～商用利用可能なライセンスで日本語のNLPコミュニティに貢献～ rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン"クリフ"チェン、以下rinna社）は、日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを開発し、公開しました。 ■背景 rinna社はこれまでに、日本語の自然言語処理 (NLP) に特化したGPT (3.3億パラメータ) やBERT (1.1億パラメータ) の事前学習モデルを公開し、多くの研究・開発者にご利用いただいています。最近のNLPに関する研究では、モデルのパラメータ数が多いほど高い性能であることが知られています。 そこでrinna社は、これまでに公開してきたモデルより大規模な13億パラメータを持つ日本語に特化したGPT言語モデルを開発し、日本語のNLPコミュニティに貢献するために、この言語モデルをNLPモデルライブラリ Hugging Face に商用利用可
月刊誌「クラークスワールド・マガジン」のホームページ。ヒューゴー賞など有名なSF文学賞の受賞者を多数、輩出している 米国のSF・ファンタジー月刊誌が投稿の受け付けを一時、停止した。原因は人工知能（AI）が書いた小説の激増だ。編集長は、こう警告する。「誰も勝つことができないモグラたたきのゲームが始まってしまった」【國枝すみれ】 「世界中の出版社に注意喚起したい」 月刊誌「クラークスワールド・マガジン」は2006年創刊。一般投稿から選ばれた優れたSF短編作品などを掲載する。この中からヒューゴー賞など有名なSF文学賞受賞者を何人も輩出してきた。 編集長で発行人のニール・クラーク氏（56）が「世界中の出版社に注意喚起したい」と、米国からオンライン取材に応じてくれた。開口一番、こう切り出した。 「言わば迷惑（スパム）投稿です。迷惑メールに対応するように、スパムフィルターを作るしかないと考えています」
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "録音の一部を公開します ❶ https://t.co/h2vTMkSenh"
録音の一部を公開します ❶ https://t.co/h2vTMkSenh
7年前、東京・足立区で小学生の男の子の体を無理やり触ったとして、35歳の容疑者が強制わいせつの疑いで警視庁に逮捕されました。 時効がことし7月に迫っていましたが、新たな技術で防犯カメラの映像を解析し直したことがきっかけで逮捕につながったということです。 逮捕されたのは、東京・北区のアルバイトで韓国籍の全弘哲容疑者（35）です。 警視庁によりますと、7年前の2015年、足立区の路上で当時小学3年生の男の子に「写真のモデルになってほしい」などと声をかけ、近くの駐車場に連れ込んで体を無理やり触ったとして強制わいせつの疑いが持たれています。 現場周辺の防犯カメラには青い自転車に乗った男が写っていましたが、当時は映像が粗く、顔を確認することはできませんでした。 しかし先月、新たな技術で映像を解析し直したところ、顔がはっきりと判別できるようになり、捜査の結果、自転車の持ち主だった全容疑者が関わった疑い
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
藤井聡太の現実離れが止まらない──藤井四冠（竜王）誕生という現実に追い詰められるラノベ作家の“藤井VS豊島”竜王戦観戦レポート
不遇すぎる最強アサルトライフル『XM8』――人間工学に基づく先鋭的なデザインを採用したプラスチック製の“未来の兵器”はなぜ表舞台から消えたのか？ 文／白鳥士郎 りゅうおうのおしごと！ 完。 ……って、思わず６年以上続けてきた作品を終わらせてしまいたくなっているラノベ作家です。 みんな俺が頭抱えてるの、期待してるんでしょ？ 頭どころか膝まで抱えてるよ……。 りゅうおうのおしごと！ 完。#現実に負けました #藤井新竜王おめでとうございます #勝てる気がしない pic.twitter.com/83BOlK6daL — 白鳥士郎 (@nankagun) November 13, 2021 だって史上最年少でタイトルを獲得したり十代で竜王を獲得したりする話を書くに当たって、私は現実に相当配慮したんですよ……。 すんなりタイトルを獲ったり防衛したりせず、常にフルセットの4勝3敗でギリギリの勝利にしたり
生成AI（ジェネレーティブAI）が話題だ。日本経済新聞社や日本 芸能従事者協会など、生成AIに関するアンケートがあちこちで実施され、デジタル庁、経済産業省、農林水産省は生成AIを業務に利用することを決めた。AIは大きく機械学習とそれ以外のAI技術に分けられ、深層学習（ディープラーニング）は機械学習に属していると言われるが、もはや世間的には、AI＝生成AIの様相を呈している。 ネットにも情報があふれているが、ChatGPTをはじめとする生成AI本や、生成AIを特集した雑誌も多数出版されている。 それらの本の帯や表紙には次のような宣伝文が書かれている。 「あなたの欲しい回答を導き出すベストプロンプトを大公開‼」 「誰でも使えるAIがやってきた！」 「可能性は無限大！」 「すべきことが１/1000になる異次元のスキル」 「実生活・ビジネスで即使える」 生成AIは仕事でどのように役立つのか。思い通
コンピュータビジョン今昔物語 - 深層学習がＣＶの世界をどう変えたか - (JPTA Tech Talk講演資料) - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、ＣＶ勉強会に何度か参加＆発表していただいたJin Yamanakaさんにお誘いいただき、JTPA (Japan Technology Professional Association)というところで、「コンピュータビジョン今昔物語 -深層学習がCVの世界をどう変えたか-」という大上段なタイトルで講演させていただきました。 www.meetup.com このJTPAのTech Talkでは、機械学習/深層学習の勉強会を開催してきたそうなのですが、私自身「これ」という深層学習の専門があるわけではないので、コンピュータビジョン全体の基礎的な技術の変遷を、深層学習と絡めて広く浅く網羅した話をさせていただきました。 ちなみにここで紹介した深層学習の技術は、「既存の技術を置き換えるために、深層学習は何をクリアしなくてはならないか？」という視点で、紹介するのが適当と思ったものを選んだつもりです。
プレイステーション、AI、そしてSmartNews――久夛良木健が語る、世界中で愛されるプロダクトを生み出す"妄想力" - スマQ（スマキュー）｜スマートニュースの「はたらく」をみつける
2019年6月20日、スマートニュースの創業7周年パーティーで、同社社外取締役の久夛良木健（くたらぎ・けん）氏とCEOの鈴木健氏が対談しました。その様子を紹介します。 久夛良木氏は「プレイステーションの父」。ソニー・コンピュータエンタテインメント（SCE）時代には、初代プレイステーションを開発し、家庭用ゲーム機の世界にイノベーションを巻き起こしました。その後、SCEの社長、ソニーの副社長などを歴任。2019年6月にスマートニュースの社外取締役に着任しました。 エンジニアでもあり、経営者でもある――。久夛良木健氏と鈴木健氏にはそんな共通項があります。この2人がどんな話をしたのでしょうか。 （左）久夛良木健氏（右）鈴木健氏 目次 プレイステーションの開発チームはいい加減？ 「まず議事録取ってない」 オフィスは美味しいお店があるところに構えよ ハードウェアもソフトウェアも全部わかっていることが「
学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置について - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
November 28, 2019 学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置についてEstablishment of the Investigative Committee about Inappropriate Writings, etc. by a Project Faculty of III/GSII 2019年11月28日 東京大学大学院情報学環・学際情報学府 東京大学大学院情報学環・学際情報学府は、SNS上における大澤昇平特任准教授の不適切な書き込み等に関する事実を調査し、認定事実に基づく対応措置を検討するために、本日付けで、調査委員会を設置しました。 大学院情報学環長・学際情報学府長 越塚 登 November 28, 2019 Interfaculty Initiative in Information Studies, Graduate School
「スタンディングデスク」で在宅環境を良くしたい！ コンパクト＆お手頃価格なデスクを3人のユーザーがプレゼン #ソレドコ - ソレドコ
新型コロナウイルスの影響で、しばらく自宅でリモートワークを続けるという人も多いはず。しかし、長期化する在宅勤務によって、腰を痛めるなど体に不調が表れ始めた人もいるのではないでしょうか。 そこで「もう少し作業環境を良くしてみよう」と考えたときに、改善策として「スタンディングデスク」の導入を検討する人もいるかと思います。立ったまま作業できたり自由に高さを変えられたりできる一方で「価格が高い」「場所をとりそう」といったイメージもあることから、及び腰になり、購入を諦める人もいるかもしれません。 しかし、スタンディングデスクの中には意外と「コンパクトなサイズかつ手頃な価格」で手に入るものがあります！ 今回は、手頃な価格でスタンディングデスクを取り入れた3人のブロガーに、使用しているスタンディングデスクと、それぞれの特徴やおすすめポイントについて、実際の使用感も含めてプレゼンしていただきました！ コン
『ポケモン』風画面を“見よう見まね”で生成する機械学習デモが公開。実際に歩ける狂気めいた世界 - AUTOMATON
ディープラーニング技術者であるOllin Boer Bohan氏が、『ポケットモンスター』風のゲーム画面を生成するデモを構築。プレイヤーの操作まで検知して“それっぽい”映像を再現することに成功し、実際にブラウザ上で操作できるよう公開されている。 Ollin Boer Bohan氏によるデモより 『ポケットモンスター』（以下、ポケモン）は、任天堂の人気RPGシリーズだ。同作はポケモンを捕獲・育成してバトルに挑むシステムが特徴。また、初代『ポケモン 赤・緑』から、メインシリーズ作品は長らく見下ろし視点で親しまれていた。描画としては2Dモノクロから、世代を重ねるごとに色鮮やか・高精細になっていき3D表現に移ったものの、見下ろしスタイルが深く印象に残っているファンも多いだろう。 左がバーチャルコンソール版『ポケモン 赤』、右が『ポケモン ダイヤモンド・パール』 そんな馴染みある見下ろし視点の『ポケ
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
現代のコンピューターのほとんどがx86やARMといったクローズドなアーキテクチャを採用する中で、プロセッサ業界に革新をもたらす鍵として注目されているのが、オープンソースの命令セット・RISC-Vです。そんなRISC-Vを搭載し、Linuxの動作にも対応した119ドル(約1万2400円)のコンピューターボード「BeagleV」が発表されました。 BeagleV https://beagleboard.org/static/beagleV/beagleV.html x86やARMはプロセッサのアーキテクチャとして多くのシェアを勝ち取っていますが、利用するためには高額なライセンス料を支払う必要があり、プロセッサ市場への新規事業者の参入障壁となる点などが問題視されてきました。オープンソースのRISC-Vは誰でも無料で利用できるため、普及すれば他業界や研究機関によるプロセッサ開発の垣根を下げ、安価な
by Douglas Muth ゴキブリは多くの人にとって悩みの種なので、「もし自動でゴキブリを退治してくれるAIが登場したら是非使いたい」という人は多いはず。そんな人の夢を実現するAI搭載の自動レーザー砲台が開発されました。 なお、この記事にはゴキブリの映像や画像が掲載されるので、苦手な人は注意してください。 Full article: Selective neutralisation and deterring of cockroaches with laser automated by machine vision https://doi.org/10.1080/00305316.2022.2121777 Scientists Create AI-Powered Laser Turret That Kills Cockroaches https://www.vice.com/en/a
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
闇のエンジニア/変なデジカメ開発中/ディープラーニング芸人/Raspberry Piとからあげ大好き/はてなブログ書いてます
男もすなる退職エントリといふものを我もしてみむとしてするなり。 2020 年 10 月にヤフー株式会社を退職しました。退職に至るまでのあれこれと、今後のキャリアについて漠然と考えていることをまとめたいと思います。 学生時代 小・中・高は普通の公立に通い、1 年浪人して東大に入りました。 涼宮ハルヒの憂鬱からオタクになり、ニコニコ動画全盛期を経て引きこもり属性マシマシと化して、パソコンとゲームばかりしている中学・高校時代を過ごしました。 このオタク属性は大学に入って「声優おっかけ」に昇華し、声優イベントのためであれば日本国内はもちろんのこと、0 泊 2 日で台湾に弾丸で行くこともいとわないような生活を送っていました。 最終的に、大学の学園祭に声優さんを招いて自分でトークイベントを主催するというところまで行き着き、いろいろな意味で充実した学生生活を送ることができました。 電子情報工学科へ 勉強
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
クリエイティブ関連のAIサービスを手掛けるラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は8月29日、AIイラストメーカー「mimic」（ミミック）β版の提供を開始した。同じイラストレーターが描いた15枚程度のイラストをもとに、絵の個性を反映したイラストを無限に生成できるとうたう。 mimicは、イラスト制作の参考資料やSNS／ファンコミュニティなどへの用途を想定したイラスト生成サービス。ディープラーニングを使い、少ない枚数から特定のイラストレーターの個性を捉えることを実現している。通常、サンプル数が少ないと、テイストが偏ったり、品質が低下するなどの問題が出るものの、学習パラメーターを細かく変更しながら多段的に進行させることで解決した。 学習用のイラストをアップロードすると、約2時間程度でAIイラストメーカーが完成する。最小学習枚数は15枚だが、枚数が多いほど精度は向上する。正面を向いている、ヘルメ
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半
![ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b7a9be3f549c0a6c946b439da6914c96c9a3f40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20230630%2F20230630051943.png)
富岳CPU A64FX用ディープラーニングライブラリの深層 -研究者が語る開発の軌跡- - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグループ エンジニアグループ 出典：データサイエンティスト協会 これらの3グループが互いに連携しあい、AI（ここでは機械学習による予測モデルを指すことにします）によって様々な業務を自動化させたり、意思決定の補助に利用させるプロジェクトに取り組んでいます。 その際、「AIの判断根拠をどの程度（どの様に）見せれば良いか」ということが常にビジネスグループで議題に上がります。殊にAIの予測結果を人間（特に営業部門の人）が見た上で意思決定の補助として利用する場合に顕著で、判断根拠が表示されないブラックボッ
何をした？ Youtube上に公開されている動画の音声から、ディープラーニング技術を用いた音声合成ツールを構築しました。 今回対象にしたのは、バーチャルユーチューバー・にじさんじの委員長こと 月ノ美兎 さん（Youtubeチャンネル） です。 ※選出理由は、単純に私がYoutube上で一番推している方だからです。 成果 動画から抽出した音声と、音声を文章に起こしたテキストの組み合わせのデータセット約50分ぶんを教師データとして学習した結果 ※学習に必要なデータ量は最低でも1時間程度と言われているので、まだまだ足りていません… 月ノ美兎さんの音声合成ツールを作ってみた https://t.co/YVdWW9vREb via @YouTube — K2 (@K2ML2) May 29, 2020 発話内容が不明瞭な箇所がありますが、一応ご本人の声に近い音声を作成することができているかと思います
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
キカガクはAIを含めた最先端技術を最短距離で学ぶことができる学習プラットフォームです。今なら新規ユーザー登録（無料）で、Udemy でベストセラーの「脱ブラックボックスコース」完全版をプレゼント！「実務で使える」スキルを身に着け、次の時代に活躍する人材を目指しましょう。
生成AIの利用ガイドライン作成のための手引き｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 本手引きについて 1 本手引きの利用目的 本手引きは以下の目的に利用されることを想定しています。 ① 生成AIサービスの導入を検討している企業の経営陣・セキュリティ部門・法務部門が導入に際しての法的リスク評価や、社内独自の生成AI利用ガイドラインを作成する際の参考にする。 ② フリーランスの方や、所属する会社・機関に生成AI利用ガイドラインがない方が、生成AIサービス利用の際の注意事項を把握する。 ③ 生成AIサービスを開発・提供する事業者がサービス・システム設計の参考にする。 2 本手引きが対象とする生成AIサービス ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を利用した文章生成AIサービスを主たる対象としますが、画像生成AIサービスについても必要な限度で触れます。 3 本手引きの構成 生成AIサービスは、いずれのサービスも基本的に「ユーザーが何らかのデータを入力して何らかの処
NewsPicksのエンジニア採用サイトです。さまざまな強みを持つエンジニアが、自分たちの個性を活かし、未来を創るための挑戦をしてる自由な環境で、一緒に世の中をおもしろくしてみませんか？
知っている人は知っていると思うが、Qiitaではたびたび大量のスパム記事が投稿されている。 深夜24~26時頃に記事一覧を確認してみて欲しい。 スパム記事がわんさか出てくるはず。 登録したてのQiitaユーザは不安よな。1 ———— @dcm_chida 動きます🧐 はじめに これはNTTドコモサービスイノベーション部AdventCalendar2019の1日目の記事です。 我々の部署では日頃から「KDDCUP2」や「論文読み会」に取り組んでおり、若手から中堅社員まで最先端の技術取得に励んでいます。 そうした活動をもっと外部へと発信していこうと始めたのがこのAdventCalendarです。社員一人一人が書いた記事を通して、少しでも多くの方に興味を持って頂ければ幸いです。 さて、僕は4年目社員ですがプログラミング初心者の頃から現在に至るまで、Qiitaにはかなりお世話になりました。 自分
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のモデルを用いていると説明されています。 このモデルは推論エンジンのOnnx上で実行されています。実行速度はGPUを用いずCPU上で処理されたとしても数
2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
3つの要点 ✔️相互情報量を最大化する枠組みでニューラルネットを学習する教師なし学習手法IICの提案 ✔️予測値をそのまま出力するニューラルネットを学習可能であるため、クラスタリングが不要 ✔️従来の教師なし学習手法の「クラスタが一つにまとまってしまう問題」および「ノイズに弱いという問題」を解決 Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation written by Xu Ji et.al (Submitted on 22 Aug 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 近年、様々な場面において、深層学習手法が使用さ
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers
by rawpixel.com 人工知能(AI)の活躍は医療の現場でも期待されていて、膨大な画像やデータを基に学習したAIは人間の医師よりも優秀だという研究も報告されています。しかし、「AIの医療現場への応用を研究した論文の多くはその内容が不十分であり、実際はAIと人間の診断精度は変わらない」という調査結果が報告されています。 A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(19)30123-2/fu
「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.
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日本語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開｜rinna株式会社
「誰も勝てないモグラたたき」 SF誌にChatGPTの猛攻撃 | 毎日新聞
2022年の深層学習ハイライト - Qiita
時効4か月前のわいせつ事件で容疑者逮捕 新技術の映像解析から | NHK
rinna社、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを開発しオープンソース化
2800ページ超え！ChatGPT／生成AI本14冊を読み比べてみた
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
たった1万円台のRISC-V CPU搭載＆Linuxの動作に対応したお手頃コンピューターボード「BeagleV」
レーザーでゴキブリを自動ロックオンして焼き殺すAI搭載タレットが登場
WhisperとChatGPTで文字起こし | ドクセル
ヤフー株式会社を退職したのでついでに自分の半生を振り返ってみる｜magurotuna
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「AIによる医療診断の精度は人間の医者と同程度でしかない」という指摘