したテスト画像です。 この記事では、社内のデザイナーから寄せられた目視確認の作業に工数がかかってしまっているという課題を画像処理技術で解決した事例について、紹介し
生成的人工知能 - Wikipedia
この項目では、プロンプトに応答してテキストや画像を生成する人工知能システムについて説明しています。統計的分類の文脈における生成モデルについては「生成的モデル」を、さまざまな知的作業を実行する人工知能については「汎用人工知能」をご覧ください。 スペース・オペラ・シアター（Théâtre d'Opéra Spatial）、Midjourneyによって作成された画像 生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、英: generative artificial intelligence）または生成AI（せいせいエーアイ、英: GenAI[5]）は、文字などの入力（プロンプト）対してテキスト、画像、または他のメディアを応答として生成する人工知能システムの一種である[6][7]。 生成的人工知能モデルは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成する
ChatGPTをはじめとした生成AIは、文章やイラスト、楽曲など表現の世界にも劇的な変化を起こそうとしている。ビートルズの元メンバー、ポール・マッカートニー氏は同バンドの「最後の楽曲」となる新曲をAIによって制作し、今年リリースすると発表した。すでに個人に留まらず、米グーグルが文章から自動で作曲をするAI「MusicLM」を発表するなどコンテンツを作る企業も出てきている。 これまでプロと一般の人々との間にハードルがあった音楽ビジネスで、続々とゲームチェンジが起ころうとしているのだ。今後、音楽ビジネスの世界でAIはどのような未来を描いていくのか。 作詞・作曲家、音楽プロデューサーでありTNX社長のつんく♂氏と、AI研究者で、音楽生成AIを使ったアプリを制作するDataPOP社長の酒巻隆治氏に、「AIと音楽ビジネスの未来」をテーマに対談してもらった。 前編では「ヒット曲を生むための3つのヒント
AIの進化は目覚ましく、日常的にさまざまな場所で活用されています。 最近はディープラーニングという、大量のデータから機械が特徴を見出す技術が発展し、機械が人間のように認知や区別ができるようになってきました。 ディープラーニングを活用し、まるで人間と話しているように自然に会話ができたり、お題に合ったイラストを描いたりできるソフトウェアも誕生しています。 以前はAIを使いこなすのは大学での研究が主でしたが、技術の発展により実用化が進み、知識が無い人もAI利用するようになっています。 新しい技術の発展が、より便利なサービスを生み出し、今までよりも新しく暮らしやすい世の中になっていくかもしれません。 しかし、AIの技術発展は人間にとってプラスになるだけではありません。 AIから作られた人工的な画像や映像を使って、人を騙そうとする人も出てきています。 騙されないためには本物か偽物か見分ける眼力が必要
製造業界隈の最新トレンドをコンパクトに知ることができる書籍「製造業DX EU/ドイツに学ぶ最新デジタル戦略」 | DevelopersIO
ITと製造業ってなんだかんだ言って遠く感じませんか？その遠さをちょっとでも埋めるために、一つのきっかけとなるめっちゃ良い本です。 「デジタルツインとかインダストリー4.0とか、製造業DX関連めっちゃ単語があるけれど、なんというか一気通貫で網羅的に把握したい！！」 製造ビジネステクノロジー部発足に伴い新規サービスチームに所属しているハマコーですが、今まであまり馴染みがなかった製造業界を網羅的に把握できる書籍を探し回っていたときに、出会ったこちらの本。今までほとんど知らなかった概念や法律や団体が多岐にわたって紹介されていて、すごく勉強になったのでご紹介。 特に普段情報を入手しにくい、欧州やEUの事例が豊富に記載されていて、そのあたりも気になる人にはオススメです。 製造業がDXでどすこいわっしょいきたか…!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / 怒涛の勢いや
海外スタートアップのピッチを聞いてると、“Democratizing”（デモクラタイジング）ということをしきりに言っています。 これは直訳すると「民主化」ということなんですが、民主主義を勝ち取ったわけでもなく、普段はあまり民主主義を意識しない日本人には感覚が分かりにくいかもしれません。 そもそも、一部の君主（＝王様）や貴族から国を奪還？奪取？して市民たちのものにしたのが民主主義の発端だったということを考えると、ビジネスにおける民主化というのは「一部の限られた人たちにしかできなかったことを、多くの人に届ける」ことだと捉えるとわかりやすいです。しかも、これは言い方を変えた「破壊的イノベーション」そのものです。その理由は後述しますが、「特権階級にしか許されなかったことを、一般市民にも可能にする」というのは最高でしかありません。いくつか例を挙げていきたいと思います。 焼き肉 例えば、皆さん焼き肉好
従来のチャットボットよりはるかに自然なやりとりができるChatGPTなど、データの分析にとどまらず、あたかも人間のように新たな文章や画像、音楽などを生成する「生成AI」が注目を集めている。その普及は、私たちにどんなインパクトを与えるのか? AIの研究開発に携わり、現在は中小企業へのDXを中心とした支援を行なうファンドで活躍する松谷恵氏と、世界のテクノロジーとビジネスを目利きし、投資している山本康正氏に対談形式で聞いた（対談実施日：2023年3月24日）。（取材・校正：阿部花恵） ※本稿は、山本康正著『アフターChatGPT』（PHPビジネス新書）より内容を一部抜粋・編集したもので、『THE21』2023年7月号にも「生成AIに淘汰されない企業、そして人材とは?」として掲載されたものです。 これまで定量化できなかったデータも活用できるように ――お二人のご関係は? 【山本】松谷さんとはボスト
Google DeepMindは最近、OpenAIのChatGPTに対抗する新しいAIモデル、「Gemini」を発表した。どちらのモデルも「生成AI」の一例であり、入力された学習情報のパターンを見つけて学習し、新しいデータ（画像、単語、その他のメディア）を生成するものだが、ChatGPTはテキストを生成することに焦点を当てた大規模言語モデル（LLM）である。 ChatGPTがGPTとして知られるニューラルネットワーク（膨大な量のテキストで学習）に基づいている会話用ウェブアプリであるのと同じように、GoogleにはLaMDAと呼ばれるモデル（対話で学習）に基づいていたBardという会話用ウェブアプリがある。しかしGoogleは現在、それをGeminiに基づいてアップグレードしている。 GeminiがLaMDAのような以前の生成AIモデルと異なる点は、「マルチモーダルモデル」であることだ。これ
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