3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5
「AIとビジネス」をテーマに、業種業態、部署の垣根を超え、産業を活性化するヒントを得るためのビジネスカンファレンス「Gen AI EXPO」（主催：弁護士ドットコム株式会社）。今回は、生成AIのエヴァンジェリストとして活躍し、「深津式プロンプト」を編み出し世に広めた深津貴之氏が登壇した特別セッション「ChatGPT活用術」の模様をお伝えします。深津式プロンプトの誕生や、自分を成長させるためのChatGPTの使い方などが語られました。 「ChatGPT」と言えばの深津貴之氏が登壇 田上嘉一氏（以下、田上）：本セッションをご視聴のみなさん、こんにちは。弁護士ドットコムの田上と申します。今日は深津さんをお招きしてAIアシスタントの活用方法というテーマでお話ししていきたいと思います。 深津さんに関してはもうご紹介する必要もないかなと思いますが、クリエイター集団THE GUILDの代表とnoteのC
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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
本当は教えたくない、VScode拡張の最強プログラミングアシスタントAI Phind(導入・使い方) - Qiita
みなさんプログラムは書いていますでしょうか。この一年でChatGPTができ、CopilotにCopilot Chatなど色々なAIツールが出ていますが今回お勧めするのはPhindというAIアシスタントです。 Phindとは Phind(Phind.com)とは端的にいえばGPT-4を超えるコーディング能力に特化した言語AIです 参考リンク：大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る リンク内で言われているように、WebからChatGPTやGoogleのように簡単に使うことができますが、Phindの真髄はここでは味わえません。 Phindの真の実力 Phindの本当の実力はVScode拡張を使うことによって体感することができます。 PhindのベースモデルはPhind-CodeLlamaというものを使っています。これはMeta社が作ったCodellamaというプロ
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第三回：実際の撮影とポーズ/構図の関係。openpose_handで指問題解決？ (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
AIでマンガ作るには ①｜ヒツジ
AIイラストでマンガを作る方法のマンガです。 ①～④まであります。総計64ページです。 全部読んでもらえると、うれしいです！ キャラに表情をつけていくプロンプトとは？ ②に続きます！
当社社員が翻訳協力した「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社
一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス（以下：CSAジャパン）にて、「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました。 CSAジャパンは、Cloud Security Alliance（以下：CSA）の日本法人で、日本のクラウドセキュリティの向上を目的とし、クラウドのセキュリティに関する啓発・情報発信等の活動を行う任意団体です。 「ChatGPTのセキュリティへの影響」は、CSAが公開している「Security Implications of ChatGPT」の日本語訳で、ChatGPTのような大規模な言語モデルがサイバーセキュリティ産業の未来をどのように形作るかを包括的に理解することを目的としています。 原本である「Security Implications of ChatGPT」の日本語化において、当社サイバーセキュリティ事業本部 石井 英男が、翻訳メンバーの一員と
GeminiがYouTube動画を一瞬で要約してくれるようになった（しかも無料） | ライフハッカー・ジャパン
YouTubeにアップされている何十億もの動画のうち、あなたが一生に目にするのはごく一部でしょう。 重要なポイントだけを知りたいのに、そこにたどり着くまでにたくさんのことに目を通さなければならない動画もあります。それは無駄な時間です。 もし、視聴する動画の重要な情報を要約することで、視聴時間を短縮できるとしたらどうでしょう？ 幸いなことに、GoogleのAIチャットボットであるGeminiには、YouTubeの拡張機能が組み込まれており、デフォルトで有効になっています。
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
2024年に読んだほうがいいエンジニアな書籍10冊+α - CloudとSREそしてキャリア本 - Lean Baseball
Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE, 趣味（と前職以前の仕事）で機械学習や生成AI*1をやっとります. この記事は当ブログの名物かつ人気シリーズである, 主に技術書を中心としたオススメ書籍（元々はPython本メイン）の紹介エントリーです. ※去年の記事はこちら. 本年のこのエントリーは, 2024年の推し本4冊 CloudおよびSREな4冊 いい感じな技術書2冊 この三本立て（+私の完全なる趣味チョイスで数冊）でご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. この記事の著者 2024年の推し技術書10冊 特に推したい4冊 クラウドストラテジー 世界一流エンジニアの思考法 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」 キャリアづくりの教科書 CloudおよびSREな4冊
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。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。 Twitter: ＠shiropen2 米国の研究機関であるAperture Internet Laboratoryは、Linuxで動作する中国のインターネット検閲システム「グレートファイアウォール」（Great Firewall、GFW、金盾）をオープンソースで実装したシステム「OpenGFW」を発表した。このシステムは家庭用ルーターで使用可能なほど柔軟で使いやすく、GFWを個人レベルで実現することを目指している。 OpenGFWは、IPとTCPのデータを完全に再構築する能力を持ち、HTTP、TLS、DNS、SSHなどのネットワークプロトコルを解析できる。特に、Shadowso
今の高校では『情報Ⅰ』という科目ができて、ITパスポート相当のことを学んでいる→”高卒相当”のレベルが上がっているという話
ところてん @tokoroten 「高卒相当の能力がない社員は昇進させられないですよね？」 「せやな」 「ちなみに今は「情報I」という科目を新しく行ってます。これはだいたいITパスポート相当の内容です。」 「……」 みたいな講演を最近は企業でやってたりする。 twitter.com/__aki_/status/… 2023-11-03 22:13:07 aki @__aki_ 情報Ⅰ、批判もあるが網羅的であれがわかるぐらいではあって欲しい。 ただ、教科書で学ぶのは無理で、生活の中に落とし込んでおく必要がある。 家庭できちんと触れさせておくべきで、その意味では大人はまず読んで、わからない点を解消しておく必要がある。 twitter.com/tokoroten/stat… 2023-11-03 20:52:05 ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGP
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
AIはどこまで無断で学習できるのか。～文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました（「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」）。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「Azure OpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。 Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do I create a s
生成AIで小説を書くためのプロンプト5選
人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
誰でもわかる強化学習
本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モデル（LLM）の開発に強化学習が使用（RLHF等）され，さらに強化学習をLLMに本格的に組み込んだAI（ GoogleのGemini，OpenAIのQ*等）の出現が予想されることから，�強化学習の知識の普及のため公開しました.
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか？また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
新連載を始める。テーマはAIのニュースチェックだ。基本的には2週に一度、主にASCII.jpで公開されるニュースについて、簡単な解説と流れの分析をしていきたい。紹介されていないものでも重要な話については、別途短い解説を追記していく。 というわけで1回目は、2023年7月前半のAIニュース振り返りだ。 （※記事のタイトルをタップすると記事ページが開きます） DeepL、日本法人「DeepL Japan 合同会社」を設立 日本企業との取引を迅速化（7月3日） 翻訳AIは急速に品質が上がり、日常的に筆者もお世話になっている。DeepLは利用者を増やしているが、実のところ、無料版が強いというよりも「個人事業主でも、企業でも気軽に契約できる有料版」があることがビジネスの強みだ。日本の場合、翻訳AIを使うといってもそれは「無料でGoogle翻訳を使う」ことが多く、有料版利用は企業でも多くはないという。
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
「カクダイV1」でアップスケールした画像（左）、「Midjouney v6」で作成したオリジナル画像（右） 画像の描き込みを増やして高画質にする、日本発の生成アップスケーラー「カクダイV1」が2月7日に発表されて話題になりました。東大出身ベンチャーのMavericksが開発したもので、画像生成AI「Stable Diffusion」生成環境「ComfyUI」向けの技術として無料公開されています。人気アップスケーラー「Maginific AI」を超える製品にまでに成長していくのか注目です。 Stable Diffusionのアップスケールは難しかった カクダイを紹介する前に、まずは画像生成AIとアップスケーラーとの関係についてお話します。 Stable Diffusion登場後の画像生成AI技術を使ったアップスケーラーは、単に画像を拡大させるだけの用途ではなくなりました。画像を拡大するとき、
マイクロソフト、ChatGPTに任意のドキュメントを読み込ませて回答を得られる「Azure OpenAI Service On Your Data」パブリックプレビュー開始
マイクロソフトは、ChatGPTとChatGPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませることで、そのドキュメントに基づいた回答を自然言語で得られる新サービス「Azure OpenAI Service On Your Data」のパブリックプレビューを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどをChatGPTに読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のChatGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 さらに、ChatGPT/ChatGPT-4に任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、そのままチャットボットAIをWebアプリケーションとして公開する機能が備わっています。 これにより、ドキュメントやデータを読み込ませるように設定したチャットAIのサービスを、簡単
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
渋谷に「AIカメラ」100台設置→通行人の行動履歴監視？ IT企業施策に「完全にストーカーやん」と物議 サイト表記訂正
東京・渋谷の街中にAIカメラを100台設置し、通行人が「どこで何をしたか」の行動履歴を収集する――。そんなIT企業の取り組みが、SNS上で物議をかもしています。 渋谷でAIカメラ100台設置、IT企業の取り組みが物議（画像はニュースリリースから） 物議をかもしているのは、ITベンチャー・Intelligence Design（東京都渋谷区）による「渋谷100台プロジェクト」。同社はこれまで、商業施設や交通管理会社と連携し、渋谷のセンター街や宮下パークなどにAIカメラを設置してきました。同プロジェクトでは、7月から渋谷駅周辺に100台のカメラの設置を進め、リアルタイムで利用者の人流データを取得。集めたデータは「より多くの事業者に利用いただくことを目指します」としていました。 同社はAIカメラが100台あると「通年の行動データがリアルタイムで蓄積」されると説明。その一例として、渋谷を訪れる人の
本当にわかりやすいAI入門
2023年12月7日に開催されたStudyCoの勉強会で、AIについてお話した際の資料です。 スライドではお伝えしきれない部分もあるので、同じ内容を記事にしてます。こちらもぜひ！ https://qiita.com/segavvy/items/9e7e4ab4b253599ac58a 動画（スライド画面＋音声）はこちらです。 https://youtu.be/fI-UnWA6ANs?feature=shared
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
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
イラレの生成AIが凄いので Live - 2023/10/11 Adobe MAX 2023｜CreativeEdge Vlog
Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI（ベクターグラフィックの生成）が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう！ イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator（バージョン28.0）に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考：Ill
よんてんごP @yontengoP ｲｹｲｹな人々のビジネス系の集まりとかで 「何か、このメンツで面白いことやりたいっスね」 「やりたいね、面白いことね」 …的な会話が発生するので 試しに「面白いことって例えば何ですかね？」 と爆弾をブチ込んだ所 『我々の言う面白いこととは具体的に何？』 という話が勃発したことがある 2023-08-23 00:20:25 よんてんごP @yontengoP 「いやソレそうだよね」 「何も考えずに言ってる説はある」 「近いうちにまた❗✋、みたいな」 「どの程度、各々が"面白いこと"を具体的にイメージしてるかじゃない？」 「とりあえずは新機軸ビジネス？」 「いやビジネスとも限らなくないっスか？」 「その前のPoCとかでも全然…」 (´・ω・`)面白い… 2023-08-23 00:24:17
【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 （ みとよ ） 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん（５１）は昨年１１月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型ＡＩ（人工知能）サービス
DALL·E 3
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
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Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
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