新たに「Llama 2 70B」と「Stable Diffusion XL」が追加されたAIベンチマークテスト「MLPerf Inference v4.0」の結果が発表される
ニューラルネットワークのパフォーマンス評価を実施する業界コンソーシアムのMLCommonsは、さまざまなシナリオでハードウェアのAI処理性能を測定できるベンチマークテスト「MLPerf Inference」を設計しています。最新の「MLPerf Inference v4.0」では、パフォーマンス指標として新たにMetaの大規模言語モデル「Llama 2 70B」と画像生成AIの「Stable Diffusion XL」が追加されました。 New MLPerf Inference Benchmark Results Highlight The Rapid Growth of Generative AI Models - MLCommons https://mlcommons.org/2024/03/mlperf-inference-v4/ Nvidia Tops Llama 2, Stabl
グーグル製生成AI「Bard」の歩みと実力、そして「成功」（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース
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（
NVIDIAがHugging Faceと提携。AIモデルを選んでそのままNVIDIA DGXクラウドで学習可能に | テクノエッジ TechnoEdge
米ロサンジェルスで開催中のコンピュータグラフィックス国際会議SIGGRAPH 2023で8月8日、NVIDIAのジェンスン・ファンCEOが基調講演を行いました。新しいGPUアーキテクチャの発表こそなかったものの、いくつかの重要なアナウンスがありました。 その一つが、Hugging Faceとの提携。 Hugging Faceといえば、画像生成AIから大規模言語モデル（LLM）まで、さまざまなAIモデルのリポジトリとして使われている、生成AIに関わっている人なら必ずお世話になっているサービスです。 NVIDIAはこの発表を、「NVIDIAとHuggung Faceはパートナーシップを結び、生成AIスーパーコンピューティングを数百万もの開発者に提供し、LLMをはじめとする先進のAIアプリケーション開発に資する」と説明しています。 具体的には、NVIDIAのクラウドAIスーパーコンピューティング
［速報］AWS、大規模言語モデルのトレーニングに最適化した独自プロセッサ「AWS Trainium2」発表。前モデルより最大4倍のトレーニング性能。AWS re:Invent 2023
Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、AIのトレーニングに最適化した独自プロセッサ「AWS Trainium2」を発表しました。 Trainium2は、最大数兆個のパラメータを持つ基盤モデルおよび大規模言語モデルのトレーニング用に設計されています。 2020年に発表された第一世代のTrainiumチップと比較して、最大4倍のトレーニング性能と3倍のメモリ容量を実現し、エネルギー効率（性能/ワット）を最大2倍まで改善するように設計されています。 Trainium2は、単一のインスタンスに16個のTrainiumチップを含むAmazon EC2 Trn2インスタンスで利用可能になります。 Trn2インスタンスは、AWS Elastic Fabric Adapter（EFA）のペタビットスケールネット
「先生が教えやすくなる」など、多様なツールの可能性 ――現在、第3次AIブームといわれていますが、話題のChatGPTはこれまでのAIと何が違うのでしょうか。 今回の第3次AIブームの源泉はディープラーニングです。顔認証や画像診断といった画像認識を中心に世の中に活用が広がりましたが、ChatGPTは言語を扱う技術ということで、今まで以上に影響範囲が広いといえます。 インターネットをはじめスマートフォンや自動車など、これまでの歴史で見てきたように、新しい技術が生まれてから使えるサービスとして一般に行き渡るまでには、相応の時間がかかるでしょう。しかし、確実に生成AIは世の中に浸透していくと考えています。 ――文部科学省が2023年7月4日に「初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン」を公表しましたが、活用に抵抗感を持つ教員もいそうです。 最初は抵抗感を持つ人がいる
2023年もあっという間に終わります。 １年は早いと毎年、思うのですが、その早さは歳を重ねる毎に加速しているような気がします。 今年１年、わたしが投稿したブログを「ユーザーローカル テキストマイニング（https://textmining.userlocal.jp/）」というツールを使って「スコア」による分析をしたら、以下の結果となりました。 情報セキュリティは、このブログの骨格ですので、目立つのは当然です。情報セキュリティに関係が深い、パスワードや個人情報もやはり目立ちますね。 概ね、想定通りの結果ですが、異質な感じを受けるのが「韓国ドラマ」というキーワードです。 現在、わたしは、ネットフリックス、Amazonプライム、ユーネクスト、ディズニー＋と、主要な動画配信サービスと契約し、韓国ドラマと共に生活をしてます。ブログで韓国ドラマについて言及する機会も多かった年だと思います。 韓国ドラマ
機械学習でスーパーマーケットの缶ビールを検出してみました 〜Segment Anythingでセグメンテーションして、YOLOｖ８の分類モデルで銘柄を判定〜 | DevelopersIO
機械学習でスーパーマーケットの缶ビールを検出してみました 〜Segment Anythingでセグメンテーションして、YOLOｖ８の分類モデルで銘柄を判定〜 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内（SIN）です。 Meta社による Segment Anything Model（以下、SAM）は、セグメンテーションのための汎用モデルで、ファインチューニングなしで、あらゆる物体がセグメンテーションできます。 今回は、こちらを使用して、スーパーマーケットで冷蔵庫の缶ビールを検出してみました。 最初に、動作確認している様子です。 缶ビールがセグメンテーションされていることと、それぞれの銘柄が判定できていることを確認できると思います。 2 学習済みモデルによる物体検出 （YOLOv8） YOLOv8などの物体検出モデルでは、配布されている学習済みモデルで、ある程度の物体検出が可能です
登壇者の自己紹介 神里栄氏（以下、神里）：本日は、ウルシステムズ株式会社代表取締役会長の漆原茂さまを社外ゲストとしてお迎えしています。よろしくお願いします。 漆原茂氏（以下、漆原）：漆原と申します。今日はどうぞよろしくお願いします。私はいろいろな会社の代表取締役をやらせていただいているので、よく経営者と誤解されるのですが……エンジニアなんです（笑）！ （一同笑） 漆原：ひたすらコードを書きたくて、エモいコードを見ると「大好き！」みたいに思ってしまう。そういう人間なんです。 （一同笑） 漆原：なので、自己紹介のスライドもJSONで書きました。円周率も微分方程式も大好きです。分散システム、大規模データ処理とか、本当に最高です。 棚橋耕太郎氏（以下、棚橋）：棚橋耕太郎といいます。新卒でリクルートコミュニケーションズに入社して、現在はリクルートに在籍しています。リクルートコミュニケーションズでは、
AIを駆使した「デジタル・ピープル」を開発するSoul Machinesが、故マリリン・モンローの知的財産を所有しているAuthentic Brands Groupと提携し、モンローのように会話をするAI「デジタル・マリリン」を開発しました。 Digital Marilyn | Soul Machines https://www.soulmachines.com/digital-marilyn-monroe-notification Marilyn Monroe AI Sparks Backlash for Digital Marilyn https://www.hollywoodreporter.com/news/general-news/marilyn-monroe-ai-backlash-digital-marilyn-1235846845/ AI Marilyn Monroe ad
5/3～5/5に開催された第34回世界コンピュータ将棋選手権にHEROZチームとして、「dlshogi with HEROZ」というプログラム名で参加しました。 大会の概要 世界コンピュータ将棋選手権は、1990年より毎年開催されている歴史のあるコンピュータ将棋の大会です。 今回は34回目の開催で、45チームが参加しました。 第1予選、第2予選を通過した上位8チームで総当たりのリーグ戦で決勝戦が行われました。 大会の結果 決勝リーグでは最終戦で自力で勝てば優勝でしたが千日手になり、トップの「お前、 CSA 会員にならねーか？」(tanuki-チーム)と勝ち点同一でSB差で準優勝という結果になりました。 なお、二次予選は昨年とは異なり苦戦を強いられて、ボーダーラインで辞退があったため繰り上げで決勝に進めました。苦戦した事情は後述します。 今大会の特徴 定跡が出回った 先手勝率が高い角換わりの
EDLA
誤差拡散学習法のサンプルプログラム 99/7/12 公開 99/7/16 詳細追加 99/8/6 一部修正 99/8/19 論文追加 99/10/27 経過報告 ED法サンプルプログラム（UNIX汎用、tgz、4KB） 階層型神経回路網（ニューラルネットワーク）の教師あり学習アルゴリズムである誤差拡散学習法（ED法）のサンプルプログラムです。 比較のために用いたバックプロパゲーション法（ＢＰ法）のサンプルプログラムも示しておきます。 慣性項ありBP法のサンプルプログラム（UNIX汎用、tgz、4KB） なお、これらのプログラムでは、階層型構造をリカレント型の一種とみなして計算しています。また、パラメータ入力の際には、単にリターンを押すとデフォルト値（括弧の中の値）が用いられるようになっていますので、実行の際にはリターンを連打すればＯＫです。また、X-Windowを用いてトータルエラーのグラ
2023年9月調査「技術力が高い企業22選」を公開！重要キーワードは「AI」と「技術広報(採用広報)」 | Findy Blog
【2023年10月23日（月）追記】タイトルや本文中で使用している「技術力が高い企業」という表記ですが、正しくは「技術が高いとエンジニアが思う企業」が正確な表記でした。本稿でピックアップしている企業は、アンケートでエンジニアの方から「技術力が高いと思う企業」いう項目で回答いただいた企業を掲載しております。誤解を招く表現であると判断しましたため、補足させていただきます。 Findyでは2023年9月に『エンジニア転職マーケットレポート』の最新版を公開しています。そのレポート内で「技術力が高いと思う会社を具体的に3社あげるとしたら、どの会社ですか？(必須)」という設問で、305名のエンジニアによる回答を集計し、上位20位を選出しています。（同数の企業が複数社あったので実質22社を選出） 今回はその回答結果をもとに、「技術力が高い企業」にポイントを絞って記事を書いていきます。 なお、調査結果全体
NVIDIAの「CUDA」とIntelのGPUをつなぐソフトウェア「ZLUDA」がAMD向けとして転身復活するも今後の開発は絶望的
NVIDIAのコンピューティング向けGPU活用技術「CUDA」をIntel GPUで実行できるようにしたソフトウェア「ZLUDA」が復活しましたが、IntelではなくAMDのGPUで動作するよう改変が加えられていました。 AMD Quietly Funded A Drop-In CUDA Implementation Built On ROCm: It's Now Open-Source - Phoronix https://www.phoronix.com/review/radeon-cuda-zluda Software allows CUDA code to run on AMD and Intel GPUs without changes — ZLUDA is back but both companies ditched it, nixing future updates | T
羽生善治九段「将棋AIは先手勝率7割」に仰天…最強ソフト開発者との対談で「“将棋の結論” を考え直します」 - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]
羽生善治九段「将棋AIは先手勝率7割」に仰天…最強ソフト開発者との対談で「“将棋の結論” を考え直します」 ライフ・マネー 投稿日：2023.07.09 06:00FLASH編集部 コンピュータ将棋ソフト（AI）はいまや人類を凌駕し、将棋の世界は大きく変わろうとしている。 タイトル獲得99期など「史上最強」ともいえる実績を築き上げ、また今年、日本将棋連盟会長に就任した羽生善治九段（52）。2年連続で、世界コンピュータ将棋選手権で優勝を果たした最強AI「dlshogi」の開発者・山岡忠夫氏（45）。 知のトップランナーの2人が、本誌で初対面。自らの将棋の研究にも取り入れている将棋AIについて、羽生九段からは鋭い質問が飛び出す！ 【関連記事：羽生善治九段、将棋界のレジェンドが “人生初” 壁ドン＆キュンポーズで語る「詰め将棋愛」】 ●限界が見えないAI 羽生 最近のAI開発のトレンドはあります
![羽生善治九段「将棋AIは先手勝率7割」に仰天…最強ソフト開発者との対談で「“将棋の結論” を考え直します」 - Smart FLASH/スマフラ[光文社週刊誌]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9c7ae13c77e61493c778d96fabd71c321e1081a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdata.smart-flash.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F07%2F08151334%2Fhanyu1_1.jpg)
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
はじめに 機械学習コードに用いられるPyTorchコーディング時の実装負担低減を目的として、テンプレートコードを作成してみました。本記事では具体的な使用方法を記載します。(テンプレートコード部分の実装は文献1を参考にさせていただきました) ソースコード 下記リンクからアクセス可能です。 テンプレートコードはframeworkディレクトリに、ユーザー実装部分はusrディレクトリに、それぞれ格納されています。 使用方法 本テンプレートコードを使用することにより、自作のデータセットおよびモデル(+損失関数等)を用意するだけで、簡単にモデルの学習やテストができるようになります。ここでは、具体的な使用方法について説明します。 1. データセットの構築 初めに、データセットを読み込むためのクラスを作成します。データセットはユーザー定義であることから、データ形状等に制約はありません。一方で、後述するデー
1 GPUとは GPU（Graphics Processing Unit）は、PC内で画像処理などの特定のタスクを高速に処理することを目的とした専用の装置です。 主に画像処理やAI（人工知能）、科学計算などの分野で活用されています。CPU（Central Processing Unit）が一般的な演算や制御を担当するのに対し、GPUは大量のデータを並行して処理することが得意で、これにより高速な演算処理を実現しています。もともとは画像処理を目的に誕生しましたが、近年では機械学習などAI関連分野での活用が増加しており、生成AIのブームを追い風に、世界的に需要が高まっています。 2 GPUとCPUの違い GPUとCPUには以下のような違いがあります。 2.1 設計思想と役割 CPUは一般的な演算や制御を担当するために設計されていて、プログラムの実行やOS（オペレーティングシステム）の管理などPC
noteは8月29日、note記事のサムネイル画像を簡単に生成できる機能を追加すると発表した。米Adobeのデザインツール「Adobe Express」との連携に対応。年内には、PC版でテンプレートを使った画像作成に加え、同ツールの生成AI機能「Firefly」も使えるようになる。 FireflyはAdobeが5月にリリースした画像生成AI。Adobe Stockにアップロードされた権利的にクリアなコンテンツを学習に使い、倫理や法律面で透明性を高めたとしている。Fireflyで生成したコンテンツであれば知的財産の補償を提供するため「企業は安心してFireflyを導入できる」としている。 関連記事 Adobe Expressにも生成AI「Firefly」搭載 「AIファーストで設計」 「Adobe Express」にも生成AI「Firefly」を搭載。まずデスクトップ版から。 生成画像で知財
必要な電力を完全にソーラーでまかなうエコなコインパーキングが登場している。手掛けているのは、不動産事業をメインに展開する北極星コーポレーション（東京都港区）の社内ベンチャーから生まれたアルゴ（同）だ。 同社のコインパーキングには、駐車した車を感知する地中のセンサーや、車を制御するフラップ板がない。さらには精算機もないというから驚きだ。一体なぜ、そのようなコインパーキングが実現したのか。 関連記事 ユニクロ柳井正と佐藤可士和が10年以上議論 たどり着いた「ロードサイド店の答え」 グローバルでの展開も視野に入れた「UNIQLO LOGO STORE」が誕生した背景には、ファーストリテイリング会長兼社長の柳井正氏と佐藤可士和氏が、ロードサイド店舗の課題について10年以上議論してきた経緯がある。「UNIQLO LOGO STORE」の戦略を読み解く。 需要急増のWeWorkトップに聞く「これから日
botterのよしそ氏に、botの運用手法やbotをはじめた経緯などについて伺いました。 よしそ氏 プロフィール2017年から仮想通貨に参入。Deep Learningを始めとした機械学習モデルを活用して価格変動を予測し、低リスク高リターンな運用を行っているBotter。仮想通貨・株・為替と幅広く手掛ける。2021年には1万ドルを原資に5%以上のドローダウンを出さずに8ヵ月で1,000倍のリターンを上げる。 Sponsor仮想通貨トレーダーズクラブ COINRUN COINRUNは暗号資産の古参トレーダーである、田中さん、ヨーロピアンさんの2名による、暗号資産のトレードによって「まとまった資産を築く」「継続的な収入を得る」「ビットコインを増やす」ことを目的に、様々な有益情報を共有するオンラインコミュニティです。 会員限定のトレード番組やチャットコミュニティ、月20回程度のレポート配信が利用
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
はじめに この記事は、特徴量エンジニアリングについてわかりやすく説明することを目的として書きました。特徴量エンジニアリングについては、多くの記事で取り上げられていますが、最初に読む入門的な内容を目指しています。 「特徴量エンジニアリング」とは、大雑把に言えば「機械学習モデルの予測精度を上げるための入力データの加工」のことですが、実はこの言葉の定義には曖昧さがあります。様々な記事を読むと、この言葉は使う人により若干意味が異なっていることが分かります。 例えば、ある記事では、欠損値の補完は「前処理」で、カテゴリカルデータのワンホットエンコーディングが「特徴量エンジニアリング」と解説されています。一方、別の記事では両者とも「特徴量エンジニアリング」と解説されています。したがって、この言葉でイメージするものは人によって異なっていると言えます。 データサイエンティストの中でも自然言語処理をメインに扱
こんにちは。サービス開発室の武田です。 新年一発目はAWS全サービスまとめてポストするのが習慣になってきました。 こちらのブログをまとめている際に、2024年にサポート終了となるサービスがそれなりにあるなと思いました。把握していなかったものもあったので、それらをまとめてみました。 サポート終了となるサービスとスケジュール 私が把握したものを列挙します。もし抜け漏れがありましたらお知らせください。 2024-01-31 AWS DeepLens 2024-02-29 Amazon Honeycode 2024-05-26 AWS OpsWorks 2024-07-31 AWS CodeStar 2024-09-30 AWS Application Cost Profiler 2024-12-16 AWS IoT 1-Click AWS DeepLens DeepLensは2017年のre:I
米OpenAI（オープンAI）で2023年11月17日（米国時間）から始まったお家騒動。本件について誰もが困惑したのは、なぜ理事会がサム・アルトマン氏をCEO（最高経営責任者）から解任したのか、理由が分からなかったことだ。謎はアルトマン氏のCEO復帰が発表された本コラムの執筆時点でも、まだ明らかになっていない。 「理事会がサムを解任した理由は、安全性に関する意見の相違ではない。全く異なる別の理由があった」。理事会が11月19日に新しい暫定CEOに選んだ、ゲーム実況配信サービス「Twitch」の元CEOであるエメット・シア氏はX（旧ツイッター）への投稿でそう述べた。 シア氏はこの投稿で、今回の問題については独立した調査委員会が30日以内に報告書をまとめるとした。それでもわざわざ「AI（人工知能）の安全性に関する意見の相違が原因ではない」と言及したのは、それこそがアルトマン氏の解任理由であると
日立の責任者に聞く生成AIの“勢力予想図” 「来年、かなりの差がつく」：「サービス乱立時代」到来か 日立製作所は9月、東京ビッグサイトで「Hitachi Social Innovation Forum 2023 JAPAN」を開催した。基調講演として小島啓二社長兼CEOが登壇。生成AIの開発に対するビジョンを話した。 さまざまな展示がある中でも、特に生成AIに関するものが目を引く。日立が2021年に買収したグローバルロジック社の事例をはじめ、生成AIを活用したメタバース空間上での保守など多くの関連出展もあり、同社が生成AIの活用に注力していることが分かる。 この中に、生成AIの利活用を推進する「Generative AIセンター」のブースがあった。同センターは5月に新設されたばかりの組織だ。このGenerative AIセンターが中心となって、日立は既にグループ内のさまざまな業務で生成AI
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
These are the 2023 CNBC Disruptor 50 companies 毎年、米国メディアのCNBCが「世界を変える」未上場の新興企業をランキングして発表しています。結構な高い確率で10年後には、世界でも影響力を与える企業に成長していたりします。今日は世界を変える企業について雑感です。 恐るべしOpen AI 日本はFrench TECに学べ 驚くほどノーマーク 恐るべしOpen AI Chat GPTで日本も席巻しているOpen AIが一位に飛び込んできました。ChatGPTがリリースされたのは、昨年の11月なんですよね。それが第1位ですから、その衝撃は凄まじいものがあります。私が生業としている人事コンサルティングの世界もChat GPTに取って変わられるのは時間の問題だと考えています。特に人事制度設計はAIの方が得意分野です。駆け出しコンサルタントは、賃金計算や人
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
何が何だかわからないタイトルですが、次のような3Dのレンダラーをディープラーニングで模倣してみようということです。左側が訓練データ、右側がディープラーニングした結果でレンダリングしたものです。 まず、私はディープラーニングの専門家ではありませんので、この記事は自分の学習過程を記録したものになります。 今回はディープラーニングというかニューラルネットワーク一般の理解を深めるため、全てをフルスクラッチで実装してみました。行列の掛け算から誤差逆伝搬法まで。このため学習過程を可視化するGUIを作りました。 これは全て CPU で動作するので速度は期待しないでください。 リポジトリはこちらです。 ブラウザ上で動作する WebAssembly 版もありますが、ファイルから画像をロードする機能はありませんし、ネイティブ版より遅いです。 ニューラルネットワークの基本 ニューラルネットワークおよびディープラ
マイクロソフトが超解像API「DirectSR」発表。DLSSやFSR、XeSSなど各社のアップスケール技術を単一コードで有効化 | テクノエッジ TechnoEdge
マイクロソフトが、Nvidia、AMD、インテルのGPUがそれぞれ供えるアップスケーリング技術を、単一のコードパスでアクティブ化するDirectXのなかの新API「DirectSR」を開発していることを明らかにしました。 ディスプレイの解像度が高くなるにつれ、GPUの描画処理にかかる負荷は飛躍的に大きくなっています。そのためNvidiaは2020年に実際の描画は低解像度・低負荷で行い、そこにディープラーニングを利用したアップスケーリング/アンチエイリアシングを施すことで高精細な映像にするDLSS 2.0技術を開発、導入しました。
配布資料 資料1-1 AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年1月15日時点版（溶け込み）（473KB） 資料1-2 AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年1月15日時点版（見え消し）（616KB） 参考資料1 第23期文化審議会著作権分科会法制度小委員会委員名簿（117KB） 参考資料2 生成AIに関するクリエイターや著作権者等の主な御意見（201KB） 参考資料3 法30条の4と法47条の5の適用例について（第4回法制度小委員会配布資料）（414KB） 参考資料4 広島AIプロセス等における著作権関係の記載について（581KB） 参考資料5 文化審議会著作権分科会法制度小委員会 開催実績及び今後の進め方（予定）（126KB） 議事内容 【茶園主査】では、ただいまから文化審議会著作権分科会法制度小委員会（第6回）を開催いたします。 本日は御多忙の中、御出席いただきま
「AIに革命を起こし、未来を創っていく」を経営ビジョンに掲げるHEROZ。将棋AIをコアコンピタンスに、さまざまな分野へ活躍の場を広げている。将棋AIはどこまで強くなって、どのような形で応用されていくのか。HEROZ創業者でCEOの林隆弘さんが語るAIの現在地と未来。 去年の自分に7割以上勝つ将棋AIの進化スピード2023年5月に開催され46チームの将棋AIが参戦した第33回世界コンピュータ将棋選手権において、見事優勝を飾ったのが、HEROZのAIエンジニアメンバーで構成された『dlshogi with HEROZ』だった。前回の32回大会に続いて2回連続の栄冠となった。彼の将棋AIはいま世界で最も強い将棋AIといっていい。 「『dlshogi with HEROZ』は去年のバージョンとは比較にならないほど強くなっており、昨年のバージョンと100回戦った場合には70回以上勝利するくらいとん
Googleが新たに「プラットフォーム＆デバイス」部門を設立してPixel・Android・Chrome・Googleフォトのチームを1つに統合
Googleのスンダー・ピチャイCEOがGoogleの全Pixel製品、Android、Chrome、ChromeOS、Googleフォトなどをまとめた新部門「Platforms and Devices」を設立すると発表しました。部門責任者はGoogleのハードウェア部門を統括していたリック・オスターロー氏が務めます。 Building for our AI future https://blog.google/inside-google/company-announcements/building-ai-future-april-2024/ Google’s newly formed platforms and devices team is all about AI - The Verge https://www.theverge.com/2024/4/18/24133881/goog
大学卒業後、大手地方新聞社やビジネス系出版社を経て2020年、ブレインパッドに入社。マスコミ業界で培った企画・編集力を、同社のコンテンツマーケティングにおいて活かす。当メディアの編集長として、構想段階からローンチ、現在に至るまで運営を担っている。主に、多くの読者の方に理解いただけるようなDXのニュース、トレンド記事の執筆やその他お役立ち資料の編集を担当。 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？わかりやすく解説 生成AI（または生成系AI）とは、「Generative AI：ジェネレーティブAI」とも呼ばれ、学習済みのデータを活用してオリジナルデータを生成するAIを指します。読み方は「セイセイエーアイ」。 近年では生成AIが世界中で注目を集めており、テキスト生成AIの「ChatGPT」や画像生成AIの「DALL-E 」をはじめとした多種多様な生成AIがビジネスシーンやDX・日常生活で活用され
MLX で Llama 3 を試す｜npaka
「MLX」で「Llama 3」を試したので、まとめました。 1. Llama 3「Llama 3」は、Metaが開発したオープンモデルです。 2. 推論の実行「MLX」は、Appleが開発した新しい機械学習フレームワークで、「Apple Silicon」(M1/M2/M3など) を最大限に活用するように設計されています。 推論の実行手順は、次のとおりです。 (1) Pythonの仮想環境の準備。 今回は、「Python 3.10」の仮想環境を準備しました。 (2) パッケージのインストールと実行。 今回は「mlx-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-4bit」のモデルを利用します。 pip install mlx-lm mlx_lm.generate --model mlx-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-4bit -
builder.ioのSteve Sewell(CEO)が書いた「まだChat Completions APIで消耗してるの？」というトーンの記事を読んだ builder.ioはQwikの開発元で知られるCMS SaaS(Qwikの話は出てこない) www.builder.io www.builder.io 記事はVisual CopilotというFigmaのデザインをReactコンポーネント等のコードに変換する機能の裏側について解説している 「FigmaをReactコンポーネントに変換！」だけだとプロ驚き屋アカウントに消費されて右から左に流れていきそうなニュースバリューだけど、昨今のLLMs App開発についての実践的なアーキテクチャの話とopinionatedなことが書かれているのが面白かったので紹介します この2つの記事で言いたいことは「ChatGPTというハンマーが万能過ぎてすべて
10bクラスの大規模言語モデルが､ファインチューニングを経てタスクを解けるようになるメカニズムを探るメモ｜Kan Hatakeyama
はじめに最近は大規模言語モデルのファインチューニングにハマっています｡ 10bクラスの言語モデルが､どのようなメカニズムを通してユーザーの質問に回答できるようになるかについて､調べています｡ 最近の検討で生じた仮説は､「10bクラスのモデルは､実は質問文を殆ど理解できていない」というものです｡ 本記事ではどのようなデータを学習したときに､llm-jp-evalという評価セットに含まれるJCommonsenseQAというタスクを解けるようになるか､果たして､10bクラスのモデルは何を「理解」している/いないのか､そして､指示を理解できるようになるための必要な訓練量について､調べて行きたいと思います｡ コードはこちら ※ これは正確な学術的検証ではありませんので､ご了承ください｡きちっとやってくれる方や､良い参考文献をご存知の方がいたら､教えていただけると､大変助かります｡ 今回のタスクJCo
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AI研究者､東大教授･松尾豊が語る｢生成AI｣が教育業界に与えるインパクト | 東洋経済education×ICT
テキストマイニングで、２０２３年のブログをふりかえりました - 叡智の三猿
なぜ、リクルートという環境を選んだのか？ エンジニアたちが語る、仕事のモチベと開発組織の魅力
リアルタイムでファンと対話する「AIマリリン・モンロー」が誕生
第34回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記
Hugging FaceのZeroGPUでAIのデモを作る方法: 初級編 - Qiita
AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
PyTorchコーディング時の実装負担を低減させるテンプレートコード - Qiita
AI分野での活用も増加している「GPU」の種類と選び方を学ぼう
noteが画像生成AIに対応へ Adobeと連携 年内にサムネの自動作成が可能に
コインパーキングなのに、精算機がない 「常識破り」で「エコ」な駐車場が生まれたワケ
botの運用により8ヶ月で1万ドルを1,000倍に botter・よしそ氏 1/3 - BMR
生成AIのパラメータを98％削減するアルゴリズム 中部大が開発 自動運転車や工作ロボットへの搭載目指す | Ledge.ai
改めて「特徴量エンジニアリング」とは何か？ - Qiita
2024年にサポート終了が予告されているAWSサービスをまとめてみた | DevelopersIO
OpenAIのお家騒動で浮き彫りに、気になる「AI過激派」の台頭と対立
日立の責任者に聞く生成AIの“勢力予想図” 「来年、かなりの差がつく」
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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