中国のEC最大手・阿里巴巴集団（アリババ）のジャック・マー（馬雲）会長が1月24日、世界経済フォーラム（通称「ダボス会議」）で登壇し、テクノロジーのインパクトやグローバル化、そして女性の活躍などについて語った。 ブルームバーグの長者番付「ビリオネア ・インデックス」で13位（500億ドル）にランクインしているが、過去には就職活動で30回も落とされるなど失敗を何度も繰り返したことで知られているマー会長。 そんな彼が、若者に「覚えておいてほしい」と訴えたこととは。登壇で語ったこと一部を紹介する。 テクノロジーが進化していっても、大事なのは「自分自身」 私たちは、世界がテクノロジーによって大きな変化を遂げているという、恵まれた時代にいます。 多くの本には、200年前に起きた産業革命で偉人が登場したことが書かれています。100年前には、電気といった第二次産業革命が起きて、成功する人々がでてきました
【ニューヨーク共同】米IT大手マイクロソフトは24日、インターネット上で一般人らと会話をしながら発達する人工知能（AI）の実験を中止したと明らかにした。不適切な受け答えを教え込まれたため「ヒトラーは間違っていない」といった発言をするようになったという。 同社が開発したAIは「Tay（テイ）」と名付けられ、短文投稿サイトのツイッターに23日に登場した。ツイッターで会話を重ねるうちに差別的な発言を繰り返すようになり、24日に中止された。 マイクロソフトの広報担当者はAIを修正すると説明した。修正を終え次第、実験を再開するとみられる。
Google検索で知らないと損する40個の便利な使い方
今では誰もが「Google検索」を使って知りたいことを調べられる時代。「ググる」という動詞の意味する動作が「検索する」ことではなくなる時代がやって来つつあります。Googleは人工知能の研究開発に莫大な資本を投じているとされており、Googleユーザーが知りたいことや実行したいことは人工知能アシスタントがこなしてくれる時代が来ても不思議ではありません。「ググる」が人工知能を利用することを指すようになる可能性を考慮しておいてもよいでしょう。 したがって、長期的に見れば、本記事のような検索の便利な「使い方」は不要となっていくでしょう。進化した人工知能は、人間の曖昧な要求に対して、的確に対応してくれるはずだからです。実際、Google検索では会話型検索機能が強化されてきています。 しかし、少なくとも当面のところ、Googleを使いこなすためにはユーザー自身の脳にある程度の使い方をインプットしてお
川上量生｢中国のネット管理政策は正しい｣
『週刊東洋経済』8月21日発売号（8月26日号）「教養としてのテクノロジー」に連動したテクノロジー（テック）賢人へのインタビュー2回目は、川上量生・カドカワ社長。ニコニコ動画など日本のインターネットカルチャーを牽引してきた川上氏は、AIやITガリバーをどうみているのか。 シンギュラリティは現在進行形ですでに起こっている ――2045年にシンギュラリティ（技術特異点、コンピュータが人間の知能を上回る時点）が来る、といわれています。 シンギュラリティ的なことは現在進行形ですでに起こっていますよ。一般的にみんなが思っているシンギュラリティって、何なのか。よく、「あらゆる点で機械が人間の能力を超え、人間が主導権を失い始めること」と説明されますが、そこで思考停止になっているんだよね。 先日、NHKがAI（人工知能）で未来を予測するという番組（NHKスペシャル「AIに聞いてみた どうすんのよ！？ニッポ
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
Millions translate with DeepL every day. Popular: Spanish to English, French to English, and Japanese to English.
× リニューアル致しました。 先生解決ネットサイトをリニューアル致しました。 リニューアルに際しユーザーの皆様に再登録して頂く必要がございます。 お手数ではございますが、何卒宜しくお願い致します。 今すぐ再登録する 電磁波が人体に影響を与え、学力の低下を招くことなどを懸念する市議会議員らは11月8日、無線LANにより生じる「電磁波過敏症」への対策などについて、意見交換会をオンラインで開催した。 GIGAスクール構想でICT環境を整備するに当たって、電磁波による問題点とそれへの対策を話し合った。 東京都新宿区議会のよだかれん議員は、学力と健康の2つの観点から、「大人でもICT機器を使用すると前頭前野の機能が低下するという様々な研究報告がある。小学1年生からの使用で脳の発達への影響は懸念されないのか」と指摘した。 よだ議員は、9月議会の質疑の一部で、令和元年の全国学力テストの結果に基づき、電子
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
パワポ生成AI 自動プレゼン生成ツール
■プレゼンテーションタイトル ・会社名 ・所属 ・氏名 ・2023/12/21 ■目次 ・企画の概要 ・課題 ・提案内容 ・実施要領 ・予算 ・期待できる効果 ・スケジュール ・懸念点 ■企画の概要 ・企画のコンセプト ■課題 ・提案の背景 ・解決したい課題の定義 ■提案内容 ・課題の解決方法 ■実施要領 ・実施する対象範囲(スコープ) ・チーム体制(役割分担) ・やらないことリスト ■予算 ・実際の予算 ■期待できる効果 ・損益シミュレーション ・定量目標 ・定性目標 ■スケジュール ・準備期間 ・実施期間 ・評価方法 ■懸念点
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
AIが自動生成するイラストが、数年で劇的に進化していて驚嘆「AIは既に私たちを超えている」「絵師が血ヘド吐く勢い」と話題に - Togetter
リンク Qiita Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita 
いらすとや風のイラストを生成する「AIいらすとや」をリリース
テキストから画像を生成できるAIお絵描きアプリ「AIピカソ」を提供するAI Picasso株式会社（本社：東京都港区、代表者：冨平準喜）は、かわいいイラストで有名なフリーイラストサイト「いらすとや」（運営:みふねたかし）と提携し、いらすとや風のイラストを生成するAIモデル「AIいらすとや」をリリースしました。 AIいらすとやについて 「AIいらすとや」は、AIでいらすとや風のイラストを生成することができるAIモデルです。高品質な画像を自由に生成できるAIピカソの画像生成技術を活用し、いらすとやのかわいいキャラクターたちを学習した専用のAIモデルを開発することで、テキストを入力するだけで、誰でもほしいと思った状況のいらすとや風の画像を無料で生成できるAIモデルを実現しました。 いらすとやは、様々なシチュエーションのかわいいキャラクターが素材化されており、多岐にわたり利用されています。AI
アカマイ・テクノロジーズは8月23日、同社のbot検知システムをチケット販売サイト運営会社のイープラスに導入した結果、悪質なbotによるアクセスのブロックに成功し、チケット買い占め問題を改善できたと発表した。チケット購入のアクセスのうち9割超がbotだったという。 チケット販売サイト「e+」（イープラス）を運営するイープラスは、以前からチケットの転売目的と疑われるWebサイトへのアクセスに悩まされていた。これまで、難読文字や図形問題をユーザーに解かせる方法などを検討してきたが、難読文字は自動解析で突破されるためほぼ効果がなく、図形問題を提供する外部サービスも止まることがあったりと、期待する効果は得られなかった。 そこで、同社はキー入力やマウスの動きなどの振る舞いを機械学習してbotを検知・制御できるアカマイの「Bot Manager Premier」（BMP）を導入。BMPで、ある先行販売
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps
ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、
現在、C++によるプログラミングの入門書を書いているので、初心者のプログラミングの学習過程にとても興味がある。私自身も初心者の気持ちを取り戻すためにHaskellを学んでみた。最初の数日は頭が痛くなるほど難しかったが、そこを過ぎてみれば後は楽になってしまった。結局、初心者の気持ちはあまりわからなかった。結局、プログラミングの基礎はすでに学んでしまっているので、 先日、FizzBuzzがわからないから教えてくれという知人がいたので、これは初心者の気持ちを知るいい機会と話を聞いてみたところ、想像を絶する世界が見えてきた。 まずこれが動かないと悩んでいたコードだ。 for ( int i = 0 ; i <= 100 ; i++ ) { } else if ( i % 15 == 0 ) { Debug.log("FizzBuzz") ; } else if ( i % 3 == 0 ) { D
宣伝: 僕が共訳した「Factfulness(ファクトフルネス)10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣」が日経BP社より2019年1月に発売されました。本気で訳したので、ぜひお手にとってみてください！ 「ニッポンのジレンマ」元日スペシャルに出たとき、カンペに書かれていたこと2015/12/25 赤坂で焼き鳥を食べていたとき、政府機関で働く友人が言った言葉。 以前こんな話を聞きました。 「毎年日本ではたくさんの社会問題が起こる。しかし日本人は、大晦日に除夜の鐘の音を聞くと、それらを全部忘れてしまう」と。 …まさに言い得て妙ですよね。 NHKにようこそNHK・Eテレがやっている、日本の社会問題について語る「ニッポンのジレンマ」という番組がある。年にいちど2時間半の特番が組まれるのだけれど、その放送日は、除夜の鐘つきが終わって、みんなが社会問題とかすっかり忘れてしまった後の「
コソッとカバンに商品を忍ばせた 店舗の利用手順はこうだ。客が入口でSuicaなど交通系ICカードをかざすとドアが開く（一度に入店できるのは3人まで）。入口から出口までは一本道になっており、棚から商品を取りながら進む。棚には、飲料や菓子など約140種類の商品が並んでいる。 出口にある端末に交通系ICカードをかざすと、備え付けのディスプレイに購入した商品名、合計金額が表示される。そのまま決済が完了すれば、出口ゲートが開く仕組みだ。実証実験では、ICカードの残高が不足している場合、商品を棚に戻して一度退店する必要がある。 天井には16台、棚には約100台のカメラがあり、入店した客を追跡する。棚から取り出した商品も同じカメラで認識している。商品そのものに電子タグなど特別な仕掛けはない。技術開発には、ベンチャーのサインポスト（東京都中央区）が協力している。 意地悪な記者は、カメラが誤認識しないか試し
852話(hakoniwa) @8co28 AIで自動生成した画像 一切加筆と加工をしていない直データ やばい 本当にやばい 廃墟イラスト完全に勝てない 廃業です 神絵が1分で生成される 参った #midjourney pic.twitter.com/5VCh5MVE1c 2022-07-31 14:20:52
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
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 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
桃太郎、犬とキジを解雇 鬼退治の効率化図る
桃太郎は５日、鬼退治の効率化を図るために、全お供の約６７％に当たる犬とキジを解雇したことを発表した。両名に対して「感謝の意を表する」としながらも、「時代の変化に対応するためには、人員の見直しが必要だった。今後はＡＩを効果的に活用していく」と説明した。 桃太郎は、鬼退治の業界でトップの地位にあるが、近年は競合他社の台頭や消費者のニーズの多様化により、業績が低迷。これまで犬とキジと共に鬼ヶ島に渡り、鬼たちと戦ってきたが、「時代遅れで非効率的だ」と、従来の方法を自己批判した。 今後について「最新の技術や戦略を取り入れて、鬼退治の品質とスピードを向上させる」と宣言。ドローンやＡＩなどを活用して、鬼ヶ島への移動や鬼たちの位置把握などを効率化するという。また、鬼退治の対象も「単に暴れるだけの鬼ではなく、社会的な問題を引き起こす鬼や、人間に擬態した鬼など、より高度な鬼にも対応する」と述べた。 一方、解雇
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
HなStable Diffusion
前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると…… こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア
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社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
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Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
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