Webサイトの作り方から、最新のAIの構築まで数多くの講座を学ぶことができる、オンライン学習プラットフォーム「Udemy」が、今年最大のセールを開催します！ 対象となる講座は、プログラミングの基礎からクラウドサービスの実践技法、メタバースの構築にAIに必要な数学理論まで多岐にわたります。それらが1,200円から購入可能となるので、お目当ての講座の購入を迷っていた方にはチャンス到来です。 セール期間は、ブラックフライデーセールが2022年11月18日（金）～11月25日（金）、サイバーセールが11月27日（日）～11月28日（月）。学びたいコトはいろいろあるけれど、期間内に選ぶのがちょっと大変……という方に向け、定番トピックのベストセラー講座から専門的で少しニッチな新着講座まで8つのトピック別におすすめの講座を紹介しますので、ぜひ購入の際の参考にしてください。 ※この記事は、株式会社ベネッセ
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自社のディープラーニング（深層学習）フレームワークである「Chainer（チェイナー）」の新機能開発を終了し、米フェイスブックが開発する「PyTorch（パイトーチ）」に移行すると発表した人工知能（AI）開発のPreferred Networks（プリファード・ネットワークス=PFN、東京・千代田）。その決断の背景を探った。Chainer開発の責任者であるPFNの秋葉拓哉執行役員は、「PyTo
高性能チャットボット「ChatGPT」を支える“劣悪な労働搾取”を米誌がスクープ | 時給は最高2ドル。残虐な動画を検閲し続ける…
トラウマを残した「労働搾取」 米「タイム」誌がテクノロジー業界の闇を暴き、大きな話題になっている。 問題となっているのは、高い文章生成能力が注目される、AI搭載チャットボットの「ChatGPT」。その生みの親であるAI企業「オープンAI」がパートナー企業を通じ、時給2ドル以下でケニア人労働者を雇っていたことがわかったのだ。 オープンAIはマイクロソフトから100億ドルの出資を受ける可能性が報じられるほど、いまもっとも注目されている企業だ。いったい何が起きているのか。 オープンAIが外注先として依頼していたのは、米サンフランシスコに拠点を置くサマ社。同社はケニアやウガンダ、インドの人材を雇い、グーグルやメタ、マイクロソフトなどの顧客向けに、有害なネット情報を選別する「データのラベリング作業」を実施していたという。 ケニア人の労働者たちは、データのラベリング作業の過程で、処刑や性的虐待など極め
高杉 光一🦋 @14:59 @kuronagirai Cry… 基本箱推し 画像生成AIで作った画像の供養先@AI_Rushia 生成した画像は商用利用と人が嫌がるようなこと以外の用途であれば好きに使って構いません syosetu.org/?mode=user&uid… 高杉 光一🦋 @kuronagirai 私が把握してる今のところの各画像生成AIの相関図 Stable Diffusionのオープンソース化は間違いなくターニングポイントの一つだけどWaifu Diffusionがどこまで影響を与えるかはこれ次第 Midjourneyも十分影響あったんだけど芸術や背景特化感否めない ERNIE-ViLGはどうなるんだろう…？ mimicはうん… pic.twitter.com/ykyDSkltPE 2022-09-09 04:17:01 高杉 光一🦋 @kuronagirai 素人目
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
TOP > Topic Keywords > JDLA DL for DX > 松尾豊氏が監修した無料AI講座「AI For Everyone」、開講2週間で登録者数5000人を突破 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は5月20日、新講座「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」の受講登録者数が開講から約2週間で5000人を突破したと発表。JDLAは本講座が人気の理由を社会におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）への関心の高さが影響していると考察する。 JDLAは本講座を「すべてのビジネスパーソンに向けた、人工知能（AI）／ディープラーニングについてまず『知る』ための無料エントリー講座」と位置づける。AIの基礎を学びたい人、今の組織をAIが使いこなせる組織に変えたい人など、理系文系はもちろん、肩書きや職種問わず、受講できるとしている。
＜新型コロナ＞「亡くなるべくして亡くなっている」 一家感染の50代夫婦、支援体制の不備や自宅療養の苦しさ激白：東京新聞 TOKYO Web
＜新型コロナ＞「亡くなるべくして亡くなっている」 一家感染の50代夫婦、支援体制の不備や自宅療養の苦しさ激白 家族３人全員が感染し、自宅とホテルに分かれて療養を経験した神奈川県内の５０代夫婦が、本紙の取材に応じた。県が緊急連絡先として広報している電話番号にかけても具体的な対応はなく、不安な日々が続いた。支援態勢の脆弱さに「自分の命は自分で守るしかないと思った」と振り返る。（石原真樹）
上杉隆 弟妹＆元部下が告発“反権力ジャーナリスト”の正体「AIの中身は人力」「女性3人を妊娠」「80代実母を恫喝」（SmartFLASH） - Yahoo!ニュース
『ニューヨーク・タイムズ』仕込みのジャーナリズムで、閉鎖的な日本のマスコミ業界に風穴を開けた上杉氏（写真・毎日新聞／アフロ） 「あの人は倫理観が欠如しています。私は、志望していた新聞社への就職もあきらめて彼に尽くしたのに、嘘を指摘したら、クビにされました」 【写真あり】実妹が「優しくて自慢の兄だったのに…」と懐かしむ、中学時代の上杉氏 沈痛な面持ちでそう本誌に告白するのは、乾真規さん（26）だ。「あの人」とは、ジャーナリストの上杉隆氏（52）のこと。上杉氏は2002年、『週刊文春』誌上で当時外務大臣だった田中眞紀子氏（77）を取材して、「編集者が選ぶ雑誌ジャーナリズム賞」企画賞を受賞。その後は記者クラブ制度を批判して、2011年には「自由報道協会」を設立し、一躍脚光を浴びた。 現在は、ネット配信番組『ニューズ・オプエド』の運営をおこなう、「株式会社NOBORDER」の代表取締役や、「NHK
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
大澤昇平特任准教授による2019.12.12付のSNS書込みに対する見解 - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
December 13, 2019 大澤昇平特任准教授による2019.12.12付のSNS書込みに対する見解Regarding Tweets Posted by Project Associate Professor Shohei Osawa on December 12th 2019 2019年12月12日に、東京大学大学院情報学環（以下、情報学環）の大澤昇平特任准教授（以下、当該教員)から、SNSにおいて、本学の寄付講座に関して誤った認識を含む書き込みがありました。それに対する情報学環の見解を表明いたします。 情報学環としては、今回各社からの寄付停止の方針となったのは、当該教員のSNSにおける不適切な書込みが原因であると認識しております。この書込みが、東大憲章の理念に反し、情報学環の原則に照らして許容できない差別に該当することはこれまでも述べてきました(*1)。 東京大学の寄付講座は、
さて、今回は題名の件について報告申し上げる次第である。 この度、自身はNational University of SingaporeのMaster of Computing（通称MComp）学科より入学オファーを頂き、2021年の1月から、正規の修士課程の生徒として学ぶ事になった。当初は現在の仕事は継続しながらパートタイム学生として修了する事を目指していたが、諸々あって会社を辞める事にした事もあり、いっその事であるし1年間位の間学生に専念して集中的に学ぶ事にした。 PythonとSQLを独学で学び始めて足掛け５年、大学院の最初の出願から足掛け３年で３度目の出願、直近２年に渡るGraduate Certificateによる社会人聴講クラスでの大学潜り込みによる外堀埋めの準備期間、と言った長期に渡る「中年からの文系からの海外大学院を利用した理転」の試みが、（卒業しないといけないのだが）まずは
ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
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写真をアニメっぽい画像に変換する「AnimeGAN」に改良を加えたオープンソースプロジェクト「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイトが公開されています。 AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 これは、「AnimeGANv2」のPython向け機械学習フレームワークである「PyTorch」版をもとに、機会学習体験UIを作成するGradioで作られたデモで、基本的には人の顔が写ったポートレート写真の変換を行います。 サイト上部にある「Drop Image Here - or - Click to Upload」と書かれたエリアに変換したい写真をドラッグ＆ドロップするか、エリアをクリックしてエクスプローラーから変換したい写真をアップロードし
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
今年春に出願、夏に合格して秋学期からオンラインのコンピュータサイエンス修士コースで勉強している。ちょうど秋学期が終わって成績が返ってきたので、どういう感じだったか書いておく。 I've been officially admitted to Georgia Tech's OMSCS (Online Master of Computer Science). I'm excited for being a student again. I chose the online course to take it without quitting my job, but due to COVID-19 it's probably not that different from other people's experience.— k0kubun (@k0kubun) July 31, 2020 ど
紅枝しとみ🌟 @Nicole_Menteuse 【補足】 ちらほら指摘がありますが、こちら大学で有名なカリフォルニア州スタンフォード(Stanford)ではなく、東海岸コネチカット州の方のスタンフォード(Stamford)です。 アメリカには合計13か所ものスタンフォードがあります。 2021-08-17 21:35:58 Hiroki Akiyama @akiroom Stanford Universityにこんな高い建物あったっけ？と思って調べたら、西海岸のスタンフォード大学じゃなくて東海岸のStamford Stationという駅だった（nでもmでもスタンフォードではある） twitter.com/nicole_menteus… 2021-08-17 21:03:42
「吉幾三を入れたら壊れた」「おおきなかぶは抜けなかった」東京大学発の企業が開発した「何でも3行で要約してくれるAI」がさっそくツイッタラーのおもちゃに成り果てる
にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP オープンデータを使って都市の姿を可視化したり、防災/天気/住まいなどの関心分野を呟いています。 💻QGIS/Mapbox/Vis.gl/Tableau/Python/R にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP いくつか試してみたけど、ちょっと数字が苦手かな？という感はある。 例えば『ジャイアントパンダの名前募集」の記事、2頭の子パンダの体重が両方とも違う（謎の数字に置き換わってる）。 DeepLみたいにいろんな文章を食べながら成長していくのかな？今後が楽しみ。 digest.elyza.ai/summaries/1393… pic.twitter.com/ln72pXifIC 2021-08-26 20:58:52
24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい - LWのサイゼリヤ
お題箱から 797.生成aiについて無知なので質問です 下記のように学習元画像を合成したかのような元画像がでることから合成ツールと主張する人がいますが、実際に生成aiは合成ツールなのでしょうか？ https://x.com/r18rensyu/status/1745959957990965624?s=61 これ去年の今ぐらいまでなら学習してるから合成ではない論はまだ通用したかもしれないけど、明らかに学習元となる画像がポンポン出るようになってきてしまって正体は引用合成ツールだったのがバレちゃったんだよね。 https://t.co/e367C2DqWl — リハビリ用 (@r18rensyu) 2024年1月13日 質問に対する答えは「依然として生成AIは合成ではなく学習を行っている」で、このツイートは100%誤りです。「塩水を沸騰させると砂糖水になる」と同じレベルの端的な誤りで、議論の余地
マイナカード推進、「是非をいちいち国民に聞いて進めるものではない」平井卓也初代デジタル大臣（ITmedia NEWS） - Yahoo!ニュース
「マイナンバーカードの活用の是非をいちいち国民に聞いて進めるものではない。次の世代への責任としてやり切る。反対があってもやり切ることが重要だ」 【画像】マイナンバーカードの未取得理由は？ 10月26日に幕張メッセで開催された「ブロックチェーンEXPO」の講演で、初代デジタル庁大臣を務めた平井卓也衆議院議員が、マイナンバーカードの普及に対してこう持論を語った。 「どちらが国の財政にとっていいのか、どちらが本当の意味で個人情報をきっちり守れるのか、どちらが透明なのか、公平性を担保できるのか。これらは考えると当たり前のことだ」と、マイナンバーカードの意義を説明した。 どんな政策にも反対意見はあるとし、テレビ地上波のデジタル化やETC導入の際の例を挙げ、「ETCは多くの人にとって社会インフラの1つになった。今でもどうしてもETCが嫌な人は、高くなるが現金で払える」とした。 同じようにマイナンバーカ
はじめにリアルタイム声質変換アプリケーション、Realtime Yukarinを開発し、 OSS（オープンソースソフトウェア）として公開しました。 ここで言う声質変換とは、「誰でも好きな声になれる」技術のことを指します。 好きな声になれる声質変換は夢があって流行りそうなのですが、まだ全然普及していないと思います。 それは現時点で、声質変換を実際にリアルタイムで使えるフリーな仕組みが無いためだと考えました。 そこで、自由に使えるリアルタイム声質変換アプリケーションを作り、ソースコードと合わせて公開しました。 声質変換とは声を変える方法で有名なのは、声の高さや音色を変える手法、いわゆるボイスチェンジャーです。 既存のボイスチェンジャーは、元の声を起点として、変換パラメータを自分で調整する必要があります。 一方ここでの声質変換は、元の声と好きな声を用いて機械学習し、変換パラメータを自動で調整しま
1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "歴史は雑学だと思って切り捨てたんだわ。ごめんな。 https://t.co/ManlN0F1ok"
歴史は雑学だと思って切り捨てたんだわ。ごめんな。 https://t.co/ManlN0F1ok
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashi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。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ
タイトルの通り、「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）って何よ」とざっくりと質問された時に、自分だったらざっくりとこう説明してあげる、というのをまとめます。 この記事で説明している内容は、以下を元にしているので、よろしければ是非。 Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者:梅津 雄一,中野 貴広発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー） なお、スマホのAMPだと、数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから読んでいただけると。 まずニューラルネットって？畳み込みニューラルネットワークについて説明する前に、ニューラルネットワークも軽くおさらいしてあげましょう。 脳は入力を受け取ると、以下画像のように各神経細胞が反応しながら処理が次々と行われます。 ニューラルネットワークは、このような脳の神経伝達の働きを数理モデルとして落とし
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
小岩井ことりさん作詞・作曲・歌唱のDB公開で、AI歌声合成の民主化へ躍進。NEUTRINOの新キャラクタ『No.7』がリリースへ｜DTMステーション
NEUTRINO、CeVIO AI、Synthesizer V……と、まるで人間のように歌う、AI歌声合成の世界が賑わっていますが、今年この世界がさらに大きく変わる可能性が出てきました。一般ユーザーが自分の声を収録し、それを元にAI歌声合成をするための統一した楽曲の規格を作り、公開されることになったのです。その仕組みづくりに貢献したのが、声優であり、マルチクリエイターでもある小岩井ことり（@koiwai_kotori）さん。AI歌声合成のために、小岩井さんが作詞・作曲するとともに、自ら歌唱したデータ、計50曲が公開されることとなり、それをテンプレートにして歌えば、それぞれのAI歌声合成ができる世界が実現できることになりそうなのです。 そのプロトタイプとなる小岩井さんの歌唱データベースが公開に向けて、準備を進めているところですが、正式公開前に、実際に歌わせることができるソフトであるNEUTR
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
NVIDIAが日本語対応の対話型AI「Jarvis」を提供開始 基調講演でリアルタイム日本語翻訳のデモも公開「反応は瞬きするより速い」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAが開発している対話型AIシステムが「Jarvis」(ジャービス)だ。以前から開発についてはアナウンスされていたが、ついに正式にリリースされた。しかも日本語対応で。 「GTC 2021」のオンライン基調講演でNVIDIAのCEO、ジェンスン フアン氏(Jensen Huang)がこのニュースを紹介するとともに、聞き取り、発話、翻訳などのデモを行った。「Jarvis」はHuang氏が話した言葉を瞬時にテキスト化し、更にはHuang氏が話した英語を日本語にリアルタイム翻訳して見せた。 対話型AIフレームワーク「NVIDIA Jarvis」 NVIDIAは現地時間の4月12日、「NVIDIA Jarvis フレームワーク」の提供を開始したことを発表した。これは最先端のAIトレーニング済みディープラーニング モデルとソフトウェア ツールを活用して、さまざまな業界と分野向けに、対話型AIサ
時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4 | モリカトロンAIラボ
時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4 1997年に、当時の最新のAIを導入したプレイステーション用ソフト『がんばれ森川君2号』を、翌年には『アストロノーカ』を立て続けに世に送り出した、現モリカトロン株式会社代表取締役の森川幸人氏。学生時代までコンピューターすらまったく知らなかったのに、やがて独学でAIをマスターし、いち早くゲームAIの開発に成功したその功績は、今でこそ広く知られていますが、いずれも発売当時はまったく評価されなかったそうです。 あまりにも時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』と『アストロノーカ』は、いったいどのようにして開発されたのでしょうか？ そして日本初のゲームAI専門会社、モリカトロンを設立した動機と目的とは？ 森川氏にたっぷりとお話を伺いました。 『がんば
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
日本記者クラブで記者会見する平井卓也デジタル改革担当相＝東京都千代田区内幸町2で7月2日午後3時37分、後藤豪撮影 平井卓也デジタル改革担当相は2日、日本記者クラブ（東京都千代田区）で記者会見し、東京オリンピック・パラリンピックの選手ら訪日関係者向けに開発したスマートフォンアプリを巡る自身の発言について、「国民の税金を無駄遣いしたくないという思いになると強い口調の交渉になる。やろうとしていることに関してはまったく変えようと思っていない」と述べた。 平井氏はスマホアプリの事業費削減を巡り、内閣官房IT総合戦略室の幹部に対し、発注先の一社であるNECに対し、「脅しといた方がいい」などと4月の会議で発言した。この日の会見では「（デジタル）改革の正当性を毀損（きそん）しかねない振る舞いではないか」との質問が出た。
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
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四十路を過ぎてから海外大学院で理転する事にした話。｜Anonymous Investor｜note
Pythonで理解するディープラーニング入門
デジタル庁、事務方ナンバー2を処分 12万円接待、平井大臣も同席：朝日新聞デジタル
ポートレート写真をアニメ風に変換する「AnimeGANv2」を手軽に試せるデモサイト登場
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
リモートでアメリカの大学院に通い始めた - k0kubun's blog
アメリカ・東海岸のスタンフォードにある駅の圧倒的な千葉感「千葉をディープラーニングさせたAIが出力した画像みたい」
リアルタイム声質変換ライブラリ「Realtime Yukarin」を公開しました
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平井デジタル担当相「全く反省していない」 発注先企業巡る発言巡り | 毎日新聞