【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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 こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
Stability AI は、音楽とサウンド生成のための初のAIモデルとなる Stable Audio を発表しました。 Stable Audio は、最新の生成 AI 技術を駆使し、使いやすい Web インターフェースを介して、より高速で高品質な音楽とサウンドエフェクトを提供する世界初の製品です。Stability AI は、45秒までのトラックを生成してダウンロードできる Stable Audio の基本無料版と、商用プロジェクト用にダウンロード可能な90秒のトラックを提供する「Pro」サブスクリプションを提供しています。 StabilityAI の CEO である Emad Mostaque は、「唯一の独立した、オープンでマルチモーダルな生成 AI の会社として、音楽クリエイターをサポートする製品を開発するために私たちの専門知識を活用できることを嬉しく思います。私たちの願いは、St
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
2つ前の投稿で羽生先生のインタビュー記事の発言を取り上げたらプチ炎上しました。私は特に炎上を狙ってやっているわけではなく、羽生先生の発言が将棋AI界隈に悪い影響が残り兼ねないので書いたのですが、開発関係者からは一定の同意が得られたものの、将棋ファンからは殺害予告やら、こんなツイートやらが届く始末です。 まあ、一線を越えているものに関しては関係各所と連携しつつ、粛々と対応させていただく次第です。(念のために言っておきますと、将棋ファンのすべてがこういう人たちばかりだとは私は思っていません。極一部にちょっとややこしい人がいらっしゃるという認識です。) この記事は大変長くなるので、「最新版のやねうら王が(お金を出してでも)欲しい！」と言う方や、「やねうら王の開発に支援してやる！」と言う方は、とりあえず、この記事の末尾のリンクから御支援くださいませ。 今回は、前回の羽生先生の発言を再度取り上げ、何
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
無料で商用可、ChatGPT（3.5）に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
私事ですが、骨折して２か月ほど半寝たきり＆半引きこもり生活をしていました(動かな過ぎて痔になった)。なので連載以外は全く何もせず過ごしていたんですが、若干余裕が出てきたのでリハビリがてらnoteで好きなことを書きます で……久々にXを見て「おすすめ」タブに表示されていた裏垢女子を一度見たら、それからずっと出てくるようになってしまった。 裏垢女子というのは、一般的には性的な内容のポストや画像の投稿をあけすけに行い、会って性行為に及ぶのもやぶさかではない……みたいな女性ユーザーのことを指すが、体感では純粋に性的な出会いを求めている人は0.2%くらいではないかと思う。 残りの99.8%は ・「ここで連絡先交換してます♥」とか言われて詐欺の出会い系(会えることや資金譲渡をエサに入金を何度もせびられる)に誘導される ・DMで交通費やホテル代などの名目で「PayPayやAmazonギフト券をくれたら会
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 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GPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 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、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
v0とは v0は自然言語で作りたいUIをAIに指示するとそのUIをTailwind (shadcn/ui)ベースで作ってくれるサービスです。 shadcn/uiとは shadcn/uiはRadix UIというUIをもたないヘッドレスUIに対してスタイルを当てたコンポーネント集で、TailwindというCSSライブラリを使ってRadix UIに対してスタイルを当てています。 shadcn/ui本体のライブラリがあるわけではなく、自身のプロジェクトにコンポーネントを直接コピーして使うことが特徴です！ Tailwindが好きな人にはたまらないコンポーネント集ですね！ shadcn/uiに最適に作られていますが、Tailwindユーザーであれば作られたUIをほぼそのまま使うことができます。 下の画像のようなチャット風のUIが特徴なサービスになっていて、このチャットに指示を出すことでUIを作ってくれ
出典：官報（※クリックorタップすると拡大できます）日本を代表するユニコーン企業で、自動運転関連技術の開発も手掛けるAI（人工知能）開発企業の株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区／代表取締役CEO：西川徹）。同社の第9期決算公告（2022年2月〜2023年1月）が、このほど官報に掲載された。 第9期は売上高が76億5,500万円、当期純損失は30億6,600万円であった。 これと同じタイミングで、同社は新設分割により、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を2023年11月1日に設立することを発表した。2021年11月には、自律移動ロボット事業を手掛ける「Preferred Robotics」も新設分割により設立している。 過去の新設分割の経緯があるため、同社の決算を過去の決算と単純に比較はしにくいが、参考のために記載すると、第7
AI動画生成が結構いいところまできた。 Runway-MLのGen2も素晴らしいのだが、オープンソースのZeroscope-v2-xlがすごい 音楽もmusicgenで大体作れる これまで音楽生成には否定的だったが、ここまで作れるなら、DJ機材用のループ素材として十分使える気がする。というか30秒も作れるのでループでは勿体無いというか。「久石譲っぽく」とか「ジョン・ウィリアムズ風」とかでそれっぽいものが出てくる。
音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
では、一人の音楽素人がAIの力を借りたら、どの程度までコンセプトアルバムが作れるか、試してみました。思いついたのは、今日（2月27日）の11時30分ごろ。まず、ChatGPTにこう指令することから始めました。 ロックのコンセプトアルバムを作りたいので、12曲のタイトルと歌詞、そしてその曲調をそれぞれ英語で記述して そうすると、ChatGPTは12曲の概要を作ってくれました。 1. "Echoes of Eternity"曲調: エピックなインストゥルメンタルイントロ。壮大なストリングスとパワフルなドラムス。 歌詞の一部: （インストゥルメンタル） 2. "Shadows in the Moonlight"曲調: ミステリアスなヴァースとクライマックスへ向けて構築されるコーラス。 歌詞の一部: "In the silver glow, secrets come to dance, / Sha
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
OpenAI の DevDay で発表された、GPTs は、特定のタスクに特化したカスタムモデルを作成できる ChatGPT Plus で利用できる新しい機能です。作った GPTs は、自分だけで使うのはもちろん、友達にシェアしたり。ウェブ上で公開することもできます。 この GPTs の機能である Actions を使うと、OpenAPI Schema を元に、外部 API を ChatGPT エージェントが実行するようになります。 この機能を使って Notion などの様々なサービスと GPTs を繋げてみたので、そのデモと GPTs のつくりかたを解説します。 デモ Notion は、API と呼ばれる開発者が Notion のデータを操作し、外部アプリケーションやサービスと連携するための機能が公開されています。そこで、Notion API の OpenAPI スキーマを書いて検索、デ
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
Zero Waste, Radical Magic, and Italian Graft – Quarkus Efficiency Secrets
こんにちは。ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 先日、GPT-4から発展し、画像も扱うことができるGPT-4 with vision（GPT-4V）が発表されました。GPT-4Vは大規模マルチモーダルモデル（LMMs: Large multimodal models）と呼ばれるAIモデルの一種であり、GPT-4の入力として「画像」を拡張したものになります。 今日は Microsoft Researchの論文[1]を中心に、Open AIの発表したSystem Card[2]も踏まえ、GPT-4Vでできることや苦手とすること、そして実用上の制限について解説します。 GPT-4Vの特徴 ① 画像とテキストを入力にできる GPT-4Vでは、GPT-4のテキスト入力に加えて画像も入力することが可能になりました。 画像は複数枚入力することが可能であり、かつ、画像とテキストを任意に交互に組
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ | CyberAgent Developers Blog
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト＆短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」
生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル（生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと）を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”（アーキテクチャ）の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ（重み）
一番星はてのさんのブックマーク数が累計1000件を突破していました。 つらつらとブコメを眺めていると、公式プロフィール*1には載っていないはてのさんの素性やエピソードなどが色々と見えてきたので、VTuber非公式wikiのような感じで今分かっていることをまとめてみたいと思います。 なお、はてのさんは好奇心旺盛で様々な事柄にすぐに興味を持たれたり応援したりされているため、今回ははてのさんが単に関心を示しただけのブコメ（特に何か行動を起こした訳では無さそうなブコメ）についてはあまりピックアップしていません。 プロフィール 家族 既婚*2 ペット 猫*3 服装 略式軍服とは全く違う*4 住んでいる場所 インターネット界*5*6*7 ※ちなみにインターネットでの生活は音もなく静かで快適らしい*8 ※自身についての言及か曖昧な表記ではあるが「都民」であるとも読み取れる発言がある*9 ※髪の毛がインタ
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AIといえばドラクエⅣ、当時の開発話が論文に 今に導かれしAI観：朝日新聞デジタル
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
NVIDIA、PC上で動くカスタムAI「Chat with RTX」を無償公開
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ｜Kan Hatakeyama
音楽とサウンド生成のための「Stable Audio」を発表 — Stability AI Japan
結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
Sakana AI
「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門
もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」
羽生先生の発言は何が開発者の反発を招いたのか？ | やねうら王 公式サイト
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
AI裏垢女子に気を付けろ(ディープフェイクで裏垢動画を作ってみた)｜山野祐介
指示したUIをAIがTailwindベースで実装してくれるv0が凄い
日本最強ユニコーンPreferred Networks、損失30億円超 第9期決算 | 自動運転ラボ
AIで動画&音楽生成はここまで来た!｜shi3z
慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
GPTsでNotion APIを叩くようにしてみたらやばかった
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
⼤規模⾔語モデルの拡張（RAG）が 終わったかも知れない件について
GPT-4Vができることをまとめてみた - 電通総研 テックブログ
【西川和久の不定期コラム】 次世代Stable Diffusion(SDXL)をWindows上で一発で使用可能にする「Fooocus」
カスタムChatGPT開発例4選、新機能「GPTs」で書籍情報や天気情報を調べるAIチャットを作る【イニシャルB】
面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】
一番星はてのさん 今わかっていること - watagashi_yo’s blog