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  • Markdown + AI(GithubCopiotX)の驚異のタッグ!💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ!💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか? - Qiita

    Markdown + AI(GithubCopiotX)の驚異のタッグ!💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ!💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか?MarkdownVSCodegithubcopilotChatGPTMarkdownViewer 新世代のライティング体験 VSCode Insider+GitHub Copilot nightly(Chat機能)で快適なMarkdown執筆体験を実現! Markdown Viewerでリアルタイムにプレビューを確認しながら執筆可能! Typoraを使っていた頃のライティング体験とは比べ物にならないほど快適! ChatGPTと比べても、MarkDownを理解して会話ができるので便利すぎる! ※2023/06/09追記(Chat機能など)ベータプレビュー版の機能について一旦削除m(

      Markdown + AI(GithubCopiotX)の驚異のタッグ!💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ!💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか? - Qiita
    • 年末年始にLLMの勉強はいかが? 東大松尾研、大規模言語モデルの講座資料を無料公開

      講義資料は特設ページからダウンロード可能で、全7講義分のパワーポイントを無料で取得できる。内容はLLMの概要から、日本でのLLMの開発状況、Transformerと事前学習の仕組み、ファインチューニングなど。 関連記事 東大松尾研、大規模言語モデルの研究者&開発エンジニアを募集 「LLM研究をさらに加速させる」 東京大学松尾研究室は、大規模言語モデル(LLM)の研究者や開発エンジニアを募集するとX(旧Twitter)で発表した。2024年、LLMの研究をさらに加速させるためチームを拡大するという。 ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94%でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間 「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。実証実験には松尾研も協力したが、思

        年末年始にLLMの勉強はいかが? 東大松尾研、大規模言語モデルの講座資料を無料公開
      • 人間のために書く原稿に対してモチベーションが上がらなくなってきた

        人間のために書く原稿に対してモチベーションが上がらなくなってきた 2023.05.17 Updated by Ryo Shimizu on May 17, 2023, 09:06 am JST 売文・・・つまり、文章を書いて売る仕事を生業としてから、ちょうど30年になる。 昔は原稿料も良くて、高校生の頃には月収が親父の手取りを超えていた。 まあ世の中そんなに甘くはなく、そんな時代はほんの一瞬で、学生時代は原稿料でギリギリ食い繋いでいたが、つまらないことでライターの先輩の機嫌を損ねて干されたり、学園祭の準備に打ち込みすぎて働き忘れたりして、引っ越し屋のアルバイトをしたりしながらそれでもなんとか細々とでも売文は続けてきた。 文を書いて原稿料をもらう。それで生活するというのは、なかなか難しい。 僕も本業が別にあったから売文を続けてこれた部分もある。 昨年、突然会社をやめることになったときは、売文

          人間のために書く原稿に対してモチベーションが上がらなくなってきた
        • 生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16

          2024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジしてる方に少しでも参考になれば幸いです。

            生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏@2024.04.16
          • ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp

            こんにちは! 逆瀬川(@gyakuse)です! 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか? 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create

              ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
            • 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。すでにサービスの提供を開始しており、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。 同社は従来、生成AIの頭脳部分となるLLM(大規模言語モデル)として「Gemini」ブランドを利用し、サービス名は「Bard」として提供していたが、サービス名も今回Geminiに統一。NanoやProなど、すでに発表している3つのLLMのうち、パラメータ数が最大で複雑なタスクをこなせるとしていた「Gemini Ultra」を使ったサービスはこれまで登場していなかった。今回、UltraからAdvancedにリネームしての正式ローンチとなる。 Gemini Advancedは数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理を含む57科目の組み合わせを使用するベンチマークテストで人間の専門家を上回る成

                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
              • 検索チャットボット狂想曲:ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心 | p2ptk[.]org

                検索チャットボット狂想曲:ChatGPTに翻弄されるGoogleのご乱心投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/2/262023/2/26 Pluralistic 真に驚くべきことは、検索の未来が関連資料へのリンクではないとMicrosoftが判断したことではない。検索の未来が虚言癖のあるチャットボットが吐き出した華美なパラグラフにあると判断したことだ。さらに注目すべきは、Googleもそれに同調していることである。 Bingに何十億ドルと費やしてきたのに、見向きもされてこなかった。その意味では、バカをやらかしたほうが成功の可能性はあるのかもしれない。だが、世界の検索シェアの90%以上を占める独占企業のGoogleが、なぜMicrosoftと同じ崖から飛び降りなきゃならないのか。 この件に関して、ダン・ホンのMastodonスレッドが実におもしろかった。彼はBingとGoo

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                • 「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック

                  システムから言語モデルがどのように使えるか、その時どういうことに気をつける必要があるかを考える「『ChatGPTなどの言語モデルはどのようにシステムで使えるか』きしだなおき氏」。ここで、LINE Fukuoka株式会社のきしだなおき氏が登壇。続いて、システムがChatGPTをどのように使うかと、日本語特化のLLMについて話します。 システムはChatGPTをどのように使うか きしだなおき氏:今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。(次に)じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日(2023年6月14日時点)朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の(セッションで話した)概要(の内容)とか…。(この概要は)昨日になってやっと(運営に)送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わってい

                    「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック
                  • ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森

                    グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元

                      ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
                    • 「Paper Interpreter」を使って論文を読もう!|Daichi Konno / 紺野 大地

                      こんにちは、東京大学で医師かつ脳や人工知能の研究をしている紺野大地と申します。 2023年11月6日、OpenAI社から「自分専用のChatGPTを作れる機能」であるGPTs(ジーピーティーズ)が発表されました。 早速触ってみたところ、 「この技術を使えば、誰もが論文を読めるAIを作れる!」と確信し、論文解説AI「Paper Interpreter」を作って公開したところ、非常に大きな反響がありました! (こちらのリンクから、今すぐ使えます。) 論文の内容を分かりやすく解説してくれる「Paper Interpreter」を公開しました! 使い方は簡単で、論文のPDFをアップロードするだけです。 テキストだけでなく、図やグラフについても説明してくれる点がポイントです! 早速公開したので、ぜひ使ってみてください😊https://t.co/xHhKGO4WOZ pic.twitter.com/

                        「Paper Interpreter」を使って論文を読もう!|Daichi Konno / 紺野 大地
                      • 開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog

                        エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか? GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可

                          開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
                        • 「自分を信じて限界を超えてください」とプロンプトに添えるとAIの出力が精度向上すると明らかになった話…界隈では「松岡修造メソッド」として知られていた

                          AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター:ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事:ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ

                            「自分を信じて限界を超えてください」とプロンプトに添えるとAIの出力が精度向上すると明らかになった話…界隈では「松岡修造メソッド」として知られていた
                          • 【速報】<del>3668,</del> 3664黒点群がヤバい (2024/5/10) (追記×3あり) - Deep Sky Memories

                            早朝目が覚めてコンビニに出かけたら空は快晴。前の晩に撮影すればよかったか、などと言っても後の祭りなのですが、そういえばなんかデカい黒点出てたよなと思い、リモートワークなのをいいことに始業前に太陽を撮影しました。それがこれ。 【注意!】 太陽の観察・撮影には専用の機材が必要です。専用の機材があっても些細なミスや不注意が失明や火災などの重大な事故につながる危険性があります。未経験の方は専門家の指導の元で観察・撮影してください。 3668, 3664 黒点群 (2024/5/10 07:38) 高橋 FSQ-85EDP (D85mm f450mm F5.3 屈折), 笠井FMC3枚玉2.5倍ショートバロー(合成F15.1)*1, バーダープラネタリウム アストロソーラーフィルターフィルム, ZWO UV/IR Cut Filter / Vixen SX2 / ZWO ASI290MM (Gain

                              【速報】<del>3668,</del> 3664黒点群がヤバい (2024/5/10) (追記×3あり) - Deep Sky Memories
                            • 資料1 株式会社レベルファイブ 提出資料 | AI時代の知的財産権検討会(第4回)

                              • 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
                                • いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介

                                  大規模言語モデル(LLM)の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ(MRKLやReActなど)や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ

                                    いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介
                                  • 一番星はてのちゃんのファンアートを描いた

                                    「あの一番星のように、ブコメに最初にスターを付けるような人間になりましょう」という表現であり、決してブックマーカーを煽っているポーズではない 一番星はての1ちゃんのファンアート2を描いた(上画像)。独自解釈が含まれるため注意。 デフォルメなのは筆者の好み 公式設定は17歳3だが、このファンアートではもっと若く奔放なとき、という設定 基本的には最初の公式全身絵4を参考にしている ミニスカートおよびニーハイソックスは公式デフォルメ5を参考にしている スカートの端に白いラインが入っているのは、白のトップスと収まりが良いため ニーハイソックスをレース付きにしたのは、お嬢様感を出すため 茶色のシューズは(ソックスと同色である)黒のシューズのような脚長効果のシナジーは小さいが、単にソックスとの色被りを避けたい気分だった 一番星はてのを描こうと思ったのは、筆者も ChatGPT を使って同様の自動投稿シ

                                      一番星はてのちゃんのファンアートを描いた
                                    • GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要&Pythonコード例

                                      こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや? というところから見ていきましょう。 RAG(Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理(NLP)と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得(retrieval)して利用します。 要は、Chat

                                        GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要&Pythonコード例
                                      • 「Auto-GPTとAgentGPTは別物です」という話

                                        ChatGPTを皮切りとしたAIブーム。流石にちょっと過熱気味になってきた印象があります。 中でも気になるのは「AutoGPT」の話題。Twitter上だと、 他にも、AgentGPTを使って「AutoGPTすごい!AGIだ!」としている投稿を多く見かけました。 ですが、「AgentGPTはAuto-GPTのブラウザ版」ではありません(少なくとも2023年4月15日時点は)。 両者とも似たアプローチはとっていますが、Auto-GPTは 「GPT-4に情報探索・処理や長期記憶の手段を持たせている」 という点が大きく異なります。 AgentGPTは、 ユーザーが設定したゴールをAIにいくつかの問い(タスク)に分解させる それぞれの問いに回答を出させ、その結果を踏まえて追加で必要な問いを考えさせてタスクリストに追加する という自問自答のループを回すことで思考を深めています。 一方、Auto-GP

                                          「Auto-GPTとAgentGPTは別物です」という話
                                        • AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】

                                          TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル(LLM)が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容

                                            AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】
                                          • 人だと正解率92%なのに、GPT-4だと15%になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発

                                            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Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が

                                              人だと正解率92%なのに、GPT-4だと15%になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
                                            • 「大規模言語モデル(LLM)カオスマップ」2023年度6月版が公開

                                              株式会社ANOBAKAは、直近の大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)の開発競争の激化を受け、Generative AI領域で起業を考えている人への参考情報として「大規模言語モデル(LLM)カオスマップ」2023年度6月版を公開したと発表した。 大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)とは、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルだ。2022年11月に発表され大きな話題となったChatGPTも、2022年初頭にトレーニングした「GPT-3.5シリーズ」を対話向けにファインチューニングしたものであり、大規模言語モデルの応用例の一つだ。 米国同様、日本でも今後アプリケーションレイヤーのGenerative AIスタートアップが多数勃興することが予測されるという。アプリケーションレイヤーのGenerative

                                                「大規模言語モデル(LLM)カオスマップ」2023年度6月版が公開
                                              • 3D生成AIサービスの現在地|nakashun

                                                GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました!興味がありましたら合わせてご覧ください! 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した

                                                  3D生成AIサービスの現在地|nakashun
                                                • ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita

                                                  はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp

                                                    ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
                                                  • Generative AIのビジネス動向を把握する20のレポート集|k1ito

                                                    このNOTEの使い方◯ビジネス観点でGenerative AIの考え方を養うため ◯ファクト集・投資動向・インプリケーション ✗生成AIとは・技術解説・技術動向など 注:サマリーはすべて生成AIで要約し翻訳したものです。 とりあえずこれを読め

                                                      Generative AIのビジネス動向を把握する20のレポート集|k1ito
                                                    • Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました|ELYZA, Inc.

                                                      Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「

                                                        Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました|ELYZA, Inc.
                                                      • 生成AIを活用したアートの作り方 - 本しゃぶり

                                                        生成AIは強力な表現のツールである。 上手く使えば自分に足りない物を補える。 テクノロジーでアートの歴史を作れ。 表現の自由とプラットフォーム ちょっと前、埼玉県公園緑地協会が水着撮影会開催の許可条件を発表した。 ただ法令や条例を遵守させるにとどまらず、記事のタイトルにもある通りNGポーズをイラスト付きで示している。Twitterでは主にNGポーズがネタとして消費されていたが*1、一方で「表現の自由」の問題として論争も起きていた。まあ、いつものことだ。 許可条件を見ると*2、まず法令・条例に抵触する行為を禁止している。加えて18歳未満のモデルに対してはさらに多くの法令・条例が適用されることを述べている。そして「撮影場所等について」では、周辺の遮蔽に努めろと、ゾーニングすることも求めている。以上を踏まえた上で、服飾やポーズに対しても制限を課しているわけだ。 これに対してNGポーズ肯定派は「管

                                                          生成AIを活用したアートの作り方 - 本しゃぶり
                                                        • 社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法

                                                          2 松本 和高
 株式会社エクスプラザ リードエンジニア
 X: _mkazutaka
 Github: mkazutaka
 18年にバックエンドエンジニアとしてメルカリに入社。その後、ミラ ティブ、フリーランスを得て株式会社エクスプラザに所属。フロント エンドからバックエンドまで幅広く開発しています。趣味で、FXの自 動売買Botを作成している
 現在08/30に第一子が生まれ現在育休中
 https://note.com/mkazutaka/n/n9f0e2c4dee96 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 株式会社エクスプラザ (EXPLAZA, Inc.) 会社名 プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる ミッション 代表取締役CEO 高橋一生 代表者 2020年07月03日 設

                                                            社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法
                                                          • [速報]GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023

                                                            [速報]GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織

                                                              [速報]GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
                                                            • [速報]Google、Geminiベースの新WebIDE「Project IDX」をオープンベータで公開

                                                              [速報]Google、Geminiベースの新WebIDE「Project IDX」をオープンベータで公開 Googleは同社の最新生成AIであるGeminiをベースとした新しいWeb IDE「Project IDX」をオープンベータとして公開しました。 Project IDXは、モバイルやデスクトップなどのマルチプラットフォームに対応したフルスタックのWebアプリケーションを、さまざまなフレームワークや生成的AIの支援などを活用して効率的に開発するための、Webブラウザから利用可能な統合開発環境です。 これまでその存在は発表されていましたが、招待されたユーザーのみが利用可能でした。 We want to make generative AI accessible to every developer on the planet. That’s why we’re making Gemini

                                                                [速報]Google、Geminiベースの新WebIDE「Project IDX」をオープンベータで公開
                                                              • AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは? LLMが“カンニング”して評価を盛ってた? など重要論文5本を解説(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45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた? AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ

                                                                  AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは? LLMが“カンニング”して評価を盛ってた? など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge
                                                                • エンジニアはLLMとどう付き合うか / How engineer get along with LLM

                                                                  2023/7/24のDevelopersIO 2023 福岡での登壇資料です。 https://classmethod.connpass.com/event/286634/

                                                                    エンジニアはLLMとどう付き合うか / How engineer get along with LLM
                                                                  • 最近話題になった大規模言語モデルまとめ|npaka

                                                                    最近話題になった大規模言語モデルをまとめました。 1. クラウドサービス1-1. GPT-4「GPT-4」は、「OpenAI」によって開発された大規模言語モデルです。 マルチモーダルで、テキストと画像のプロンプトを受け入れることができるようになりました。最大トークン数が4Kから32kに増えました。推論能力も飛躍的に向上しています。 現在、「ChatGPT Plus」(有料版)で制限付きで利用できる他、ウェイトリストの登録者を対象に「OpenAI API」での利用も開始しています。

                                                                      最近話題になった大規模言語モデルまとめ|npaka
                                                                    • Azure OpenAIで独自データ追加機能(Add your data)を試してみた - Qiita

                                                                      はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb

                                                                        Azure OpenAIで独自データ追加機能(Add your data)を試してみた - Qiita
                                                                      • ChatGPT can now see, hear, and speak

                                                                        We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT what you’re talking about. We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT w

                                                                          ChatGPT can now see, hear, and speak
                                                                        • ChatGPTで構成された仮想のソフトウェア会社にシステム開発を行ってもらうChatDevがおもしろい - きしだのHatena

                                                                          ChatGPTによるメンバーで構成された仮想のソフトウェア会社にシステム開発を行ってもらうChatDEVが結構おもしろかった。 ChatDEVは、ChatGPTによってCTOやプログラマー、レビュアー、テスターといった役割をもつエージェントをやりとりさせることでソフトウェア開発を自動化しようという試みの実装です。 https://github.com/OpenBMB/ChatDev アイデアは論文にまとまっていて、こちらで概要が翻訳されています。 [LLM 論文]アプリ全自動開発"ChatDev"の日本語訳|すめらぎ 使い方としては、とりあえずClone git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git そして依存モジュールのインストール cd ChatDev pip3 install -r requirements.txt あと、OpenA

                                                                            ChatGPTで構成された仮想のソフトウェア会社にシステム開発を行ってもらうChatDevがおもしろい - きしだのHatena
                                                                          • GPT-4の精度は悪化している? 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証

                                                                            「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル(LLM)。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機

                                                                              GPT-4の精度は悪化している? 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
                                                                            • スト決行の米俳優組合、俳優とAIについてハリウッドのスタジオから行われた衝撃的な提案内容を明かす

                                                                              SAG-AFTRA(米映画俳優組合)が正式にストライキの決行を発表し、俳優たちが契約交渉において特に懸念している問題について、本日行われた記者会見で組合のリーダーがよりくわしい内容を明かした。その問題とは、AIだ。 俳優の同意や補償なく、AIベースの技術でその肖像を使用することに対する保護が、SAG-AFTRAの大きな争点であることはこれまでも伝えられてきた。しかし、本日の記者会見で、SAG-AFTRAの事務局長を務めるダンカン・クラブツリー=アイルランドは、AIに関するハリウッドのスタジオからの提案ついてさらなる詳細を明かした。これはかなり衝撃的な話だ。 ハリウッドのスタジオを代表して交渉にあたるAMPTP (映画製作者協会)から出された、俳優のデジタルの肖像を保護するための「革新的な」AIの提案とはどういったものなのか、質問を受けたクラブツリー=アイルランドははっきりと答えている。 「

                                                                                スト決行の米俳優組合、俳優とAIについてハリウッドのスタジオから行われた衝撃的な提案内容を明かす
                                                                              • AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2

                                                                                下記のredditを日本語にしたものです。 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405www.reddit.com はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。です

                                                                                  AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2
                                                                                • M1MacでOllamaを試したら爆速で驚いた

                                                                                  はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック: Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけるようになりました。 ずっと気になっていたのでついに私のM1 Macでも動くかどうかやってみました! 結論、爆速で推論できていたのでとても驚きました。OSS開発に感謝です! Ollamaとは OllamaとはローカルでLLMを動かすことができるアプリケーションです。 以下からダウンロードできます。 MacOSとLinuxで使うことができます。Windowsもプレビュー版があるみたいです。 #いざ推論 ダウロードができたらシ

                                                                                    M1MacでOllamaを試したら爆速で驚いた