Agents for Amazon Bedrock でEC2インスタンス作成エージェントを作ってみた - Taste of Tech Topics
肌寒い日が続き、ついに我が家でも毛布を引っ張り出してきました、菅野です。 AWS re:Inventが開催され、AWSでは、150件以上の新サービスやアップデートの発表がありました。 Amazon Bedrockにも新機能が発表され、実際のシステムにも導入していきたいというかたも増えているのではないでしょうか？ 今回のブログではGAになったAgents for Amazon Bedrockを実際に利用し EC2インスタンスを作成するエージェントを作ってみます。 aws.amazon.com Agents for Amazon Bedrockとは 生成AIのアプリケーション作成を助けるシステムです。 ユーザーは、自然言語を用いてAIアプリで実施したいタスクを入力します。 Agents for Amazon Bedrockは上記のタスクを推論モデルを用いて細分化、複数ステップのタスクに自動で分
今から始めて追いつけるAI学習入門セット、画像生成・音声変換・AIチャット・英単語をわかりやすいムービー形式で基礎から学べる「Udemy」講座まとめ
Google DeepMindが開発したAIであるAlphaGoが囲碁の世界チャンピオンに打ち勝ったというニュースが世界を駆け巡ったのもすでに8年近く前の出来事で、AIの可能性が示されてから多数の研究者たちがAI技術の開発に情熱を注いだ結果、AI技術は飛躍的な進歩を遂げました。今ではテキストで指示するだけでいい感じのイラストを生成してくれるAIや、人間かのように言葉を操って要約や作文といったタスクをこなせるAIなどが登場しています。そうしたAIの使い方や仕組みについて、ムービー形式でわかりやすく解説してくれる講座が多数用意されているのがオンライン学習プラットフォームの「Udemy」です。ちょうどUdemyの夏のビッグセールが8月31日(木)まで開催されていて高品質な講座が1200円～で受講可能とのことなので、今からAIを学び始めるのに良さそうな講座をいくつかピックアップしてみました。 オン
「データを活用した未来の組織」をテーマとしたビジネスカンファレンス「Sansan Evolution Week 2023」に、Google LLCの親会社であるAlphabet Inc.の現会長 ジョン・ヘネシー氏が登壇。「ビジネスの核心に切り込むデータドリブン経営とは」と題して、AI領域で驚異的なブレイクスルーが起きた理由や、システムを「大量のデータ」で訓練することによる効果などを語りました。 ITの歴史上最も重要な出来事 ジョン・ヘネシー氏：ここからはAIのディープラーニングの革命について、全体像をお話しします。これはITの歴史上最も重要な出来事であり、トランジスタの発明やデジタルコンピューターによる変革以来となるものです。この2つから世界の産業全体が生まれたのですが、ディープラーニングはそれに匹敵する技術です。 この技術の応用範囲は飛躍的な広がりを見せています。AlphaGoが囲碁チ
「米国がAI市場も支配する」という構図を阻むフランス新興企業の挑戦 | パリ拠点の「ミストラルAI」がシリコンバレーの巨人に挑む
昨年の今ごろ、アーサー・メンシュ氏は30歳で、まだ米グーグルの傘下部門に勤めていた。当時は人工知能（AI）がSF以上のものとして人々の意識に定着し始めたころだった。 それ以降、人間のような会話だけでなく推論さえもできる生成AIは、ここ数十年で最も話題となった技術的ブレークスルー（画期的発明）となった。そして、メンシュ氏がグーグル退職後に立ち上げたスタートアップ企業「ミストラルAI」は、設立から9ヵ月で評価額が20億ドル（約3000億円）強に達している。 こうした変化の速さは、高度なAIシステムの構築および商業化に向けた活動を取り巻く熱狂──そして恐怖──を反映している。
「Generative AI 時代のサービス開発者への道」というタイトルで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社・大森彩子氏。Generative AIの歴史、サービス開発にGenerative AIを活用するための心構えとTipsを日本CTO協会が主催の「Developer eXperience Day 2023」で発表しました。全3回。1回目は、AIの歴史と「Bing Chat」のデモ。 登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介 大森彩子氏：みなさんこんにちは。マイクロソフトの大森です。私からはGenerative AI、生成AIを使ったアプリケーション、サービスを考えている方々に向けて、どのようにGenerative AIを捉えたらいいのか。そして、それを使ったサービスやアプリケーション開発に至るまでのヒントをお話できればと思います。 自己紹介になりますが、あらためまして、マイクロソフトの
どんなトピックでも常識チェック！『ニャンでも常識テスト』をGPT Storeに公開しました - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 まだまだ寒い日が続きますが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 以前このブログで、作成したGPTのご紹介をしましたが、今回はその第二弾として新たに作成したGPTの紹介をしたいと思います。 第一弾で紹介したGPTについては、以下のブログ記事を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 『ニャンでも常識テスト』とは？ 概要 今回作成したのは、『ニャンでも常識テスト』。 こちらからテーマを与えれば、どんなテーマでも基本的知識を問う問題を10問出題してくれます。 また、採点もしてくれて、不明点があれば当然質問して補足説明・解説をしてもらうことができます。 自分の常識を試してみてもよし、ちょっとした集まりでお遊びに使ってもよし、学習中の分野に関して 腕試しに使ってみてもよしと、様々な使い方ができると思います。 chat.openai.com 使
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWS、他社クラウドなどへの移行時にはデータ転送料金を無料にすると発表」（2024年3月6日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米AWSはこれまで、外部へのデータ転送料金の高さを競合ベンダから何度か非難されてきました。AWSにデータを蓄積すればするほど他社クラウドへ移行する際のデータ転送料金が高額になるため、顧客のデータを人質にしていると指摘されていました。 そのAWSが、他社のクラウドへ移行する際にはインターネットへのデータ転送料金を無料にすると発表しました。 ブログ「Free data transfer out to internet when moving out of AWS」（AWSから移行する際にはインターネットへの転送料金を無料にします）では、AWSは幅広いサービスを提供して
生成系AIの次は「ALIFE（人工生命）」へ――「生命とは何か」を探る研究の最先端レポート：フォーサイト編集部 | 記事 | 新潮社 Foresight(フォーサイト) | 会員制国際情報サイト
AIの次に注目を集める「ALIFE（人工生命）」。哲学、物理、工学など学問領域を横断しながら「生命とは何か？」を探るこの研究分野で、日本はヨーロッパと並ぶ一大拠点になっている。7月に札幌で開催された人工生命国際会議「ALIFE2023」の様子をレポート。 ＊＊＊ 人工生命（artificial life、ALIFE）の研究が、日本でいま熱い。 ChatGPTで話題が集まるAI（人工知能）と混同されがちだが、人工生命は「ALIFE」。「ディープラーニング（深層学習）」という機械学習の技術が世間に広がり、注目度が一躍高くなった人工知能に対して、ALIFEは「beyond AI」（AIを超えていく）とも言われ、生命的な自律性を持たせる点でAIと表裏一体でありつつも、大きく異なる。進化から意識まで、さまざまな形での「ありえたかもしれない生命」を研究対象とし、「生命とは何か？」を探る分野だ。 人工生
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第4/5 章 予測モデルの作成~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
画像生成AIの存在はすでに当たり前のものになりつつあります。広告やメディアに掲載されているイラストや写真のほか、私たちが普段使っている検索エンジンやブラウザにも搭載されるようになり、気軽に新しい画像を作れるようになりました。このような画像生成AIの急速な普及の背景にあるのが、画像生成AIの学習モデルに採用された「拡散モデル」の存在です。現在、ほとんどの画像生成AIサービスに採用されている「Stable Diffusion」もこの拡散モデルの1つです。本記事では、拡散モデルとは何か、仕組みや事例についてやさしく解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・
LLMファインチューニングは機能しない？
こんにちは、シバタアキラです。前回書いた「生成AI活用のビジネス戦略」から1ヶ月が経ち、引き続きLLMに翻弄され続けているのは私だけではないようで、世界は目まぐるしく動き続けています。ちなみに日本は人口当たりのChatGPTユーザーがスウェーデン、カナダに続いて世界三位だそうで、これを読んでいる読者の皆さんの周りでも、LLMの社内活用について議論が起こっていない方の方が少ないのではないでしょうか？当初の驚きこそ薄れてきたものの、その余波は広がり続けています。特に私の関心の高いのは企業でのLLM活用への動きや、それを可能にするオープンソースLLMモデル、そしてそれらのモデルからアプリケーションを開発するための手法などについて。本稿ではここ1ヶ月で私が学んだことを共有したいと思います： 先週は日本ディープラーニング協会の勉強会にご招待いただき、「大規模言語モデル（LLM）を事業活用するためのプ
グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。 はじめに こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちきりの一年でしたが、そんな LLM とは全く関係のないグラフニューラルネットワーク（以下、GNN）の説明性に関する手法である GNNExplainer を題材に扱っていこうと思います。 GNN2 とはグラフで表現された構造化データを深層学習で扱うためのニューラルネットワーク手法の総称です。グラフデータはさまざまな事象を表現できる可能性を秘めていて、GNN の予測結果を解釈できれば、人との関係性把握やマーケティングへの応用など幅広い活用が期待できると思っています。GNN に興味がない方もこんな技術があるのかと深く考えずに読んでもらえればと思います。 本記事で扱う
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社ABEJAの村主壮悟氏。サーバー管理にChatGPTを活用した時の取り組みについて発表しました。 ABEJA社・CTO室 室長の村主氏 村主壮悟氏：「ノーコードとChatBotで遊んでいたら、ReActを実装しそうだった話」をしたいと思います。 ABEJAの村主と申します。ABEJAで6年ぐらい働いています。CTO室室長をしたり、Insight for Retailのマネージャーとしてでリテールの領域の話をしたり、プラットフォームの「ABEJA Platform」というMLOpsの基盤の責任者とか。セキュリティマネジメントをやっています。AWSの本を書
［インタビュー］コーエーテクモという会社のAIへの向き合い方は，堅実かつ歴史に裏打ちされたものだった。AIの使い方から会社のポリシーに至るまで，普段は表に出ない人にあれこれ…
［インタビュー］コーエーテクモという会社のAIへの向き合い方は，堅実かつ歴史に裏打ちされたものだった。AIの使い方から会社のポリシーに至るまで，普段は表に出ない人にあれこれ聞いてみよう 編集長：Kazuhisa カメラマン：永山 亘 1956年に，初めて「AI」という言葉が登場してから70年近く。2000年代に，ビッグデータや機械学習，ディープラーニングなどの登場により起きた「第三次AIブーム」は，2022年秋に突如として「生成AIブーム」として世間を騒がせることになった。 その最先端の話題をかっさらっていたのが，Stable DiffusionとChatGPTであることに疑いの余地はないだろう。昨今ではようやく少し落ち着きつつあるが，一般メディアも含め，その名を聞かない日はないというくらいには浸透してきている。 否定/肯定入り交じったさまざまな見解が聞かれるAIだが，ゲーム業界がその影響
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法 - Qiita
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法PythonDeepLearningmojoGoogleColaboratory Pythonのスーパーセットとして互換性を保ちながら、驚くべき速さで実行できると話題の「Mojo」をGoogle Colab上で動作させる方法について解説します。 Mojoについては、おおまかには、以下の通りです。 Modular社は、コンパイラ基盤として広く使われているLLVM、Swift言語、GoogleがAI処理のために設計したCloud TPUなどの開発に関わってきたChris Lattner氏が共同創業者兼CEOを務める企業です。 その同社が5月に初めてMojoを発表した際に、MojoはAI処理を高速に実行するための言語だと説明しました。 MojoはPythonとの互換性によって既存の
松尾教授は、東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻教授。日本ディープラーニング協会の理事長や内閣府AI戦略会議の座長を務める一方、AIスタートアップ企業の育成にも取り組むなどAI技術の実社会やビジネスへの適用を進めている。 関連記事 スマートスピーカーに生成AI、Amazonが先行 会話を記憶、ボディランゲージやアイコンタクトも理解 米Amazonが、同社の音声アシスタント「Alexa」に生成AIを搭載する。これにより、継続した会話の他、会話の記憶や各家庭向けのパーソナライズも可能になるという。まずは米国のユーザー向けに今後数カ月以内に提供を始める。 GPT-4を上回るオープンなLLM誕生？ 中国研究者らが「Xwin-LM」公開 米OpenAIの生成AI「GPT-4」を上回る性能をうたうAI「Xwin-LM」が、AIモデル共有サイト「Hugging Face
個人情報保護委員会は8月21日、生成AIサービスの利用に関する注意点をまとめたパンフレットを公開した。事業者や行政機関などに向けて、各提供サービスの利用者が入力した情報を、AIの学習データとして利用する予定がある場合に注意すべきことなどを記載している。 内容は、「個人データを第三者に提供する場合は本人の同意を得る必要がある」「保有個人情報を利用・提供する場合は特定された目的のためでなければならない」などの規律が存在することを知らせるもの。 サービス組み込み用の生成AIを提供する事業者などは、利用者が入力した情報を学習に使う場合もある。サービスの実装方法や規約によってはこれが個人情報保護法に触れる可能性があるため、確認するよう注意喚起したものとみられる。 個人情報保護委員会は以前にも「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」という文書を公開。生成AIサービスの利用に当たっては、情報の取り扱
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
生成AIがもたらした“5つのゲームチェンジ” 日本の「脱・ガラパゴス化」が目前に迫るワケ：言語の壁を壊す（1/2 ページ） 筆者は普段から、ベンチャー企業や大企業を対象に、AIなど先進テクノロジーと呼ばれる分野で、コンサルティング支援を通じてビジネス成長を考えている。 今回は”生成AIが「ガラパゴス日本市場」を崩壊させるワケ”というテーマについて、さまざまな業界の中で最も影響を受けるであろうIT業界を前提に、この生成AIのインパクトを解説していく。2022年11月からGPTをはじめ生成AIが爆発的に流行した。AIの歴史ではいまだかつてないスピードで普及し始めていて、本記事を執筆している時点でも大流行となっている。その上で、まずは生成AIがもたらした5つのゲームチェンジを紹介する。 関連記事 NEC、ワンストップ生成AIサービス提供 日本市場向けに開発 NECは7月6日、日本市場向けの生成A
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．
Azure OpenAI Service の Assistants API でデータ分析 - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API（以降、Assistantsと表記します）により、Azure OpenAI
言語における「一般化」を人間のように行えるニューラルネットワークの開発に成功したことが、2023年10月25日に科学誌のNatureに掲載された論文で報告されました。ChatGPTのような人間と自然に対話可能なチャットボットでも、言語の一般化は非常に難しいため、このニューラルネットワークの登場により対話型AIのさらなる進化が見込めると科学誌のNatureが指摘しました。 AI ‘breakthrough’: neural net has human-like ability to generalize language https://www.nature.com/articles/d41586-023-03272-3 Chatbots shouldn’t use emojis https://www.nature.com/articles/d41586-023-00758-y 人間は言語
ヒントンの教え子が進める「スーパーアラインメント」 われわれはいまいったい何をするのか──それが大きな疑問だ。 2023年10月、ヒントンは前に進む道を提案した。ある公開書簡で、ヒントンと23人の国際的なエキスパートは名だたるAIラボに、それぞれのシステムが確実に安全で倫理的であるようにするため、研究・開発予算の3分の1を充てることを呼びかけた。 彼らは諸政府にも、大規模AIシステムの登記簿を作り、危険な行動を見せるAIの事例報告を企業に義務づけ、内部告発者を法的に保護することなどを勧めた。 AIラボや立法者がこうした勧めを聞き入れるかどうか判断するのは時期尚早だ。だが、現在76歳のヒントンは、その先陣にはこれ以上長くは立たないだろうという事実を受け入れている。世界を救う汚れ仕事は、次世代の肩にかかっているのだ。 人類にとっていちばんの希望となるかもしれないのが、ヒントンの元教え子であるイ
なぜ、プログラミングは役に立つのか
なぜ、プログラミングは役に立つのか 2023.12.15 Updated by Atsushi SHIBATA on December 15, 2023, 10:55 am JST 今回紹介する書籍：『Pythonで学ぶ はじめてのプログラミング入門教室』柴田 淳（SBクリエイティブ、2023） 前回の微積分の話をたくさんの人に読んでいただけたことに気を良くして、というわけでもあるのですが、今回は連載の趣旨に合わせながら、最近私が書いたPythonの入門書について紹介します。プログラミングとは何か、どう学べば良いのかについても、私なりの考えを書いてみたいと思います。 ところでみなさんは、「2」という数を見て何を思い浮かべるでしょうか。「2月」「2番手」「2メートル」「2進法」など、数を見るとたちまち頭の中にいろいろなイメージが想起されるはずです。 「2という数」自体には、実はたいした意味は
生成AI（人工知能）ブームが過熱する現在、大規模言語モデル（LLM）の開発に必要なAI用GPU（画像処理半導体）インフラの確保が難しくなっている。特にパブリッククラウドを利用するユーザーがLLM開発に適したGPUサーバーのインスタンスを確保できない状態が続いており、LLMを開発する国内企業が悲鳴をあげている。このままGPUインフラを十分に確保できなければ、国内企業による独自LLMの開発が想定以上に遅れる恐れがある。 「LLMの開発に使いたい米NVIDIA（エヌビディア）のAI用GPU『NVIDIA A100』を搭載するGPUサーバーは、大手パブリッククラウドではほぼ確保できない状態だ。先週（2023年8月最終週）は1台も確保できなかった」――。そう語るのは、AI開発のスタートアップであるストックマークのResearch Divisionを率いる近江崇宏執行役員だ。 Amazon Web S
はじめに リークって何? リークの例 テーマ概要 使用できるデータ,手法 例 例1.運用時に使えない情報を使ってしまう 例2.更新された情報を使ってしまう その他例 リークを回避するためには? ドメイン知識をもとにした確認 データを正しく理解する 重要特徴量からの判断 特徴量作成後の可視化 自分がやったことを信用しすぎない まとめ We Are Hiring! はじめに こちらは、ABEJAアドベントカレンダー2023の13日目の記事です。 こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしております松村です。2021年の入社時から地元広島からフルリモートで働いており、早いものでもうすぐ3年が経過します。 今回は、データサイエンティスト誰もが一度は直面するリーク問題について考えてみました！ リークって何? 「機械学習におけるリークとは何か?」について一言で言うと、本来使うことのできない情報
セガトイズ（東京都品川区）は2月21日、AI技術を活用して“猫らしさ”を追求したリアルな猫型ペットロボット「KIMIT ラグドール」を発表した。「猫の日」の2月22日からKIMITの公式ECサイトで販売する。価格は3万3000円。 産業用ロボットメーカーの中国Elephant Roboticsと共同開発。100匹以上の本物の猫の動きをデータ化し、ディープラーニングを重ねて本物と同様の動きを再現することに成功したという。 毛並みや肉球の柔らかさに加え、瞳孔が開閉する様子、喉から出るゴロゴロ音など細部までこだわった。稼働部は首と尻尾、液晶パネルを使った目に限られるものの、音に反応して上を見上げたり、しっぽを振ったりと猫らしい動きをする。抱いた時には温かさや心音も伝わるという。 セガトイズは「なんといっても撫で心地と抱き心地に最もこだわった。物理的なぬくもりだけでなく、心まで温まる癒しと楽しみを
OpenAIよ。2022年1月より先の未来を見たくないか？【Azure OpenAI × LangChain ハンズオン】
目次 はじめに 今回作成するシステムの概要と前提条件 Azure Bing Search セットアップ Next.jsコーディング 動作確認 お片付け はじめに 2022年1月...。 このワードを聞いてピンときた方は日頃かなり勉強されているつよつよエンジニアに違いありません。 2022年1月というのは、OpenAIのGPT-3.5モデルの学習範囲の果てと言われています。 ということは...2022年1月以降の知識であれば... ファーー！！ 2022年1月以降の情報であればマウント取り放題です！ ... でも、マウントをとっていても仕方がありません。 私は以前、恩師よりマウントはドライブだけで充分です。という言葉を教えていただいたことを思い出しました。 では、2022年1月以降の情報でも適切に回答できるようにするにはどうすれば良いのか？ そんな方々に向けたアンサーの一つをこの記事にまとめ
CEOのジェンスン・フアン氏。黒の革ジャンがトレードマーク。来日時は豚骨ラーメン店「九州じゃんがら」に行くという 2月22日に最高値を34年ぶりに更新した日経平均は、3月4日に史上初となる4万円の大台に乗った。同様に米国市場も、ほぼ同時期に史上最高値を記録している。 実は、この値動きは米国の半導体メーカー1社に引っ張られたものだといわれている。その立役者こそがエヌビディアだ。なぜ一介の半導体メーカーが、日米の巨大な株式市場を牽引するほどの存在になっているのか？ ■時価総額はメタやアマゾンを凌駕！ 【Q】そもそもエヌビディアってどんな会社？ 【A】コンピューターに内蔵され、計算を高速に行なう装置である半導体。同社はその一種であるGPU（画像処理装置）を開発・販売している米国企業で、1993年に創業された。 2020年には半導体の覇者だったインテルの時価総額を抜き、今やマイクロソフト、アップル
「Preferred NetworksってAIベンチャー企業なのに、AI要素がないクラフトサバイバルゲーム作っていいんですか」異色のSteamゲーム『オメガクラフター』の開発をOKした理由を、PFNに訊いた - AUTOMATON
Preferred Networksが現在開発中の『Omega Crafter（オメガクラフター）』。定番のクラフトサバイバルゲームの要素に、プログラム要素を盛り込んだ意欲作だ。そして面白いのが、本作を手がけているのはゲームメーカーではなく、AIベンチャーのPreferred Networksであるということ。 Preferred Networksといえば、日本では数少ない機械学習系のベンチャー企業。ディープラーニングを武器にしており、日本各地から優秀な人材が集まっており、さまざまな企業から多額の出資を受けるなど、新進気鋭のベンチャー企業である。そんなPreferred Networksが、コテコテのクラフトサバイバルゲームを作っているというのだから、同社を知っている人は驚いたのではないか。さらに面白いのは、この作品がディープラーニングを駆使しているかというと、そうでもないのである。 なぜ
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第3/5 章 機械学習データの整形~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
AIの学習にはウルトラセブン本編の音声を利用した。本編の音声は、効果音と音楽、せりふなどが混ざったデータのみが現存していたため、音声分離技術でのダンとアンヌの音声データを分離。また、不足分の音声データを補うため、オーディションで選んだダン役の俳優・鍛治本大樹さん、アンヌ役・二階堂結さんの音声も収録し、学習データに追加した。 テクノスピーチの大浦圭一郎代表取締役は「今回の音声の再現は難易度が高かった。通常、テキスト音声合成器を構築する際は、防音設備下で専用の文章を朗読した数時間分の音声データをディープラーニングする。今回は、55年前の本編動画しかなかったが、最終的には当時の質感のままの声質・しゃべり方を再現できたと思う。今後の展開に注目してほしい」と述べた。 今回開発したダンとアンヌのAI音声は、体験型謎解きイベント「CaseFile AR196837 星と少女」で使われる。 関連記事 円谷
「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
Weights & BiasesがLLMの開発手法にフォーカスしたホワイトペーパーの第2弾をリリースW&B Fully Connected 2023カンファレンスとAI Expo2023秋にて配布予定 Weights & Biases Japan株式会社（以下、W&B Japan）は本日、大規模言語モデル（LLM）の開発手法にフォーカスするホワイトペーパーの第2弾となる「LLMファインチューニングとプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス」を公開しました。LLM導入を検討している企業向けに、自社の保持するリソースやビジネスモデルに合わせたLLM開発手法を選択するための実践的ガイドとなっており、第1弾の「LLMをゼロからトレーニングするためのベストプラクティス」を補完する形で、既存のLLMモデルを拡張する形で自社用途に適応する手法について解説しています。本ホワイトペーパーの印刷済み冊子
旅行先を提案してくれる、『Travel Buddy』をGPT Storeに公開しました - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 突然ですが、皆さんはどれくらい旅行に行くことがあるでしょうか？ 私は昨年、あるアニメの舞台になった場所に、10回旅行しました。 このように、目的をもって旅行する場合もありますが、「どこかに旅行に行きたいな」と考えることがあると思います。 ただ、旅行の目的として景色やグルメ、などは思いついてもどこに行けばそれが楽しめるのか分からない人もいるのではないでしょうか。 そのような方にお勧めの『Travel Buddy』を今回は紹介します。 『Travel Buddy』とは？ 概要 『Travel Buddy』は旅行ガイドのようなGPTになります。 こちらは、うちの社員随一の乗り鉄である、Sawaさんが作ったGPTです。 旅行の目的を入力すると、『Travel Buddy』が必要な情報を聞いてくるので、それに対して回答していきます。 すると、これまで入力した条件に合った目的
The first AI model based on Yann LeCun’s vision for more human-like AI
Our work on I-JEPA (and Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) models more generally) is grounded in the fact that humans learn an enormous amount of background knowledge about the world just by passively observing it. It has been hypothesized that this common sense information is key to enable intelligent behavior such as sample-efficient acquisition of new concepts, grounding, and planni
Transformer is a deep neural network that employs a self-attention mechanism to comprehend the contextual relationships within sequential data. Unlike conventional neural networks or updated versions of Recurrent Neural Networks (RNNs) such as Long Short-Term Memory (LSTM), transformer models excel in handling long dependencies between input sequence elements and enable parallel processing. As a r
Microsoft、AI最適化チップ「Azure Maia 100」と汎用Armチップ「Azure Cobalt」
Microsoft、AI最適化チップ「Azure Maia 100」と汎用Armチップ「Azure Cobalt」：Microsoft Ignite Microsoftは2つのカスタム設計チップ、AIに最適化した「Maia 100」とArumベースの汎用「Cobalt 100」を発表した。「インフラストラクチャスタックのすべての層を最適化して統合することが重要」とガスリー氏。 米Microsoftは11月15日（現地時間）、開発者向け年次イベント「Microsoft Ignite」で、2つのカスタム設計チップ、AIに最適化した「Microsoft Azure Maia 100 AI Accelerator」（以下「Maia 100」）とArmベースの汎用「Microsoft Azure Cobalt 100 CPU」（以下「Cobalt 100」）を発表した。 Microsoftは現在、A
本レポートではメインコンテンツである、3つの「Guidoさんに○○」について簡単にレポートします。 GuidoさんにQ&A 「GuidoさんにQ&A」のコーナーでは、質問を参加者から事前にフォームで集め、そのうちいくつかの質問をピックアップし、その場でGuidoさんに回答してもらいました。MCはJDLAのシバタアキラさんとPyCon JP AssociationのJonasさんです。 Q&Aの様子 質問に使用したスライドは以下のページで公開しています。 GuidoさんにQ&A 全部で7つの質問をしました。質問を投稿してくれたみなさん、ありがとうございます。ここではいくつかの質問とその回答を紹介します。 「他の人に使ってもらうツール」に大切なこと 質問：「他の人に使ってもらうツール」を作る上で大切なことは何だと思いますか？ Guidoさん：他の人が何を望んでいるかを知ることは難しく、まずは自
「ChatGPT過剰規制」への危機感 OpenAI創業者が“世界行脚に奔走”したワケ：慶大生との対話を取材（1/2 ページ） ChatGPTを開発した米OpenAIのサム・アルトマンCEOが4月から6月にかけて、“世界行脚”に奔走した。6月12日には日本の慶應義塾大学で学生と意見交換をしたり、ソフトバンググループの孫正義氏と会談したりと過密なスケジュールを組んでいる。「重要な市場」と位置付ける日本で、次のビジネスへの足がかりを築く姿勢だ。 アルトマンCEOが来日するのは、2022年11月30日にChatGPTを公開して以降で見ると、23年4月以来2度目となる。同CEOの話を聞くと、短期間に2度も来日した背景には日本を重要な市場と位置付けているだけではない狙いも垣間見えた。 日本だけでなく世界中を行脚した理由には、ChatGPTに対して各国が過剰に規制を強めることへの強い危機感があるからだろ
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