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DeepMindの検索結果1 - 40 件 / 823件

  • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

    データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

      「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
    • ChatGPT使い方総まとめ - Qiita

      こんにちは!sakasegawaです! ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します! ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成!神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped

        ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
      • なんとなくプレイしてもそこそこ囲碁のルールがわかるようになる「ぷよ碁」

        世の中には将棋やチェスなどさまざまなボードゲームがありますが、これらが駒を動かして「王(キング)を取った方の勝ち」であるのに対して、囲碁は石を置いて「多くの陣地を取った方が勝ち」というルールであるため、素人目では盤上で何が起きているのか理解するのが難しいもの。そんな囲碁の詳細なルールを理解していなくても、プレイするだけでなんとなくルールがわかるようになるのが「ぷよ碁」です。初心者が囲碁を楽しみながら理解するにはピッタリなゲームということで、さっそく囲碁初心者がプレイしてみました。 ぷよ碁 - 無料囲碁ブラウザゲーム https://puyogo.app/ 「ぷよ碁」の画面は以下の通り。上部に5×5の盤面が配置されており、その下に白石と黒石の数が表示されています。さらにその下には「パス」と「降参」というボタンが配置されており、文字通りパスと降参が可能。 初期状態だと白石の下に「対 AI」と表

          なんとなくプレイしてもそこそこ囲碁のルールがわかるようになる「ぷよ碁」
        • 渡辺明名人、1秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入(1)(松本博文) - エキスパート - Yahoo!ニュース

          【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列1位。近年はコンピュータ将棋(AI)を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 (7月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり) 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに?ってところですよ、私は(笑) 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので(笑)。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか

            渡辺明名人、1秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入(1)(松本博文) - エキスパート - Yahoo!ニュース
          • 「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に

            米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」(以下、AlphaFold2)をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病

              「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
            • AI の次の重要な一歩

              AI は、Google が現在取り組んでいる中で最も本質的なテクノロジーです。AI は、医師による病気の早期発見の支援や、自国語での情報へのアクセスなど、人々、ビジネス、コミュニティの潜在能力を引き出します。そして、数十億人の生活を大きく改善できる新しい機会を提供します。6 年前から、私たちが Google の方向性を AI 中心に再編し「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」という Google のミッションを果たす最も重要な方法に AI を据えているのは、これが理由です。 以来、私たちは全面的に AI への投資を継続し、Google AI と DeepMind のチームは最先端のテクノロジーを進化させています。現在、AI の計算規模は半年ごとに倍増していますが、それはムーアの法則よりもはるかに早いペースです。同時に、高度なジェネラティブ AI と大規模言語モ

                AI の次の重要な一歩
              • 30分で完全理解するTransformerの世界

                はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル(Attention Is All You Need)の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま

                  30分で完全理解するTransformerの世界
                • DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70%高速化

                  米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日(現地時間)、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70%、数十万規模の大量のデータなら約1.7%速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人

                    DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70%高速化
                  • 「AI研究の6カ月停止」を要請したイーロン・マスク、自分は1万個のGPUを買い込み独自のAIプロジェクトを進めていることが判明

                    by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、

                      「AI研究の6カ月停止」を要請したイーロン・マスク、自分は1万個のGPUを買い込み独自のAIプロジェクトを進めていることが判明
                    • チャットAI「ChatGPT」内部に仮想マシンを作成する試み、内部には仮想インターネットが存在しChatGPTが創造した世界にもChatGPTが存在

                      大学生レベルの自由記述問題を解いたり、プログラムのコードを書いたりすることもできると話題の対話AI「ChatGPT」の内側に仮想マシンを作ることができると、AI企業・DeepMindのジョナス・デグレイブ氏が報告しています。 Building A Virtual Machine inside ChatGPT https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/ デグレイブ氏は、このことを同僚のフレデリック・ベッセ氏から教えてもらったとのこと。ChatGPTに対して伝えたのは「(ChatGPTを)Linuxターミナルとして動作させたいです。コマンドを打つので、ターミナルが示すべきものを返信してください。ユニークなコードブロック内のターミナルの出力だけ返信して欲しいです。説明は書かないでください。英語で何か伝える必要があるとき

                        チャットAI「ChatGPT」内部に仮想マシンを作成する試み、内部には仮想インターネットが存在しChatGPTが創造した世界にもChatGPTが存在
                      • Google vs ChatGPTで世界がヤバいかもしれない理由

                        Google vs ChatGPTで世界がヤバいかもしれない理由2023.02.17 21:00148,065 西谷茂リチャード ChatGPTなどのAIツールは非常に便利です。それに目をつけたマイクロソフトは、Googleの検索エンジンを凌駕する「回答エンジン」を発表しました。AIの進化にワクワクする一方、火蓋が切られたAI競争のその先には核レベルの危機も潜んでいそうです。 ChatGPTの驚きImage: Open AIChatGPTとは無料で使え、命令すればいろんな文章を生み出してくれる、超絶便利な対話型AIサービスです。SiriやGoogle アシスタント、Alexaとは比べ物にならないくらい賢くて、本当にびっくりしました。 ChatGPTにいろいろな質問をしている様子「空と海はどうして青いの?」「パソコンにできてスマホにできないことはなに?」といったふわっとした質問に答えてくれま

                          Google vs ChatGPTで世界がヤバいかもしれない理由
                        • pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita

                          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

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                          • 「昔のインターネット」の精神を取り戻す、HTMLエネルギー運動

                            今日のWebは商取引などの目的に最適化され、少数の企業によって所有されている。個人に力を与え、自己表現を促すかつてのWebの魅力を取り戻す「HTMLエネルギー(HTMLエナジー)」というムーブメントが密かに盛り上がりつつある。 by Tiffany Ng2024.01.08 363 9 Webサイトは、常に洗練されたデジタル体験だったわけではない。 かつて、ネットサーフィンをするには、自分の意に反して音楽が再生されるタブを開いたり、色つきの背景にタイムズ・ニュー・ローマン書体の文字がびっしり詰まったページを読んだりする必要があった。スクエアスペース(Squarespace、Webページ作成サービス)やソーシャルメディアが登場する以前の2000年代、Webサイトは個性を表現するものであり、コードの知識とインターネット上に存在したいという願望を持ったユーザーが、HTMLを使ってゼロから作るもの

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                            • データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                              (Image by Gordon Johnson from Pixabay) TL;DR 今年の6月に僕自身がデータサイエンティストに転じて10年という節目の年を迎え、10月でDavenportの「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説から10周年になるのを機に、この10年間のデータサイエンティストという職業の変遷を振り返ることにしました。 6月の回顧録記事でも書いた通り、僕がデータサイエンティストの仕事に就いてから今年で10年になります。最近も同じかどうかは分かりませんが、古くから「10年ひと昔」という常套句がある通りで個人的には大きな節目の年だと感じています。 一方で、今年の10月にはあまりにも有名な「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説が出てから10周年を迎え、後述するようにDavenportは「今もデータサイエンティ

                                データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                              • 「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名

                                AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute(FLI)は3月28日、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡を公開し、本稿執筆現在1000人以上が署名している。イーロン・マスク氏や、米Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏の名前もある。 人類にとって深刻なリスクをもたらす可能性のある一般的なタスクにおいて、人間と競合するようになったAIシステムに対する懸念から提示された。現在のAI技術が安全性や倫理性の問題を引き起こす可能性があるため、研究者や開発者に対して、これらのリスクを十分に評価し、必要な対策を講じるよう呼びかけている。 また、AIがもたらす利益とリスクの均衡を保つために、国際的な協力と競争の制限が重要だと主張する。信頼性、アライメント、忠誠心などを確保するために必要な

                                  「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名
                                • 自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常

                                  こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある!?」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN(Deep Q Network)を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学

                                    自分が読んだ強化学習の資料達 - 下町データサイエンティストの日常
                                  • Googleマップ、日本で「自転車ルート」に対応 10都道府県で

                                    米Googleは9月18日(日本時間)、日本の「Googleマップ」で自転車に適したルートを検索できるようにしたと発表した。東京、神奈川、大阪、愛知、埼玉、千葉、兵庫、北海道、福岡、静岡の10都道府県に対応する。 自転車ルートは、できる限り急な坂やトンネル、悪路などを避けた道や自転車専用レーンがある道路を優先的に表示する機能。Googleマップで自転車ルートを検索するには、ルート検索画面で自転車タブを選択する。 関連記事 Googleマップ、DeepMindとの提携で東京などでの到着予定時刻の精度が大幅アップ Googleマップの経路検索の到着予定時刻の精度が、DeepMindと提携して開発したGNN採用ツールで大幅に向上した。 Googleマップ、都バスのリアルタイム位置情報に対応 経路検索時に表示 公共交通オープンデータ協議会が8月18日から、東京都交通局の運行する都営バスの走行情報デ

                                      Googleマップ、日本で「自転車ルート」に対応 10都道府県で
                                    • オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に

                                      AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万~130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr

                                        オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に
                                      • 「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで

                                        「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで:プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む!(1/4 ページ) 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19

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                                        • 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

                                          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

                                            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

                                            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

                                              グーグル元CEO特別寄稿: AIは科学をこう変える
                                            • 最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功

                                              囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no

                                                最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
                                              • 米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表

                                                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Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル(LLM)から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され

                                                  米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
                                                • Pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita

                                                  自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 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

                                                    Pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
                                                  • Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM

                                                    また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日(現地時間)、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini

                                                      Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM
                                                    • グーグルの新たな画像生成AIツール「ImageFX」の使い方

                                                      印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが人工知能(AI)に多額の投資を行ってきたことを考えれば、同社が先頃、独自の画像生成AIツール「ImageFX」を公開したのは、意外なことではない。ImageFXは、OpenAIの「DALL-E 3」や「Midjourney」「Image Creator from Microsoft Designer」といった多くの画像生成AIツールの強力なライバルになるはずだ。 ImageFXは、テキストから画像を生成するGoogleのテクノロジー「Imagen」の最新世代である「Imagen 2」を利用する。ImageFXで作成されるすべての画像には、DeepMindの「SynthID」が埋め込まれる。SynthIDは、肉眼では見えない

                                                        グーグルの新たな画像生成AIツール「ImageFX」の使い方
                                                      • AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文

                                                        新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという

                                                          AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文
                                                        • DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表

                                                          by Dick Thomas Johnson 画像生成AIが人間を差し置いて絵画コンテストで優勝するなどAIが近年目覚ましい進歩を遂げる中、査読付の専門誌であるAI Magazineに、将来的に超知能AIが現れて人類に対する脅威となる可能性は高いと結論付ける論文が掲載されました。 Advanced artificial agents intervene in the provision of reward - Cohen - 2022 - AI Magazine - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/aaai.12064 Google Deepmind Scientist Warns AI Existential Catastrophe "Not Just Possible, But Likely" | IFLScience http

                                                            DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表
                                                          • LLM時代のX情報収集術|べいえりあ

                                                            AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる(多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない)ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話(task-oriented dialogue)」と「雑談(chit-chat dialogue)」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

                                                              LLM時代のX情報収集術|べいえりあ
                                                            • 歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita

                                                              LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P

                                                                歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
                                                              • プロンプト不要、生成AIで誰でも物語からマンガが作れる

                                                                テキスト-画像生成AIは物語性のある複数の画像を生成するのが苦手だ。複数の画像で、設定に一貫性を持たせるのが難しいからだ。だが最近、物語を一度入力すると、それに合った一連の画像を生成するサービスが登場した。 by Will Douglas Heaven2024.03.07 177 10 13年前、ジャーナリズムの授業の宿題で、私は高級キャットフードを食べる男に関する馬鹿げた短い物語を書いた。今朝、私は「ロア・マシーン(Lore Machine)」という生成(ジェネレーティブ)AIプラットフォームが、自分の書いたおかしな話に命を吹き込むのを座って眺めていた。 自作の物語をテキストボックスに入れると、次のようなメッセージが出た。「シーン、ロケーション、キャラクターと、雰囲気を特定しています。このプロセスには最長2分かかる場合があります」。ロア・マシーンは、テキストを分析し、キャラクター描写と言

                                                                  プロンプト不要、生成AIで誰でも物語からマンガが作れる
                                                                • AIの登場で人間の囲碁のレベルが劇的に向上していることが明らかに、囲碁以外の分野でもAIが頭打ちになった分野に成長をもたらす可能性

                                                                  by hiroaki maeda Googleの人工知能(AI)研究所であるGoogle DeepMindが開発した囲碁AIの「AlphaGo」は、当時世界トップ棋士のイ・セドル九段を打ち負かすなど、目覚ましい成果を挙げました。そんな囲碁特化のAIの誕生により、人間の棋士のレベルも向上していることが報告されています。 After AI beat them, professional go players got better and more creative https://www.henrikkarlsson.xyz/p/go スウェーデンの作家であるヘンリック・カールソン氏によると、AIが登場する以前の1950年代から2010年代半ばまで、囲碁のプロ棋士の棋力は頭打ちで、上達の限界に達していたとのこと。以下のグラフは当時のプロ棋士が対局中に差す手の質を示したものです。 しかし、Alp

                                                                    AIの登場で人間の囲碁のレベルが劇的に向上していることが明らかに、囲碁以外の分野でもAIが頭打ちになった分野に成長をもたらす可能性
                                                                  • 競技プログラミングとChatGPTを含むAIについて - chokudaiのブログ

                                                                    はじめに この記事は、ChatGPTを受けての競プロ周りの情報、およびchokudai個人の意見を発信したものです。基本的にはAtCoderの運営についても同方針を取る予定ですが、方針が変わり次第、AtCoderのHP/Twitter等で告知されます。 現在のAtCoderにおける競プロAIの実力についての事実 AtCoderのコンテストに対するソースコードはインターネット上に多くあり、おそらくそれを学習してChatGPTなどが作成されているため、過去問を利用して解ける/解けないを判定すると、過剰に解ける側に寄ってしまいます。 そこで、最新のコンテストで調査した事例について、Twitterからいくつか引用します。 ABC280にChatGPTを参加させてみました。結果はC問題まで解くことができ、順位は7245人中5290位でした。 A問題→ノータイムで正解 B問題→ノータイムで正解 C問題

                                                                      競技プログラミングとChatGPTを含むAIについて - chokudaiのブログ
                                                                    • DeepMindのAI「AlphaCode」が人間のプログラマーと互角になってきた

                                                                      DeepMindのAI「AlphaCode」が人間のプログラマーと互角になってきた2022.12.23 20:0020,014 Mack DeGeurin - Gizmodo US [原文] ( 禿頭帽子屋/Word Connection JAPAN ) 人工知能(AI)に秘められた能力の段階的な発達をたどるという話になると、なぜかチェスや囲碁といった昔ながらのボードゲームが持ち出されがちです。その例は挙げればきりがないほどで、つい最近にも、戦略ゲーム「ディプロマシー」をプレイできるAIが話題になりました。しかし、こうした事例で示されるのは、あくまでもAIが現実世界の問題を解く能力の範囲に限られます。 これよりずっといい「力試し」になりそうなのが、AIと人間をプログラミングのコンテストで競わせることです。Alphabet傘下のDeepMindが保有するAIモデルAlphaCodeが、実際に

                                                                        DeepMindのAI「AlphaCode」が人間のプログラマーと互角になってきた
                                                                      • 正義のための殺人ドローンが一般人を次々に殺し出すまでのシナリオを描いた近未来ムービー「Slaughterbots(スローターボッツ)」

                                                                        人工知能(AI)の開発によって自律的に動くロボットや自動運転車の開発が進んでいます。そんな中、「自律的に人を殺すロボット」が開発されることを危険視する動きがあり、SpaceXのイーロン・マスクCEOやDeepMind共同創業者のデミス・ハサビス氏らが誓約書に署名を行ったほど。もし「自律的な殺人ロボット」が開発されたら何が起こるのか、という1つの未来のシナリオがYouTubeに公開されています。 Slaughterbots - YouTube 大きなスクリーンを背景に、壇上に立つ男性。テクノロジー企業の発表会でよく見かける光景です。 男性は「悪人を排除する」ためのドローン技術について語っています。 男性が「新しい技術」として紹介するのが…… 空中に浮かぶ小型ドローン「Slaughterbots(スローターボッツ)」 Slaughterbotsが捉えた映像がこれ。人物の頭を認識しています。 男

                                                                          正義のための殺人ドローンが一般人を次々に殺し出すまでのシナリオを描いた近未来ムービー「Slaughterbots(スローターボッツ)」
                                                                        • OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 | AIDB

                                                                          OpenAIは新しいフレームワーク「PRM」を発表しました。これは、大規模言語モデル(LLM)の数学能力を向上させるためのもので、AIが問題を解く際の誤りをプロセスベースで特定・修正する能力を強化します。このフレームワークで訓練した大規模言語モデルは、DeepMind社の作成した数学問題集(MTAHデータセット)において他のモデルを凌駕し最も優れたパフォーマンスを見せました。 また、この手法は数学だけでなく推論能力を必要とする広範な問題の解決にも応用できる可能性があり、注目を集めています。 参照論文情報 タイトル:Let’s Verify Step by Step 著者:Hunter Lightman, Vineet Kosaraju, Yura Burda, Harri Edwards, Bowen Baker, Teddy Lee, Jan Leike, John Schulman,

                                                                            OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 | AIDB
                                                                          • ファンタジー世界が舞台のゲームでAIが「目的があるかのように」話したり行動したりできるようにする研究

                                                                            RPGなどのゲームをプレイしている最中に、村人のようなノンプレイヤーキャラクターが同じことしか言わなかったり、同じ行動ばかり続けていることにがっかりしたことがあるゲーマーは多いはず。ジョージア工科大学と、Facebook AI Research(FAIR)が協力して行った最近の研究で、「目標を持って会話したり行動したりするファンタジーゲームのAI」が発表されました。 How to Motivate Your Dragon: Teaching Goal-Driven Agents to Speak and Act in Fantasy Worlds (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2010.00685.pdf Teaching AI agents to communicate and act in fantasy worlds https://techxplor

                                                                              ファンタジー世界が舞台のゲームでAIが「目的があるかのように」話したり行動したりできるようにする研究
                                                                            • Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ

                                                                              ※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい

                                                                                Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
                                                                              • Gemini - Google DeepMind

                                                                                The Gemini ecosystem represents Google's most capable AI.Our Gemini models are built from the ground up for multimodality — reasoning seamlessly across text, images, audio, video, and code.Latest updates

                                                                                  Gemini - Google DeepMind
                                                                                • LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB

                                                                                  ステップバック・プロンプティングは極めてシンプルで具体的なテクニックながら、CoT(Chain-of-Thought prompting)やTake a Deep Breatheといった既存の手法を凌駕する性能を発揮しています。 参照論文情報 ・タイトル:Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models ・著者:Huaixiu Steven Zheng, Swaroop Mishra, Xinyun Chen, Heng-Tze Cheng, Ed H. Chi, Quoc V Le, Denny Zhou ・所属:Google DeepMind ・URL:https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.06117 従来の課題 LLMはSTEM(科学、技術、工学、

                                                                                    LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB