慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
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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
OpenAIは、個人のニーズに合わせてカスタマイズ可能なChatGPTの新しい形、GPTs（ジーピーティーズ）を発表しました。 これにより、ユーザーは独自の指示、追加知識、スキルの組み合わせを持つChatGPTのカスタムバージョンを簡単に作成し、共有することができるようになります。 GPT は、ChatGPT Plus ユーザーならば誰でも無料で使うことができます。 この記事では、GPT の作り方をご紹介します。 GPTsとは？GPTsは、特定の目的に合わせてChatGPTをカスタマイズする新しい方法です。 日々の生活、仕事、家庭での特定のタスクに役立てるために、誰でも簡単に独自のGPTを構築でき、コーディングの知識は不要です。 GPT の作り方 Step 1 GPT Builder を立ち上げる新しい ChatGPT UI の My GPTs のすぐ下、Create a GPT をクリッ
ライブラリのアプリ化 現代のニュースをくずし字で読んでみませんか？内容がわかるテキストをくずし字で読んでみると、くずし字に対する印象が変わるかもしれません。 edomi ニュース その他の事例については、活用事例を参照してください。 構成 古活字とくずし字 そあん（soan）で用いる「古活字」とは、今から400年ほど前に使われた印刷技術に由来する言葉です。一方「くずし字」とは、くずして書かれた文字を指す言葉です。くずし字は、印刷では古活字版だけでなく整版印刷にも使われましたし、写本などの手書きの文字（草書体）も、その多くはくずし字です。一方、古活字の中には、文字を崩していないものもあります。このように、古活字は印刷技術を指す言葉、くずし字は文字の形を指す言葉、という違いがあります。 そあん（soan）は、テキストをくずし字画像に変換する方法として、古活字画像を組み合わせる方法を用いるサービ
Eric Schmidt: This is how AI will transform how science gets done グーグル元ＣＥＯ特別寄稿： ＡＩは科学をこう変える 「クラウド」という言葉を提唱したグーグル元CEOのエリック・シュミットは今、人工知能（AI）は科学を再構築し、すべての人々に影響を及ぼすだろうと主張する。 by Eric Schmidt2023.07.10 238 35 今年も異常気象の夏が到来した。前例のない熱波、山火事、洪水が世界各国を襲っている。このような異常気象を正確に予測するという課題に対応するため、半導体大手のエヌビディア（Nvidia）は、人工知能（AI）を搭載した地球全体の「デジタルツイン」を構築している。 「アース2（Earth-2）」と呼ばれるこのデジタルツインは、数十テラバイトの地球システムデータを使用するAIモデル「フォーキャストネッ
文章から画像を生成するツールがあるが、画像から文章を生成するツールもある。ある画像から始めて両者の間を往復させ続けるとどうなるだろうか。 画像の伝言ゲームをやってみたい 文章から画像を生成するAIツールが話題になったが、いっぽうで画像から状況を説明する文章を生成するAIツールもある。 文章をもとに画像を生成するツールがある（DALL·E、Stable Diffusion など） いっぽう、画像をもとに文章を生成するツールもある（SceneXplain など） それらを組み合わせて画像→文章→画像→文章→・・と変換していくとどうなるだろうか。 ようは伝言ゲームなので、再現なくどんどん違う画像になっていくことが予想されるが、どこかでうまく収束するかもしれない。 とにかくやってみよう。 ※本記事では文章から画像を生成するために Image Creator from Microsoft Bing
欧州議会において6月14日、「人工知能（AI）AI法」が圧倒的多数により可決された。施行までにはまだ時間を要するが、AIの利用には今後、さまざまな規制がかかることになりそうだ。 by Tate Ryan-Mosley2023.06.27 239 18 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 6月12日の週は欧州のテクノロジー政策において重要な週となった。欧州連合（EU）の立法者たちがグーグルに対して新たな反トラスト訴訟を起こした同じ日に、欧州議会が「AI法（AI Act）」の規則案を承認する投票を実施したのだ。 AI法は圧倒的多数により可決された。この法案は、AI規制における世界で最も重要な進展の1つと謳われてきた。欧州議会のロベルタ・メッツォーラ議長は、AI法について、「今後何年にもわたって世界標準となることは間違いない」と評している。 しかし、規制内容がすぐに明確にな
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
画像生成AI関連の著名な開発者、lllyasviel（イリヤスフィール）氏が5月7日、生成AI画像の照明を自在に操作できるツール「IC-Light（Imposing Consistent Light）」を公開した。 2種類のモデルを公開 IC-Lightは画像の照明を操作するプロジェクト。前景画像（人物やオブジェクトなど）を入力し、プロンプトにテキストや背景画像を指定するだけで、まるで別の環境で撮影したかのような画像を得ることができるという。 現在、「テキスト条件付きリライティングモデル（text-conditioned relighting model）」と「背景条件付きモデル（background-conditioned model）」の2種類がGitHubで公開されており自由に試すことができる。 なお、作者のlllyasviel氏は「Stable Diffusion」のWebUIであ
「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
最近流行りのChatGPT。 「色々な作業を自動化した」 「国家試験に合格した」 ニュースで目にする機会も最近は多いと思います。 では、ChatGPTは現段階でどのくらい賢いのでしょうか？ 「海外の司法試験で人間を超えた」などの情報をよく耳にしますが、実感が湧きませんよね。 今回は日本人に馴染みの深い大学入学共通テスト（旧センター試験）を題材に、その実力を検証してみました。 実験方法今回は、令和４年度の国語・英語（リーディング）・公民（倫理 / 政治・経済）の3科目について実験を行いました。 ※ 数学・理科等の科目については図表を読み取る問題が多く、正確に試験できないため今回は除外しました。 ポイント①： テキストになおす大学入試センターで公表されている試験問題がPDFのため、ChatGPTに読めるテキスト形式にする必要があります。 今回はGoogle Docsの機能を活用して文字起こしし
日本語画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な
2023年08月23日 デジタルサービス局 「文章生成AI利活用ガイドライン」の策定について この度、東京都職員向けに、文章生成AIの利活用に関するガイドラインを下記のとおり策定しましたので、お知らせいたします。 本ガイドラインの職員への浸透を徹底するとともに、全局で約5万人を対象に利用できる環境を整備しましたので、今後業務への活用を進めてまいります。 記 1 目的 文章生成AIに関する利用上のルールを定めるとともに、効果的な活用事例を掲載し、職員が新しい技術を正しく使いこなすことで、行政サービスの質を高め、都政のQOS（Quality of service）向上へとつなげていく。 2 概要 別紙1（PDF：721KB）参照 （1）文章生成AIの特徴 （2）利用環境 （3）利用上のルール （4）効果的な活用方法 （5）今後の展望 3 公表資料 デジタルサービス局ホームページから御覧いただけ
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
東京工業大学(東工大)と産業技術総合研究所(産総研)の両者は12月19日、現在公開されている中で、日本語に強い生成AIの基盤である「大規模言語モデル」(LLM)としては最大規模となる「Swallow」を、米・MetaのLLM「Llama 2」の日本語能力を拡張することで構築し、Webサイト「TokyoTech-LLM」にて一般公開したこと、またオープンで商用利用も可能なことを共同で発表した。 同成果は、東工大 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授、同・横田理央教授、産総研の共同研究チームによるもの。今回、東工大は主にデータの語彙拡張によるモデル学習・推論効率の改善に取り組み、産総研はモデル構築に必須である大規模計算資源としてAI橋渡しクラウド(ABCI)を提供すると同時に、主に継続学習によるモデルの日本語能力の改善を担当したとしている。 産総研のAI橋渡しクラウド「ABCI」(出所:東工
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
AIアニメを作った話｜852話
2/6になんかt2vでいきなりAIanimeがうまく行ったのでそこから9日まで徹夜しながら色々模索してました。
AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
作家、神林長平さんは「言葉」「機械」などのテーマを重層的に組み合わせた独自の世界観を反映させた数々の作品で知られる。現代を代表するSF作家の一人として、急速に普及が進む人工知能（AI）をどう見ているのだろうか。寄稿してもらった。 2023年は、チャットGPTに代表される対話型AIが爆発的に普及し始めた年として記憶されるだろう。機械相手に自然な会話ができるというのは驚きを伴う楽しい体験に違いないが、それが実用面で使われると、他人の権利や人権を侵害する恐れがある。ここにきてそれが顕在し、対応策もいろいろ議論されているのは報道されているとおりだ。 対話型、すなわち言語を主体とする生成AIの利用がさまざまな方面で社会的な問題を引き起こすという現象は、社会というものを成立させ、支えているのが「言葉」であることを思えば、当然理解できる。＜言葉＞は社会を生み、文化や技術を発達させてきた。いつの頃からか人
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
皆さんはGitHub Copilotを使っていますか？VSCodeやIDEに拡張を入れると、生成AIとペアプロのようなことができるという、アレです。 最近はこれがないと仕事ができない。なかった時代を思い出せないという人が増えています。プログラミングの生産性に明確に差が生まれます。僕もその口です。 ただ、GitHub Copilotを使いこなせていないという話も度々聞きます。Copilotが提案してくれるコードが微妙で役に立たないというような感じです。 その差はどこにあるのか？を知りたくて6/24に試しにCopilotを使った動画を撮ってみました。実践的なCopilot実演動画というのはすごく珍しいらしく、GitHub dockyardというコミュニティの竣工イベントに登壇してみないか？というお声がけをいただいたので、8/5にGitHub Copilotを使いこなせるとどうなるのかというライ
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
【読売新聞】 【ブリュッセル＝酒井圭吾】欧州連合（ＥＵ）の欧州議会は１３日、フランス東部ストラスブールで本会議を開き、人工知能（ＡＩ）の開発や運用を規制するＡＩ法の最終案を可決した。加盟国で作るＥＵ理事会は既に承認しており、世界で初
GitHub Copilotの導入によってペパボの開発生産性はどう変化したか - Pepabo Tech Portal
サービスのデプロイ頻度は、そのときに開発している機能の大きさやチームメンバーの人数などの影響を少なからず受けます。そのため、この変化がGitHub Copilot導入の効果と言いきることは難しいですが、生産性が向上しているチームからのノウハウの共有などを通じて、継続した生産性の向上に取り組んでいきたいと考えています。 GitHub Copilot導入に向けた課題とその対応 ここからは、ペパボでGitHub Copilotを全社導入するにあたり検討した観点と、その結果を紹介します。 ペパボにおける生成AI活用の現状 GMOペパボでは、ChatGPTの登場以降、生成AIを活用した機能の開発や開発プロセスへの活用による生産性向上に取り組んできました。特に、pyama86/slack-gptを利用したSlack Botはエンジニアに限らず全社員が利用しており、さまざまな業務の効率化に貢献しています
30分でわかるシステム運用アンチパターン / Operations Anti Patterns in 30 minutes
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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
GPT の作り方【GPTs とは？何ができる？】｜ChatGPT研究所
そあん（soan）：古活字画像を用いて現代日本語テキストをくずし字画像に変換／共有するサービス
グーグル元ＣＥＯ特別寄稿： ＡＩは科学をこう変える
写真をAIに文章で説明してもらう→それをもとにまた画像を作る→外国になる
欧州議会が「AI法」を可決、今後予想される5つの規制
画像生成AIに“照明”革命 ControlNet開発者が作った「IC-Light」
ChatGPTに共通テスト（旧センター試験）を解かせてみた｜usutaku@AI情報解説
「文章生成AI利活用ガイドライン」を策定｜東京都
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
東工大など、日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」を無償で公開
【西川和久の不定期コラム】 Stable Diffusion高速化の決定版登場！？品質落とさず制限もほぼなしで2～3倍速に
VS Codeをフォーク | AI時代の最強コードエディタCursorの使い方を紹介｜ChatGPT研究所
AIが作家を始めてもやらせておけ 神林長平さんが読みたい作品とは | 毎日新聞
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マイクロソフト、Copilotを活用した生成AI機能を一挙紹介
BudouX: 読みやすい改行のための軽量な分かち書き器
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