【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで | WEEL
ホーム生成AIずかんパラメーター数1兆以上【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部AIエバンジェリストの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch
ゼロコロナとwithコロナ｜瀬戸亮平
追記(2021-3-10) 動画はここ(ryseto.github.io/COVID19)から． 国がどこを目指せば良いのかを考えるの絵を書いた。 傾斜にボールがあり支えないと転がり落ちるという絵。この坂の目盛は，日毎の新規感染者数を表す．感染状況はこの数字で把握している． 傾斜の傾きは一定．ボールに働く力が一定ということだ．数字が10のところも1000のところも同じ傾きは直感に反するかもしれない．少し説明する． 対策が弱いと感染者は増加し、対策が十分だと感染者は減る．ボールに働く重力に逆らって，対策の力で支えている．つりあうと感染者は増加しない．坂の登り降りの速さはこの力の差に比例するとする(注)。対策の力は、自粛や経済活動の制限など経済的な負担に対応する。（医療費など患者数に比例するものは全体の経済損失に比べると小さいので無視する。) 一人の感染者が平均何人に感染させるかという数は，
「肉親（も含めた他人）を描くエッセイ漫画」や私小説その他……それが後に生む葛藤とトラブル - INVISIBLE Dojo. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
…家庭の方では、ハロスクール、の時に、無断で私の本名、仕事歴、外見、精神病をコンテンツとして扱い親が大儲けしていた。リストカットの事は書かれていなかった。このころ、初めて精神科に行った、家庭環境を聞かれると直ぐに児童相談所に連絡しますと言われた、私はそんなことされたら殺されると思い、泣きながらやめてくれと懇願し、サインバルタをもらって…（後略） いま、この記事は「読み返してみると、文章があまり良くない」を理由に非公開になっているので、ブクマを記しておこう https://b.hatena.ne.jp/entry/s/norokoro.hatenablog.com/entry/2021/07/09/%E4%BB%8A 毎日かあさん14 卒母編 作者:西原 理恵子毎日新聞出版（インプレス）Amazon「漫画家かあさん」/「漫画家かあさん大忙し」/「かんろく」/「びゅっ」 森公美子Amazon
はじめまして。損害保険ジャパン株式会社 DX推進部の眞方です。普段はリードエンジニアとして、新しいサービスのアーキテクチャ検討からローンチまでの作業や、新規技術を用いたアプリのプロトタイプ実装などを行なっています。 弊社では、LLM（Large Language Models）を活用したアプリケーションの開発を積極的に検討し、既に社内でいくつかのプロトタイプをローンチしています。 本記事では、その最も一般的？なユースケースの一つとも言えるRAG（Retrieval Augmented Generative）の構築において、ドキュメント検索精度の向上にどのように取り組んだ内容の概要を紹介させていただきます。実際の詳細な手法および結果については、別記事（実践編）で解説予定です。 はじめに RAGとは？ この記事を読まれている方の中にはご存知の方も多いでしょうが、RAGとはRetrieval A
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
ChatGPTを支えた高品質AI作成手法「RLHF」の中身はこんな感じ、面倒なデータ入力・整理はオープンソースでセルフホスト可能なプラットフォーム「Argilla」が便利
RLHFとは「人間の評価による強化学習」のことで、大規模言語モデルをChatGPTなどの実用レベルに至る品質にまで高めた実績のある手法です。RLHFでは教師データを作成したり、大規模言語モデルの回答を評価したりする際に人間がデータを入力する必要があり、特に複数人で作業する場合にデータの管理が大変になってしまうものですが、そうしたRLHF用データの入力や管理を行ってくれるプラットフォームが「Argilla」です。 Bringing LLM Fine-Tuning and RLHF to Everyone https://argilla.io/blog/argilla-for-llms/ 大規模言語モデルを作成する時の手順を示したのが下の図です。まず大量のテキストを用いて事前学習を行います。こうして作成されたモデルが事前学習済みモデルで、GPTやPaLM、LLaMAなどのモデルがこのカテゴリに
CyberAgentが日本語LLMを公開していたので、とりあえず動かしてみました。 サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント モデルは次のように6サイズ提供されています。 ※ Rinna社も同時に新しいモデルを出したので試しています。 Rinnaの新しい3Bモデルを試してみる - きしだのHatena open-calm-small(160M) まずはopen-calm-small。160Mパラメータです。 このあたりは動作確認用なので、内容は気にしない。 GPUメモリは1.3GBくらいの消費です。 open-calm-medium(400M) 次にopen-calm-medium。400Mパラメータです。 このへんも細かいことは気にしないけど、なんかま
画像生成AI「Stable Diffusion」はモデルデータが一般公開されているため、自宅のPCで誰でも簡単に動かすことができます。しかし、Stable Diffusionを使って自分が望む通りの画像を生成するためにはさまざまな知識が必要になり、初心者は何から学べばいいのかわからなくなりがち。無償で公開されている「SD Toolset」にはStable Diffusionで得ておくべき知識が単元ごとにわけてまとめられているので、ピンポイントで必要な知識を学ぶことができます。 SD Toolset https://sdtools.org/ SD Toolsetはこんな感じで、左のカラフルな同心円に単元が視覚的にまとめられており、同心円の内側から気になるカテゴリをクリックしていきます。例えば、Stable Diffusionの根幹部分を知りたい場合は、「Core」をクリック。 すると、以下の
AIスタートアップのAdeptが、デジタルツールを使用するように訓練された大規模なTransformerモデル「ACT-1」を発表しました。ACT-1はブラウザで何が起こっているかを監視し、クリック・入力・スクロールなどの特定アクションを実行できるChrome拡張機能に接続されており、操作を自動化できます。 ACT-1: Transformer for Actions https://www.adept.ai/act ACT-1は、ユーザーの高度な要求を受け止め、それを実行することができます。ユーザーはテキストボックスにコマンドを入力するだけで、あとはACT-1が実行します。 ACT-1への指示は、ブラウザ上に表示されるポップアップに英語で入力して行います。例えば「ヒューストンで4人家族が住む家を探してほしい、予算は60万ドル(約8400万円)」と入力します。 すると、物件の検索サイトでヒ
わずか4GBの実行ファイル1つで大規模言語モデルによるAIを超お手軽に配布・実行できる仕組み「llamafile」をWindowsとLinuxで簡単に実行してみる方法
「llamafile」は大規模言語モデルのモデルやウェイトの情報が1つの実行ファイルにまとまった形式のファイルです。Linux・macOS・Windows・FreeBSD・NetBSD・OpenBSDという6つのOS上でインストール不要で大規模言語モデルを動作させることが可能とのことなので、実際にWindowsおよびLinuxディストリビューションの1つであるDebian上で動かしてみました。 Mozilla-Ocho/llamafile: Distribute and run LLMs with a single file. https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile#readme Introducing llamafile - Mozilla Hacks - the Web developer blog https://hacks.mozilla
「Mistral」「Llama 2」「Vicuna」などオープンソースの大規模言語モデルを簡単にローカルで動作させることが可能なアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場したので、早速使い勝手を試してみました。 Ollama is now available as an official Docker image · Ollama Blog https://ollama.ai/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image Ollamaで動作可能な大規模言語モデルの代表例は下記の通り。リストの全体についてはOllamaの公式サイトで確認することができます。 モデルパラメーターサイズDownloadMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run ll
YouTubeチャンネル「AIずんだもん」を運営するきらっちさんがXで、東北ずん子・ずんだもんプロジェクトのキャラクター・ずんだもんの3Dモデルの使用を中止すると発表した。 3Dモデルの制作者から「不快な内容に利用されているため、利用をやめてほしい」と抗議を受けたという。併せて、きらっちさんは運営に不備があったとして謝罪した。 なお、5月13日に事情を説明するために行われた配信では、3Dモデルを無断で使用していたと発言している。 チャット欄のコメントに反応するAIずんだもんYouTubeチャンネル「AIずんだもん」では、チャット欄のコメントにAIVTuber・AIずんだもんが応答する配信を行っていた。 AITuberとは、視聴者のコメントに反応して応答を行うキャラクターコンテンツのこと。AI技術を用いることで、まるでVTuberのようなやり取りが疑似的に行われる。 AIは人類の“友だち“に
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
三重交通の件は絵だから判断が鈍ってるんじゃないか疑惑
例えば世の中のバス会社が公式アンバサダーとして 23歳女性と28歳高身長男性ばかりを選んだと仮定しよう 例えば世の中の鉄道会社が求人サイトに先輩社員として 23歳女性と28歳高身長男性ばかりを選んで掲載したと仮定しよう 三重交通擁護してた人でも違和感感じないかな 例えば世の中のタクシー会社が公式アンバサダーとして 53歳女性と23歳チビ男性ばかりを選んだと仮定しよう これでも違和感感じないかな 絵の長い対立から離れてリアル男女に置き換えるとわかってもらえると思うんだけどなぁ 男も女も同じ仕事をする職場にあって職場の代表たる存在にわざわざ性差をつける行為は性差を求めているというメッセージに繋がるんだよね 若い女性しか求められていないのかなーとか、キャリア積んだ女性はいないのかなーとかね 男にだけ身長イジリを加えたのは日ごろ性差別を受けていないだろう男性にもわかりやすくするためです
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog DataLabsのSpeech teamに所属している小松です。環境音認識に関する基礎研究を行っています。環境音認識とは我々の身の回りで起こる多種多様な音、たとえば咳や話し声、物音などを機械に自動的に検出・認識させる技術です。この技術は音に関する分野の中で最もホットで急成長しているトピックの一つであり、環境音を専門に扱う国際コンペティション/ワークショップ、DCASEも毎年開催されています。 そのコンペティション部門であるDCASE2020 Challengeのtask 4に、LINEは昨年度のインターン成果 [1] を主軸にした名古屋大学、ジョンズ・ホプキンス大学との合同チームで参加し、世界1位を獲得することができました。本
ビクトリアズ・シークレット、セクシー路線の見直しは｢ブランド毀損｣と不満を漏らしたのは｢主に男性だった｣とCEOが明かす
ビクトリアズ・シークレット（Victoria's Secret）がブランディングを変えた時にクレームを付けたのは、ほとんどが男性だったと同社のCEOが明かした。 ビクトリアズ・シークレットは店頭から性的にきわどい広告を排除し、"エンジェル"を廃止し、ショーの開催を取りやめた。 ビクトリアズ・シークレットには男性客たちから、同社がブランドを｢毀損している｣と主張するメールが寄せられたという。 ビクトリアズ・シークレットは、そのブランドイメージを大幅にトーンダウンさせてきた。 同社は店頭から露出度の高いモデルたちの写真を排除し、毎年恒例だった"エンジェル"と呼ばれるモデルたちが下着姿でランウェイを歩くショーの開催を取りやめた。 着心地の良さとあらゆる人を受け入れようとする姿勢を重視した同社の新たなブランディングは、今のところ顧客の共感を呼んでいるようだ。売り上げの減少が何年も続いた後、ビクトリ
最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ
西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum
先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE）を使ったMLE版（Sungmok Jungさん作成）と 、ベイズ推定版（Andrei Akhmetzhanovさん作成）があります。どちらもコンセプトはほぼ同じで、実装が若干異なります。この記事では、ベイズ推定版（以降、元コードと呼びます）の流れを簡単に説明し、その後でその拡張を試みます。 ベイズ推定版の流れ 大きく分けて「データの集計」「back projection」「実効再生産数の推定」の3つの部分からなります。 データの集計 まずは日付ごとの
2020年12月、環境問題について話し合う政府の会合で、日頃からSDGsについて発信をしているモデルのトラウデン直美さん（21）が提案した内容だ。
チュートリアルでDDD体験: ドメインモデルの成長を紹介 - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
プロダクト技術本部の川口です。 3年間、ビッグローブ光といった固定回線のインフラ部門に所属していましたが、今年の4月に BIGLOBE の基幹システムのリニューアルを推進していく部署に異動することになりました。 所属するチームでは、ドメイン駆動設計（DDD）で開発しています。 チームにジョインすると開発チュートリアルをやることになっており、そこで IntelliJ や Spring Boot での開発の仕方を学んだり、チュートリアルを通して DDD を学んだりします。 今回は、DDD のチュートリアルで実際に作成したドメインモデルがどういう風に成長していったかについて紹介します。 勤怠管理アプリ チュートリアル 初期ドメインモデル 中期ドメインモデル 後期ドメインモデル 学んだこと、感想 勤怠管理アプリ チュートリアル お題は GitHub のパブリックリポジトリに公開されています。 ht
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
漫画制作に適したモデルは？Animagine 3.1 vs Animagine 3.0 徹底比較！｜AICU media
4月に入り、X や kindle インディーズで AI で漫画を見かける機会が増えてきました。最近のイラスト系画像生成 AI では、漫画が流行の兆しを見せてきているようです。 参考：SD黄色本 そこで AICU media では、「AI で漫画を作ってみたいけど、どのモデルを使えばいいんだろう…」という方向けに、白黒漫画制作に適した Stable Diffusion のモデルを調査しました！ Animagine 3.1まずはアニメ系 SDXL の主流モデルとなっている「Animagine」の最新バージョンである Animagine 3.1 でモノクロイラストを生成してみましょう。 プロンプト「best quality , monochrome , lineart,1girl, bob cut, flat chest , short hair , school uniform, round_
Open Interpreter - 自然言語でコーディングを実現するオープンソースツール｜masia02 (CipherWeb,LLC.)
Open Interpreterは、自然言語でプログラミングができるようになる、興味深いオープンソースツールです。機能呼び出し型の大規模言語モデルを利用して、Python、JavaScript、Bashなどのコードをローカルで実行できるのが大きな特徴です。インストールと利用は簡単で、コーディング作業の効率化を図れそうなツールです。 Open InterpreterとはOpen Interpreterは、GPT-3.5やGPT-4またはCode Llamaなどの大規模言語モデルを利用して、自然言語でのコード実行を可能にするオープンソースのツールです。 コマンドラインインターフェース上で言語モデルと対話することで、PythonやJavaScriptなどのコードをローカルマシン上で実行できます。複雑なロジックのコーディングもステップごとに指示できるので、開発効率の大幅な向上が期待できます。 公式
NHK広報局 @NHK_PR 【今夜10時 #ドラマ10大奥 】 「これまで描かれてきた吉宗像以外にも、こんな吉宗もいたんだなと思って見ていただければいいなと思います」 冨永愛さんのインタビュー、放送前にお読みいただけたら…。 原作・よしながふみ「大奥」 脚本・森下佳子。 第1回は15分拡大です。 www6.nhk.or.jp/nhkpr/post/ori… 2023-01-10 12:36:00 リンク NHK_PR 男女逆転「大奥」８代 徳川吉宗役の冨永 愛インタビュー ドラマ10「大奥」 1/10（火）スタート！毎週火曜 後10:00 NHK 総合 #冨永愛 #堀田真由 #仲里依紗 #中島裕翔 #福士蒼汰 #山本耕史 #大奥 91 NHK広報局 @NHK_PR 【お待たせしました 第1回は…】 八代将軍吉宗・水野祐之進編 (1)から。 キーワードは「致死率80％に及ぶ奇病」… 原作：
今回は、何も知らないところからバンディットアルゴリズムを学びました。 シンプルなバンディットアルゴリズムから、各ユーザーごとに最適化するContextual Bandit、順序を最適化するCascading Banditまで解説します。 学んでいて疑問に思ったことを解消しつつ記載しています。 ソースコード https://github.com/birdwatcherYT/bandit 対象読者 バンディットアルゴリズムを理解して実装したい人 ユーザーごとにカスタマイズしたバンディットを理解して実装したい人（Contextual Bandit） 順序を最適化するバンディットを使いたい人（Cascading Bandit） バンディットアルゴリズム バンディットの問題設定を説明します。 スロットマシンN台がある スロットマシンの腕を引くと報酬がもらえる 累積報酬を最大化したい バンディットアル
今回は、トム・クルーズさん主演の大ヒット映画、 「ラスト・サムライ」のモデル（の1人）にもなった、 フランス人陸軍大尉ジュール・ブリュネの話題から。 ブリュネは、開国した日本との関係を深めるべく、 第15代将軍・徳川慶喜との関係を強めたい思惑があった、 ナポレオン3世の命を受け、対日軍事顧問団の副隊長として、 1866年（慶応2年）に来日しました。 軍事顧問団は横浜で幕府伝習隊を1年以上訓練。 しかしその後江戸幕府は明治新政府に敗北し、 フランス軍事顧問団は解雇される事になります。 そのためフランス政府は顧問団の召喚を命じたのですが、 大半のフランス軍人が帰国する中でブリュネは、 退役届などの書類を本国フランスに送った後に、 榎本武揚率いる旧幕府艦隊旗艦開陽丸に乗り組みます。 ブリュネは箱館（現在の函館）に渡ると、 「蝦夷共和国」の創設などの面で旧幕府軍を積極的に支援。 しかし新政府軍によ
All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired. All sorts of cool pictures created by our community, from simple shapes to detailed landscapes or human faces. A virtual canvas where you can unleash your creativity or get inspired.
写真から3DCGモデルを作成するにはさまざまな方向から被写体を何枚も撮影する必要があります。クウェート大学・Meta・メリーランド大学の研究者が、たった1枚の写真から高解像度のCGモデルを生成する「Human-SGD」を発表しました。 [2311.09221] Single-Image 3D Human Digitization with Shape-Guided Diffusion https://arxiv.org/abs/2311.09221 Human-SGD https://human-sgd.github.io/ 研究チームの1人であるJia-Bin Huang氏が、Human-SGDがどういうモデルなのかを解説するムービーをYouTubeで公開しています。 3D Human Digitization from a Single Image! - YouTube ライダージャケ
Hands-on with the new iPad Pro M4: Absurdly thin and light, but the screen steals the show
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。
GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場
AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。 Inflection-2.5: meet the world's best personal AI https://inflection.ai/inflection-2-5 PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。 Inflectionによると、Piはデイリーアクティブユーザー数100万人、月間アクティブユーザー数400万人の利用者を抱えているとのこと。また、平均会話時間は33分で、10人に1人は1時間以上話し込んだり、使ったユーザーの60％は翌週にまたPiを使っていたり
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo! JAPAN研究所 坪内と申します。今日は通知の話です。 プッシュ通知に気づかなかったり、タイミングが悪くてイラっとしてしまうことはないでしょうか？ 最適なタイミングで通知する研究結果をご紹介します。 みなさんが目にする、ヤフーの広告の表示や、オススメの情報は、パーソナライズされています。つまり、過去のユーザーの行動履歴から「この人は釣りが趣味の人だ」と推測し、釣りに関するニュースや、釣竿のレコメンデーションをしています。これはプッシュ通知もしかりです。プッシュ通知は表示できる文字数や送信できる通知数に制限があります。ユーザーの興味などから、この人にはこの通知だ！ というのを送ります。ここまでは、広告やレコメンデーショ
再来年の春から放送されるNHKの連続テレビ小説は、「アンパンマン」の作者として知られる漫画家、やなせたかしさんをモデルに、気弱で自信がない主人公と、それを持ち前の行動力で励まし続けた妻が「アンパンマン」にたどりつくまでを描く、「あんぱん」に決まりました。 112作目となる連続テレビ小説「あんぱん」は、やなせたかしさんと妻の小松暢さんをモデルにしながら、戦前から戦後の激動の時代を生きた波乱万丈の物語として大胆に再構成したオリジナルの物語です。 戦争をくぐり抜けた主人公が漫画家を目指すために上京し、貧しい暮らしのなか、自信や生きる意味を見失いながらも、行動力と好奇心にあふれた妻に励まされ、逆境や失敗を乗り越えて、晩年、「アンパンマン」にたどりつくまでを描きます。 脚本は、連続テレビ小説「花子とアン」や大河ドラマ「西郷どん」などを手がけてきた中園ミホさんが担当し、ヒロイン役はオーディションで選ば
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
Aaron Mok ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Apr. 28, 2023, 10:30 AM テックニュース 13,217 ChatGPTを稼働させるには1日最大70万ドル必要だとアナリストが試算している。 Pavlo Gonchar/SOPA Images/LightRocket via Getty Images ChatGPTは｢高価なサーバー｣を使っているため、OpenAIがそれを稼働させるのに1日最大70万ドルのコストがかかっているようだと、あるアナリストがThe Informationに語っている。 ChatGPTは、クエリに答えるために高価なサーバー上で大量の計算をしなくてはならない。 マイクロソフトは、密かにコストを削減するためのAIチップを製造しているとThe Informationが報じている。 ユーザーがChatGPTを使ってカバーレターを書いたり、
名が無い豚 on Twitter: "同性同名のVが大量発生したので名前変えます…勘違いしてフォローする人も出ちゃってるので。 同人始めてからだから14年ぐらい使ってたなこのHN"
同性同名のVが大量発生したので名前変えます…勘違いしてフォローする人も出ちゃってるので。 同人始めてからだから14年ぐらい使ってたなこのHN
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
もともと小説を書くためのAIなので物語には強いだろう。しかも日本製だし。 ということで大先生が早速試していた。 僕も真似をしてさっそく使ってみたのだが、そのままだとかなり短い文章しか出てこない。使い方に工夫が必要そうである。 そこでこんなコードを書いた。 def b(prompt): input_ids = tokenizer.encode( prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt" ).cuda() tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), max_new_tokens=320, temperature=0.6, top_p=0.9, repetition_penalty=1.2, do_sample=True, pad_token_id=tok
動きが超リアル！「らくがき」を1クリックで高度な3Dモデルに変換できる「Monster Mash」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、誰でも簡単に「らくがき」から高度な3Dモデルを作成してアニメーション化までおこなえる無料のWebサービスをご紹介します。 ブラウザからアクセスするだけですぐに使えて、マウスかタッチ操作で適当な「らくがき」を作ったらリアルに動く3Dモデルを一瞬で生み出すことができます。 書き出しオプションも豊富なので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Monster Mash 】 ■「Monster Mash」の使い方 それでは、「Monster Mash」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 利用するにあたり、ユーザー登録や面倒な設定は一切不要です。ブラウザからサイトにアクセスするだけで以下のような編集エディタが表示されます。 このエディタ内はマウスやタッチ操作で自由に線を描画できるようになっています。 そこで、まずは次のよ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(概要編)
LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
CyberAgentの日本語言語モデルを試してみる - きしだのHatena
画像生成AI「StableDiffusion」で得ておくべき知識を身に付けるのに役立つ「SD Toolset」
ブラウザなどのツール操作を簡単に自動化できるAI「ACT-1」が登場
さまざまなチャットAIを簡単にローカル環境で動かせるアプリ「Ollama」の公式Dockerイメージが登場
「AIずんだもん」3Dモデルが使用中止に 制作者が「不快な内容」と抗議
LLM時代の強化学習 - どこから見てもメンダコ
環境音認識のコンペティションDCASE2020で世界1位を獲得しました
プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita
環境「炎上」でトラウデン直美さんが考えたこと。「矛盾を解決、一緒に考えたい」【インタビュー】
Open Interpreter - Qiita
NHK『大奥』冨永愛さんの「抱かれたい」ほどカッコいい吉宗公はじめキャスティングが神で絶賛の嵐
いろんなバンディットアルゴリズムを理解しよう - Qiita
海外「日本史に影響を与えてたのか！」 サムライと共に戦ったフランス人の存在に現地が熱狂
Civitai: The Home of Open-Source Generative AI
たった1枚の写真から高解像度の3DCGモデルをAIで生成できる「Human-SGD」が発表される
【iPad / iPhone Proシリーズ】LiDAR 3Dスキャンアプリ記事まとめ | STYLY
Engadget | Technology News & Reviews
NVIDIAが3Dオブジェクト生成AIモデル「NVIDIA GET3D」を発表 | Ledge.ai
プッシュ通知のタイミングを制御する話 〜 ユーザーの空気を読む通知
再来年春の朝ドラ「あんぱん」 漫画家やなせたかしさんモデル | NHK
使える統計モデル10選（前編） | AIdrops
ChatGPTの運用コストは1日70万ドル…費用削減へマイクロソフトは専用チップを開発中
AI Bunchoモデルで何か物語めいたものを生成する｜shi3z