概要 背景・目的 実験 実験の概要 定量評価 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 類似商品検索の基盤となる複数の特徴抽出アルゴリズムについて、DROBEの保有するデータで評価した 定量評価によると、画像単体を入力とする ResNet-50（自己教師あり学習）とCLIPの性能が高かった 定性評価によって、取り扱うモーダルの違いによる各モデル出力の顕著な差異が確認できた 背景・目的 小売において、商品の在庫は無数に存在しています。そのため、消費者やサービス提供者が商品に紐づく情報（画像、商品の説明文など）を解釈して、特定の商品と類似したアイテムを人手で行うのは困難です。 この課題を解決するために、機械学習手法の活用が注目されています。 機械学習を用いた処理の流れは、 商品に紐づく情報を適切に 「要約」 し、 1.で 「要約」 した商品情
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※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。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
社内の技術共有会での発表資料です。 AI搭載エディタCursorの機能の紹介とKaggle等の機械学習コンペで使ってみて役立った点などを共有します
LINEは8月14日、日本語に特化した大規模言語モデル（LLM）「japanese-large-lm」を発表した。オープンソース（OSS）として公開し、商用利用も可能（Apache License 2.0）としている。 公開したLLMは、36億パラメーターと17億パラメーターの2つ。両モデルともHuggingFace Hubからアクセスできる。Web由来のテキストから大規模かつ高品質なデータ構築を行うため、OSSライブラリ「HojiChar」を使ったフィルタリング処理を実施。モデルの訓練には、LINE独自の大規模日本語Webコーパス（最終学習は約650GBのコーパスで実施）を利用したという。 LINEは独自LLM「HyperCLOVA」の開発を長年手掛けているが、今回のモデルは別の開発ライン（LINEのMassive LM開発ユニット）にて構築したもの。同チームでは、指示文に対して適切な出
著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密 2024.02.18 Updated by Ryo Shimizu on February 18, 2024, 10:08 am JST 2024年1月。国内の生成AIコミュニティに激震が走った。 コンタクトセンター向けのチャットボット開発のパイオニアとして知られるカラクリ社が商用利用可能のオープンソースモデルとして公開したKarakuri-ln-70bの性能が高すぎると話題になったのだ。 多くの日本語LLMと同様に数学能力に関するスコアは低いが、物語を記述する能力、日本語の質問に日本語で答えたり、答えをプログラムで扱い易いJSON形式にしたりする能力がこれまでの国産LLMに比べて桁違いに高かったのである。 物語を記述する能力に関しては、一説によればGPT-4を凌駕するとも言わ
AIに創らせたという「アルプスの少女ハイジ」のオープニング映像がみごとなまでの恐怖映画に仕上がっていた「悪夢の世界？」「これがマッド・ハイジ？」
Nobi Hayashi 林信行 @nobi AIに創らせたという「アルプスの少女ハイジ」のオープニング映像。 みごとなまでの恐怖映画に仕上がっている。 twitter.com/karpi/status/1… 2023-07-11 14:49:54 Karpi @karpi I've asked an AI to generate a trailer for a HEIDI movie and now I can never sleep again pic.twitter.com/8M9t726hrI 2023-07-10 17:31:25
中国・北京のインターネット検索大手「百度（バイドゥ）」本社建物に付けられたロゴ（2022年9月6日撮影）。(c)Jade GAO / AFP 【8月31日 AFP】中国のインターネット検索大手百度（バイドゥ、Baidu）は31日、対話型AI「文心一言（ERNIE Bot）」を一般公開した。 中国で使用が禁止されているオープンAI（OpenAI）の「チャットGPT（ChatGPT）」の中国版と言えるもので、3月に限定リリースされていた。今回の一般公開で、中国国内で全面的に一般提供された初のAIアプリとなった。国外では使用できない。 百度は文心一言以外の「AIを使った一連のアプリの提供を開始する」予定だとしている。 中国政府は今月、国内のAI開発企業がマイクロソフト（Microsoft）やオープンAIなどと競争できると同時に、厳格なオンライン情報統制を続けられるよう新規制を導入した。 今月公開
1BitLLMの実力を見る｜shi3z
1BitLLMは本当に実現可能なのか?そして、実現されると予告されていることに意味はあるのか? ようやく再現実装に成功した人が現れたので僕も試してみた。 ちなみに1Bit(1.58bit) LLMについての考察はこのページが面白いので一読をお勧めする。 ただし、普通のHuggingFaceのお作法とはかなり違うので注意が必要。 まず、このHuggingFaceリポジトリを丸ごとgit cloneする $ git lfs install $ git clone https://huggingface.co/1bitLLM/bitnet_b1_58-3B $ cd bitnet_b1_58-3Bこれをやらずにいつもの凡例みたいにいきなりpipelineに読み込もうとすると謎のエラーが出て悩まされることになる。海外でも悩んでる人が何人もいるみたいだ。まあ個人的には「こんな説明で誰がわかる?」と思
はじめに ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 今回はLLMで外部データを使うケースについてのお話をしたいと思います。 はじめに LLMと外部データの利用 RetrievalとLLM 0. (事前準備)参照したいテキストデータをDBに格納 1. ユーザの入力文とのテキスト類似度を計算して、関連テキストを抽出する(Retrieval) 2. 関連テキストをLLMのプロンプトに入れ込み、ユーザの入力文に回答する。 Retrieval時の課題 LangChainでの用意 Case1: それぞれの文章がRetrievalしにくい形で保存されている 対策案: ページ構造を意識した形で各文章を格納する 他の対策案 聞き方を明確にする 類似度を測るクエリ文章を置き換える 不要そうな文章をデータから削除する データ自体をLLMで整形し直す Case2: 未知の単語を含む 仮説: ニャオハ
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
まえがき データ分析はなんて広いんだろう。影響力の強まりに応じ、自然・社会・人間ほぼすべてが対象となりどんどん拡大していく。対象に応じ手法も広がり複雑化し、学ぶべきことが多すぎる。データサイエンティスト協会のスキルチェックリストVer.3.001（ごめんもう4.00が出てるね）も500超の項目があります。読むべき図書も良書と思われるものだけでも増え続けており、もう手に負えない状況です。 ただ、これはやってはだめだ、ここを知らないと道に迷う、という絶対に知っておくべき点は学べる範囲だと思います。本書では、データ分析において間違えやすい、誤解しやすい点を共有し、データ分析全体をよくする目的で、かつ データ分析の入門書・専門書に分野ごとには書かれてはいますが1つにまとまっておらず目に触れにくいもの データ分析の入門書・専門書でもスルーされていたり場合によっては誤っていると思われるもの で自分なり
ChatGPTユーザーはEdgeに拡張機能「Superpower ChatGPT」インストールすべし - 週刊アスキー
ChatGPTユーザーであればぜひ入れておきたい 「Superpower ChatGPT」 今、大ブレイク中のChatGPTだが、UIがシンプルで使いやすいものの、いろいろと使い倒すには機能が足りないと感じることも多い。そんなChatGPTヘビーユーザーにお勧めなのが、ChatGPTを使いやすくしてくれる拡張機能だ。 通常、ブラウザの拡張機能と言うと、ひとつの機能に絞ったものが多いのだが、今回紹介する「Superpower ChatGPT」は多彩な機能を搭載し、ChatGPTを別物にしてくれるのが特徴。ChatGPTユーザーであればぜひ入れておきたい。 まずは、Chromeウェブストアから「Superpower ChatGPT」（https://chrome.google.com/webstore/detail/superpower-chatgpt/amhmeenmapldpjdedeka
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高い科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 米スタンフォード大学や米UCバークレー、米ペンシルベニア大学に所属する研究者らが2019年に発表した論文「Extensive childhood experience with Pokemon suggests eccentricity drives organization of visual cortex」は、幼少期にポケモン（ポケットモンスター）に熱中していたことが、成人してから脳の機能的構造にどのような影響を与えているかを調べた研究報告である。
ChatGPTはインターネット上であまり用いられない「非主要言語」を扱うと翻訳ミス・単語をねつ造・非論理的な回答などかなり応答レベルを落とすという報告
OpenAIの対話型AIであるChatGPTは、Googleのコーディング職の試験やロースクールの試験で合格点を記録したり、医師免許試験にも合格したりと、高い精度で回答できる実力がいくつも報告されています。一方で、ChatGPTと英語以外でやりとりしていると、意図がうまく伝わっていないと感じるケースも多くなっています。特に、オンラインで見ることが多くない一部の言語では、論理テストに失敗したり基本的な情報の検索もできなかったりとかなり精度が落ちることが報告されています。 ChatGPT fails in languages like Tamil and Bengali - Rest of World https://restofworld.org/2023/chatgpt-problems-global-language-testing/ ChatGPTは英語やスペイン語といった主要な言語で
TL;DR 今話題のOpen InterpreterをSlack botにしました。 Codeはこちらのリポジトリをご覧ください。 はじめに Open Interpreter楽しんでますか？ 「どうやらヤバイやつが爆誕したらしい」という認識で間違いなさそうです。 でも、このヤバさがわかってるのはまだ一部の人だけ、もったいない！ ということで今回はこのOpen Interpreterを誰でも使えるようにSlack botにする方法を紹介します。 ファイルのアップロード、ダウンロードも可能ですので、最低限必要な機能を全て備えたものが完成すると思います。 この記事を読めばわかること Cloud Runを使ってサーバーレスなOpen Interpreter実行環境を構築する方法 Cloud Storageを使ってステートレスなCloud Runでも会話とファイルを維持する方法 Slack Botを
Animate Anyone
Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation Character Animation aims to generating character videos from still images through driving signals. Currently, diffusion models have become the mainstream in visual generation research, owing to their robust generative capabilities. However, challenges persist in the realm of image-to-video, especially in c
大規模言語モデル
2023年度統計関連学会連合大会チュートリアルセッション 言語モデルと自然言語処理のフロンティア
前回はStable Diffusionをブラウザーで利用するためのUIとして「Stable Diffusion web UI（AUTOMATIC1111版）」、「Fooocus」と共に多く使われている「ComfyUI」のインストール方法を紹介した。とりあえず画像の生成はできたので、あらためてインターフェースを詳しく見ていこう。 まずは前回の手順に従いインストールした「ComfyUI」を起動。この画面が出ていなければ「Load Default」をクリックしよう。 いくつかの四角いパーツが、カラフルなケーブルのようなもので接続されているのが見える。 ComfyUIでは配置されたそれぞれのパーツを「ノード」と呼ぶ。それぞれのノードは「モデルをロードする」「プロンプトを書く」といった機能を持っている。これらをブロックのように組み合わせて利用したい機能を構築していくのが「ノードベース」と呼ばれるCo
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社LayerXの松村優也氏。機械学習の民主化とMLPdMの重要性について発表しました。 LayerX社・機械学習チームのマネージャーの松村優也氏 松村優也氏：それでは、LayerXの松村優也が「機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM」を副題として、「機械学習の民主化とMLPdMの重要性」というタイトルで10分お話しします。お願いします。 簡単な自己紹介ですが、あらためて、松村です。（スライドの）右上の黒いアイコンでよくSNSをやっています。「Twitter」などのIDはご覧のとおりです。 バックグラウンド的には、もともと京都大学で情報検
アメリカのIT大手、マイクロソフトは、生成AIの需要拡大に向けて、29億ドル＝日本円でおよそ4400億円を、日本事業に投資する方針を発表しました。生成AIに不可欠なデータセンターを増強するほか、研究拠点を新設する方針で、日本への投資としては最大規模となります。 発表によりますと、マイクロソフトは、日本での生成AIの需要拡大に対応するため、今後2年間で29億ドル＝日本円でおよそ4400億円を、日本事業に投資する方針です。 この会社による日本への投資としては最大規模で、生成AIに不可欠なデータセンターの情報処理能力を高めるために東京と大阪の設備を増強し、最先端の「GPU」と呼ばれるAI向け半導体を導入します。 また、東京都内に研究拠点を新設し、AIやロボット工学の研究を通じて生産性の向上など社会課題の解決にも取り組みます。 さらに、AIを活用できる技術者の育成にも乗り出し、非正規雇用の人や女性
徳永拓之（LeapMind（株）） 1bit LLMの時代が来る？ 2024 年2 月，The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits¹⁾ というタイトルの論文がarXiv上で公開され，にわかに話題となりました．“1.58 Bits” という表現はあまりなじみがありませんが，log₂(3) = 1.58 . . . ということで，パラメーターを三値にした場合の情報量を示しているようです．この論文（以下b1.58 論文とする）は，同じ著者グループによる文献2）を少し拡張したもので，大規模言語モデル（LLM）の効率化についての研究です． 本稿の前半ではこれらの論文の主張を解説し，後半ではその主張の妥当性について検討します． なお，これらの2本の論文は，本稿執筆時点では，査読を経たものではありませんのでご注意くだ
LM Studio is an easy to use desktop app for experimenting with local and open-source Large Language Models (LLMs). The LM Studio cross platform desktop app allows you to download and run any ggml-compatible model from Hugging Face, and provides a simple yet powerful model configuration and inferencing UI. The app leverages your GPU when possible.
Windows 12は名前に過ぎないので 出るか出ないのかは、すべてMicrosoft次第 「Windows 11」というのはMicrosoftが提供するOSの名前である。Windows 95以来のWindowsは、ソフトウェアなのにバージョンではなく名前で区別されるようになった。 もちろんそれぞれのWindowsにもバージョン番号自体はある。現在のWindows 11には、Ver.23H2というバージョンがあって、次のバージョンは、Ver.24H2になる予定だ。しかし、これもWindows 11という名前の中で、それぞれを区別する名前の一部でしかない。 これらはあくまでも名前なので、技術的な観点ではなく、ビジネス的な観点から付けられる。Windows 10もWindows 11も、内部的には「10.0.xxxxx」というバージョン番号を持つ。この番号になったのは、Windows 10から
(社内報です) 前提自分のバックグラウンドは機械学習エンジニア。 20代で経営を始めた時は経営のど素人だった。とはいえ学生であっても起業した以上、言い訳できる立場でもないので自分なりに自分のできることから考え始めた。その時の自分の唯一の強みは「機械学習アルゴリズムの改善」だったので、あらゆる問題を機械学習アルゴリズムの改善的にとらえるというアングルで経営をしてみた。正しい方法なのか全くわからなかったけど、振り返るとこのやり方は経営でめちゃくちゃ成果が上がる方法だったと感じる。 それ以来、アルゴリズムの改善だけではなく、営業組織の改善、プロダクトの改善、マーケティングの改善、面接の改善、人事評価の改善etc 会社の経営に関わるすべての問題に対して「機械学習アルゴリズムを改善するように、実験を高速化・並列化し、改善をする」という形を作ることが経営において重要であるというポリシーを持っている。
この声明にはAIが人類を滅ぼす具体的な根拠は書かれていないが、CAISのWebサイトではいくつかのシナリオを提示している。「AIが武器化する」「AIによって偽情報が拡散される（それによって社会が崩壊する）」「AIによって生活が便利になり過ぎ、それに甘えた人類が衰退してしまう」などだ。 今回の声明に対する賛否は専門家の間でも分かれており、議論の決着はついていない。しかし、人類が滅ぶとまではいかなくても、既にAIはさまざまな形で私たちの生活に実害をもたらすようになっている。特に大きな被害が出た事件はオランダで起きた“不正検知AI騒動”だ。 この事例ではどんな技術を使っているか詳細を明かしていないため、記事内では“機械的なアルゴリズム”という広い意味でAIと表現する。 自殺者まで出したAIのアルゴリズム CAISの声明に先立つことおよそ1カ月前の4月。レナーテ・ウォルバースさんという女性とそのパ
機械学習を「社会実装」するということ 2024年版 / Social Implementation of Machine Learning 2024
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2024年版) です。今回は、生成AI時代とも呼ばれる昨今において、我々は機械学習プロジェクトをどのように捉え、どのように向き合えばよいか？の羅針盤になる内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリング講座プログラム グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2023 Winterの講義で使用したものです。 https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/archives/course/gci-2023-winter ※過去に同テーマで講義した際に使用した資料はこちら。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-july-2023-version https:/
1枚の静止画から動画作成する「AnimateDiff」、Googleの画像学習改良版「HyperDreamBooth」など5本の重要論文を解説（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3回目は、GoogleのDreamBooth改良、静止画1枚からアニメーション作成など5つの論文をまとめました。 生成AI論文ピックアップGoogle、キャラ学習手法のDreamBoothを高速・小型化 さらに1枚の学習元から可能にする「HyperDreamBooth」開発 DreamBoothより25倍高速 画像1枚から動画を生成するAI「AnimateDiff」 DreamBoothやLoRAなどにも対応 動画内の被写体を変えて別の動画を生成できるAI「Animate-A-Story」 テンセント含む研究者らが開発 テキスト、画像、動画を同時に処理し生成する大規
はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)２つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを２つとしたときは、 p, n の２つと, バイアス用のp, n の２つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ
「もしよろしければ……」VS「やれ」 ChatGPTは丁寧にほめたほうがパフォーマンスがいい？ 対応を変えて接してみた
「もしよろしければ……」VS「やれ」 ChatGPTは丁寧にほめたほうがパフォーマンスがいい？ 対応を変えて接してみた：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 もしよろしければ……／やれ Twitterなどでは「ChatGPTは丁寧に話しかけたほうがパフォーマンスがいい」「ほめたほうがいい回答が出る」といったノウハウが共有されることがある。実際に「丁寧な口調でほめな
ChatGPT/LLM・AIについて資料をまとめた (講演90分Ver) | IIJ Engineers Blog
90分でChatGPTやLLMについてお話ししました 世は第三次人工知能ブームまっただ中です。IIJでも九州支社のとみがITインフラ屋の視点から出発したAI探求の模様をこのblogに寄稿していますし、他にも社内あちこちでAIに関する実験や遊びが行なわれています。 そんな中、ご縁があって株式会社STNet様主催、スマートシティたかまつ推進協議会様後援のセミナーにて、ChatGPTを含めたAIの最近の動向について講演する機会をいただきました。セミナーでは90分でChatGPTの紹介から、LLM(大規模言語モデル)のごく基本的な構造、そして「ChatGPT・LLMを業務に利用する」ということについて、私見を交えてお話をいたしました。主催者様が力を入れて紹介してくださった事もあり、思いのほかたくさんの方にお話を聞いていただくことができました。(ご参加いただいたみなさんありがとうございます) そのと
VScodeよりもさらに過激にAIを取り入れたコードエディタであるCursorが面白そうだったので試してみたところ、もうSublime Textちゃんに戻れない体になってしまったかもしれない。 VScodeの場合は、あくまでもコードは補完されるもの。 それに対して、Cursorは、VScodeのコード補完的な機能に加えて、コードについて相談できる。 日本語で語りかけることも可能。返事が英語になっちゃうこともあるけどご愛嬌。シェルも内蔵されているのでアプリを切り替えることなくコードを実行できる ディレクトリ内の複数のファイルを見てくれるのでもっと高度なことも頼めるのかもしれない。スネークゲームを作ってくれと言ったらPythonでうごくテキストベースのスネークゲームを作ってくれた 個人的にはHHKB Studioとの相性がとてもいい気がする。全てホームポジションから全く手を離さずに操作できる。
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
半導体の設計エンジニアは今後、AI（人工知能）に完全代替されるだろう─。そんな大胆な予想を立てるのは、AIプロセッサーを手掛けるカナダTenstorrent（テンストレント）社長 兼 CTO（最高技術責任者）のジム・ケラー氏だ（図1）。 TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。われわれは独自のハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（写真：日経クロステック）
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(PDF)文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」|文化庁著作権課
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[スタパ齋藤のApple野郎] 画像生成AI「Midjourney」の最新バージョンがスゴい！ 劇的に変わったポイントは!?
![[スタパ齋藤のApple野郎] 画像生成AI「Midjourney」の最新バージョンがスゴい！ 劇的に変わったポイントは!?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aea87a3a128f754cfafacbc8ec0c24dc533ff6f4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1559%2F594%2Fstpapl2024-01-10thumbnail.jpg)
画像生成AI「Stable Diffusion」使い倒すならコレ！ 「ComfyUI」基本の使い方 (1/3)
【西川和久の不定期コラム】 VRAMが少ないGPUで画像生成AIを諦めていた人に。「Stable Diffusion WebUI Forge」登場！
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マイクロソフト 日本事業に約4400億円投資へ 生成AI需要拡大で | NHK
1bit LLM の時代は来るのか，来ないのか，どっちなんだい？｜情報処理学会・学会誌「情報処理」
グーグル「Geminiの時代」宣言の意味 OSやサービスを持つ強さ【西田宗千佳のイマトミライ】
👾 LM Studio - Discover and run local LLMs
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元Appleの天才半導体エンジニアが予測、「AIで半導体設計者はほぼ不要に」