予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 武漢大学と湖北工業大学からなる中国の研究チームが開発した「AnimeGAN: A Novel Lightweight GAN for Photo Animation」は、現実世界で撮影した写真をアニメ風の画像に高速変換する技術だ。深層学習を用いた軽量なフレームワークで、宮崎駿監督や新海誠監督の作品のようなアニメ風の高品質画像に仕上げることができる。 高品質なアニメ作品を制作するためには、線や質感、色、影などを入念に考慮する必要があり、制作に手間と時間がかかる。現実世界の写真を自動的に高品質なアニメ画像に変換できる技術があれば、効率化の観点から重要視されるだろう。 今回の手法では、実写からア
AI＝人工知能で「モザイク」を除去するという技術を使って加工したアダルトビデオのわいせつな画像をインターネット上に掲載したとして、サイトの元運営者が著作権法違反などの疑いで警察に逮捕されました。 逮捕されたのは、兵庫県高砂市に住むインターネットサイトの元運営者、中本正幸容疑者（43）です。 警察によりますと、中本容疑者はことし1月、AIの技術を使って、アダルトビデオのモザイク部分を加工してわいせつな画像10枚をみずからが運営するサイトに掲載したとして、著作権法違反とわいせつ電磁的記録媒体陳列の疑いが持たれています。 専用のソフトウェアを使ってモザイクの部分をAIに推測させモザイクがないように再現した動画を1本2300円ほどで販売していて、警察のサイバーパトロールで、発覚したということです。 警察の調べに対し、中本容疑者は「金銭目的でやった」などと話し容疑を認めているということです。 これま
4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック
LLM chatbotが人類にもたらすのは、絶望なのか希望なのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
大澤昇平 :: AI 救国論 🇺🇳 on Twitter: "「なんでこの発言が燃えてるの？」と疑問の奴もそこそこいると思うが、今回の炎上騒動の黒幕は「シバキ隊」だからな。シバキ隊は警察でも知られている著名な左派系デモ団体で、過去に集団リンチ事件でカタギをボコボコにしてる。正式名称は対レイシ… https://t.co/kOncCoFCs6"
「なんでこの発言が燃えてるの？」と疑問の奴もそこそこいると思うが、今回の炎上騒動の黒幕は「シバキ隊」だからな。シバキ隊は警察でも知られている著名な左派系デモ団体で、過去に集団リンチ事件でカタギをボコボコにしてる。正式名称は対レイシ… https://t.co/kOncCoFCs6
はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大！」を思い出します。 この記事では、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 本記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
TypeScriptではじめるChatGPT API：入門から一歩進んだテクニックまで - Uzabase for Engineers
NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょうか1。 というわけで、弊社でもこの新しい技術をより多くのエンジニアに使いこなせるようになってもらいたいと考え、ChatGPT API に関する社内勉強会を先日開催しました。本記事ではこの勉強会の内容を再構成してお届けします。 とりあえず使うだけなら簡単な ChatGPT ですが、本記事では、長文を扱ったり、ChatGPT と外部のシステムを連携させたりするテクニックなど、知っている人はすでに知っているが、まだそれほど広く
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
松尾 豊 on Twitter: "それから、スタートアップはすごく真面目に一所懸命頑張っているので、文春さん邪魔しないで！ https://t.co/0XZxSdmbqV"
それから、スタートアップはすごく真面目に一所懸命頑張っているので、文春さん邪魔しないで！ https://t.co/0XZxSdmbqV
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
だめなITベンダー・SIerの行動特性：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
もし、あなたが、次のようなことをしているのであれば、これは大いに反省すべきだ。 自分たちの「できること」でしか解決策を示そうとしない。 機能や性能については説明できるが経営や事業の成果にどのような貢献ができるのか説明できない。 これからのテクノロジーやその可能性について分かりやすく説明できない。 お客様が新しい方法論や見積を求めても旧来のやり方で提案しようとする。 新しい方法論やテクノロジーの適用を求めると保証できない、実績がない、時期尚早などのネガティブ・ワードで翻意を迫る。 やがて、お客様から愛想を尽かされてしまうだろう。 工数の需要がなくなるわけではない。ただ、作業工数に応じた労働力に対価を支払うというやり方は、自動化ツールやクラウド・サービスとの競合や人口の減少と相まって、そこでの収益の拡大を期待することができなくなる。 また、工数需要そのものの内容が変わる。例えば、「コードを書く
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ
科学を変えた10のコンピューターコード | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
Fortranからプレプリントアーカイブまで、プログラミングとプラットフォームの進歩は、生物学、気候科学、物理学を新たな高みへと導いた。 2019年、イベント・ホライズン・テレスコープ（EHT）のチームは、ブラックホールの実際の姿を初めて世界に見せてくれた。彼らが発表したリング状に輝く天体の画像は、従来の写真とは違い、計算によって得られたものだ。具体的には、米国、メキシコ、チリ、スペイン、南極点の電波望遠鏡が捉えたデータを数学的に変換することによって得られたのだ1。研究チームは、その知見を記載する論文とともに、ブラックホールの撮影に用いたプログラミングコードも公開した。科学コミュニティーが自分たちのやり方を確認し、それを足場にできるようにするためである。 このようなパターンは、ますます一般的になりつつある。天文学から動物学まで、現代のあらゆる偉大な科学的発見の背後にはコンピューターがある。
もはや人間と区別がつかない次元に。多言語で歌う機能も搭載したSynthesizer Vの破壊力｜DTMステーション
驚異的に進化したSynthesizer V AI まずは、バックグラウンドや機能、性能といったものを紹介する前に、私がSynthesizer V Pro Studioの1.5.0を使って打ち込んだ、弦巻マキの歌声をちょっと聴いてみてください。 いかがですか？従来の歌声合成の概念を覆すレベルに来ていると思いませんか？これは、2年前のコミケでDTMステーションCreativeからリリースしたoyasumiという曲の冒頭部分。そのときは声優の小岩井ことりさんにボーカルをお願いし、囁くように優しく歌ってもらったので、弦巻マキにも、それっぽく歌わせて仕上げてみたのです。本来、弦巻マキは「アニメキャラっぽい雰囲気の元気な女の子」というイメージの歌声ですが、そことはだいぶ違ったニュアンスの歌声になっているのも感じられたと思います。 「自動処理」メニューにある「自動ピッチ調整（カスタマイズ）」を選択する
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
SasakiTakanori 佐々木貴教 on Twitter: "え！？ちょっと待って！！さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど！あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない！置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X"
え！？ちょっと待って！！さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど！あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない！置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X
音楽家・小室哲哉さん。誰もが歌えるヒット曲を数多く生み出してきた、その頭の中では、「哲哉くん、小室さん、てっちゃん」という、作詞・作曲・編曲をする“3人の小室哲哉”が議論していたと言います。小室さんは、ことし、理化学研究所の客員主管研究員に就任、AIを活用した音楽制作に取り組むなど、新たな挑戦に乗り出しています。いまの音楽をどう見つめ、どんな音楽をこれから届けようとしているのでしょうか。 （聞き手：廣瀬智美アナウンサー、取材：小松宏司アナウンサー） 鍵盤に触れたくなかった時期も 2018年に引退を宣言した小室さん。しかし、去年10月、「今、しばらく音楽をやらせて下さい。」と自身のSNSアカウントに直筆のメッセージを掲載。復活を宣言しました。ことしは、所属するグループ、TM NETWORKのツアーを行ったほか、今月には、オーケストラと共演するコンサートも予定されているなど、精力的に活動してい
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
ろじ on Twitter: "たまには収支報告書でもと思って覗いてみたら、平井卓也デジタル改革担当大臣、政治資金を活用してグルメレビューやってた。 https://t.co/qDyfxIrYgQ https://t.co/n3Q3lCa6ht… https://t.co/96eyuV9XkT"
たまには収支報告書でもと思って覗いてみたら、平井卓也デジタル改革担当大臣、政治資金を活用してグルメレビューやってた。 https://t.co/qDyfxIrYgQ https://t.co/n3Q3lCa6ht… https://t.co/96eyuV9XkT
東大最年少准教授が“ネトウヨ2.0”に覚醒した理由――学歴ロンダリング差別の犠牲者か？ | 2019年 忘れられない「名言・迷言・珍言」 | 文春オンライン
東大バイトテロ、[Apology] 、過学習……と、令和元年末の1ヶ月あまりで多数の流行語を生み出したのが、東京大学情報学環特任准教授（特定短時間勤務有期雇用教職員）、大澤昇平氏のTwitterでの暴走だ。今年9月に「東大最年少准教授」の肩書きを名乗って刊行した著書『AI救国論』（新潮社）がヒットし、非正規職員とはいえ日本で最高峰の大学でポストを得ていた若きAI研究者の奇行と没落を、複雑な気持ちで眺めていた人も多いことだろう。 ことの発端は比較的些細なことだった。11月11日、大澤氏は自身のTwitter上で、P2PソフトWinny開発者の金子勇氏（故人）を「犯罪者」と投稿。だが、このWinnyはユーザーによる著作権侵害が多発したツールだったものの、開発者の金子氏については2011年に最高裁で無罪が確定していた。現在、金子氏は日本のIT戦略の保守性ゆえに悲劇的な運命をたどった天才だったと評
本稿は、2020年7月27日に公開した記事を、2022年7月5日の最新情報に合わせて改訂したものです。各項目の内容をアップデートし、無料ではなくなった『Deep Learning with PyTorch』をカットした代わりにベストセラーである『An Introduction to Statistical Learning』を追記しました。
週刊誌に特定企業をデジタル庁の事業に参加させるように指示したとの疑惑を報じられた平井デジタル改革担当大臣が、事実関係を否定し、出版社に抗議したことを明らかにしました。 「意図的に誤解を与えようとするものと考えておりまして、昨日、出版社には訂正または記事の全体の削除の抗議をさせていただきました。異例中の異例ですけど、（オリジナル音声の）公開も検討をする」（平井卓也デジタル改革相） 週刊文春は、平井大臣の指示があったことを音声データ付きで報じましたが、平井大臣は「会議の中で自分は企業名を言っていない」と主張して事実関係を否定しました。 また、文春側が公開した音声データが「不鮮明な部分を意図的に文章で補っているように思える」として、大臣側で保有している元の音声データを公開することも検討するとしています。 このほか、いわゆるオリパラアプリの事業契約が当初７３億円で結ばれたことなどを受け、第三者によ
GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続
ＡＩ＝人工知能を活用した囲碁のコンピュータープログラムと対局して１勝を挙げた韓国のトップ棋士が引退を表明し、引退の理由について、「ＡＩが登場したことで、どんなに努力してもトップになれないことが分かった」と語りました。 イ九段はこの中で、引退の理由について、「ＡＩが登場したことで、どんなに努力してもトップになれないことが分かった。決して敗れない存在がある」と語り、囲碁のＡＩに勝てないことを引退の理由に挙げました。 国際的なタイトルを数多く持つイ九段は、2016年、ＩＴ大手グーグルの傘下にある企業が開発した囲碁のＡＩ、「ＡｌｐｈａＧｏ」と５番勝負の対局を行い、４敗を喫しながらも１勝を挙げましたが、これ以降、ＡｌｐｈａＧｏに勝った棋士はいません。 将棋やチェスに比べて、対局のパターンが多い囲碁では、ＡＩが人間に勝つのは難しいとされていましたが、ディープラーニングの手法によって飛躍的に進化し、ＡＩ
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校（千葉県木更津市）情報工学科に今春入学した越智優真さんは、４月、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社フィックスターズ主催）で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅（くて広い）層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能（AI）が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習（ディープラーニング）」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
佐藤倫子 on Twitter: "関連団体ではなく旧統一教会の宗教行事そのものですね。前列真ん中に当時の統一教会会長徳野英治さん、その両脇に平井卓也さんと先日の参院選全国比例で落選の木村義雄さん、その両脇に元衆院議員瀬戸隆一さんと磯崎仁彦さん。後列には当時丸亀市議… https://t.co/U4es8GodE6"
関連団体ではなく旧統一教会の宗教行事そのものですね。前列真ん中に当時の統一教会会長徳野英治さん、その両脇に平井卓也さんと先日の参院選全国比例で落選の木村義雄さん、その両脇に元衆院議員瀬戸隆一さんと磯崎仁彦さん。後列には当時丸亀市議… https://t.co/U4es8GodE6
DeepL翻訳：高精度な翻訳ツール
毎日、何百万もの人々がDeepLで翻訳しています。人気の組み合わせ：日本語から英語（和英）、英語から日本語（英和）
Tatsuki Kuribayashi on Twitter: "弊研究室では、(DeepLなどの翻訳システムで下書きを作り、) Langsmithで流暢にし、Grammaryで文法・スペルミスを撲滅するというフローがお約束になりつつあります https://t.co/ZDm2ZTZamQ"
弊研究室では、(DeepLなどの翻訳システムで下書きを作り、) Langsmithで流暢にし、Grammaryで文法・スペルミスを撲滅するというフローがお約束になりつつあります https://t.co/ZDm2ZTZamQ
1912年、古本屋業を営んでいたウィルフリッド・ヴォイニッチは、イタリアの寺院で奇妙な本を見つけた。 そこには、どこの国のものでもない言語がびっしりと書き記されている。文字に添えられた植物のイラストもまた、現実の世界には存在しないものばかり。 放射性炭素年代測定によると、15世紀に書かれた文書であるらしい。だが、発見から100年以上が経った今も、何が書かれているのかは不明のまま。世界の大いなる謎として語り継がれ、オカルト的な関心を集め続けてきた奇書。 それが「ヴォイニッチ写本」である。 これまで何度も「解読に成功した！」という報告がなされてきた。しかし、しばらくすると「あの研究結果は間違っている！」「今度こそ解読した！」などという報告が別のところから流れてくる。情報が錯綜し、一向に真相のつかみどころのない謎多き文書である。 しかしなんと、そんなヴォイニッチ写本に関する最先端の研究を行う人物
クリエイターの時代
クリエイターの時代 2023.03.11 Updated by Ryo Shimizu on March 11, 2023, 15:48 pm JST ChatGPTが流行り過ぎている。 来週にはGPT-4が出るという話になっていて、しかもGPT-3は1750億パラメータであるのに対し、GPT-4は100兆パラメータと言われている。 普通に考えて単位が桁違いにおかしいのだが、そもそもそんなに巨大なニューラルネットワークが学習できてしまったことも驚きだが、実用的に使うためには信じられないくらい大規模な機械が必要になる。 まだ出てもいないGPT-4を警戒しても仕方ないので、むしろGPT-4が出る前の今のタイミングだからこそ、敢えて「ChatGPTブームの終わりは近い」と予測してみたい。 なぜか? 第一に、ChatGPTは、簡単に使え過ぎてしまう。 朝思いついて昼には新しいアプリができてしまう。
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
「量子」と組合せ最適化に関する怪しい言説 ―とある研究者の小言― - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
最近，量子コンピュータの話題をニュースや新聞で見かけることが増えてきました． その中で気になってきたのが，組合せ最適化と量子コンピュータ（特に量子アニーリング）に関する怪しい言説．私自身は（古典コンピュータでの）組合せ最適化の研究をやってきて，量子コンピュータを研究しているわけではないのですが，さすがにこれはちょっと・・・と思う言説を何回か見かけてきました． 最近の「量子」に対する過熱ぶりは凄まじいので，こういう怪しい言説が広まるのは困りものです．すでにTwitter上には，“組合せ最適化は今のコンピュータでは解けない”とか“でも量子なら一瞬で解ける”という勘違いをしてしまっている人が多数見られます*1． さすがに危機感を覚えてきたので，この場できちんと指摘しておくことにしました． 今北産業(TL;DR) “古典コンピュータは組合せ最適化を解けない” → 古典コンピュータで組合せ最適化を解
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
Stable Diffusion メモ: キャンバスの縦横比は構図にどれくらい影響するか - jt_noSke's diary
Stable Diffusion が公開されてからいろいろ動かして出力の傾向を見てみようとしたメモ。 やったこと 同じpromptを指定して、 縦長(512x768) 横長(768x512) 正方形(512x512) のサイズごとにそれぞれ200枚ずつ出力、それら画像の傾向を見て構図にどんな変化があるかを確認しようとした。ザッと見の印象、感触のみで評価し、定量評価はしない。 使用したプロンプト: a picture of robot and drill and girl greg manchess character concept art of an anime goddess of lust | | cute - fine - face, pretty face, realistic shaded perfect face, fine details by stanley artger
「あとで読む」タグで振り返る2022年 〜今年の「あとで読む」、今年のうちに〜 - はてなブックマーク開発ブログ
今年も残すところあと少し。皆さんにとって、2022年はどのような一年でしたか？ はてなブックマークでは今年もたくさんのエントリーがブックマークされ、コメント欄も盛り上がりました。 データで見る「あとで読む」 年末ということで、去年に引き続き今年も「あとで読む」タグにフォーカスしたデータを集計しました。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」率、カテゴリー別「あとで読む」率、「あとで読む」が多いエントリーランキングを通して、2022年のはてなブックマークを振り返ってみましょう。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」 率 カテゴリー別 「あとで読む」 率 「あとで読む」 タグが多いエントリーは？ トップ10ランキング 「あとで読む」タグの数が多かったエントリーランキング カテゴリー別「あとで読む」率の高かったエントリーランキング 気になった記事を気軽に保存できる「あとで読む」機能 202
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写真や動画を「新海誠みたいに」「宮崎駿っぽく」変換できる「AnimeGAN」 武漢大学などが開発
AIでモザイク除去 アダルトビデオ加工画像掲載の疑い 男逮捕 | NHKニュース
ChatGPTをブロックでプログラミングできるようにしてみた(ソースコード付き)｜shi3z
pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
Takuya Kitagawa/北川拓也 on Twitter: "近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n"
AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5％以内を実現 | Ledge.ai
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
小室哲哉さん “3人の小室哲哉”が議論していたヒット曲の裏側 | NHK
Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenをDockerで手軽に動かす
無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！ 厳選4冊
平井大臣、文春報道に抗議 音声データの公開も検討｜TBS NEWS
韓国トップの囲碁棋士引退「努力してもＡＩには勝てない」 | NHKニュース
千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
誰も読めない謎の古文書！『ヴォイニッチ写本』研究の最前線を慶應義塾大学で聞いてきた。 - ライブドアニュース
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog