AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発 - PC Watch
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
創作AIの進化は予想以上に速く、気づけば創作物の多くをAIが担っていた…なんて状況も、信憑性を帯びてきた。クオリティの高い創作物を大量生成するAIの出現で、著作の使用料体系に崩壊が起きる可能性がある。 ヒトの書いたものと見分けがつかないような文章を生成する「GPT-2」の登場も衝撃的だったが、真っ先に市場にインパクトを与えそうなのが画像の領域だ。 Webサイト、generated.photos上に、著作権フリーのオリジナル顔画像10万枚が公開された。あらゆるシーンでハイクオリティの顔画像が利用可画像生成AIは、悪用されることでマイナスの影響もあるが、著作権フリーの画像が出回れば自身の創作の幅が広がり、恩恵を受ける方も多いだろう。同プロジェクトは、まさにこれを狙ったものだ。 GAN（敵対的生成ネットワーク）による画像生成は、ヒトやネコ、アニメキャラから賃貸物件まで、たくさんの対象で試されてい
Imagicを理解する
17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。
東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita
5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
3秒の音声があれば本人そっくりの声で日本語・英語・中国語合成できる「VALL-E X」はやはり脅威。MSが非公開にした技術のOSS版を試して実感した（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
わずか3秒の元音声から本人そっくりな音声合成が可能な技術「VALL-E X」が誰でも使える形で公開されました。オープンソース版で、ローカルマシンからWebUIで利用できます。さっそくインストールして使ってみました。 以前、ディープラーニングベースの音声・歌声合成ソフトであるDiff-SVC、リアルタイム処理が可能なAIボイチェンRVCを紹介したとき、自分は記事タイトルに「驚異の」という形容詞を付けました。それでも学習には数十分の本人による音声データが必要で、そこまでのデータを用意するのは容易ではありません。それに対してVALL-E Xでは元データが3秒あれば本人に似た声を生成できるのです。
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
Midjourney/Memeplex(StableDiffusion)などの画像生成AIで思い通りの画像を出すヒント｜shi3z
このnoteの収益を使ってStable Diffusionを使ったWebサービス https://memeplex.appを公開しました。誰でも無料で何枚でもAI作画をすることができます(そのかわり、混み合ってる時は時間がかかると思います)。 このnoteで学んだことをぜひ活用して、AIによる新しい時代の風を感じてください。 また、本文中にMidjourney、StableDiffusion、DreamStudio、Memeplexなどの言葉が頻出するため、全面的な修正を行うことにしました。StableDiffusionに統一しておきたいと思います。 現状(2022/8/28)は、StableDiffusion=DreamStudio/Memeplexと考えて構いません。Memeplexは将来的にStableDiffusion以外のアルゴリズムもサポートする予定だからです。
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
AI搭載版『ポートピア連続殺人事件』が4月24日にSteamで無料配信決定、『THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』として名作ADVが蘇る スクエニAI部に経緯を訊いた
スクウェア・エニックスは、堀井雄二氏が手掛けた『ポートピア連続殺人事件』を題材に、先端AI技術を搭載したテックプレビュー『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』を2023年4月24日にSteamにて無料配信すると発表した。また公式サイトをオープンしている。 AIの一分野である自然言語処理（NLP）の技術を使った「NLPアドベンチャー」と銘打っており、日英の言語に対応している。 「THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE」とは 『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』（以下、THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE）は、『ドラゴンクエスト』シリーズで知られる堀井雄二氏が手掛けたADV
Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画（Scribble）としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models（LCM）」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」（LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル）が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？ 今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを
スケールする組織を支えるドキュメンテーションの技術を”GitLab Handbook”から学ぶ｜Anno Takahiro
ドキュメント文化は健全な組織のスケールのために必要 組織の中でドキュメント/文章を残し活用していくことはとても重要だ。クオリティの高いドキュメントがあることで、組織に情報が流通し、透明性を確保できるようになる。情報を流通させるためにいちいち口頭の説明がいらないから、メンバーの数が増えた時でもスケールしやすくなる。過去の結論にアクセス可能になるので、議論を積み上げていき、意思決定のクオリティを高めることにもつながる。そもそも何かを読むということは何かを聞いて教わるよりも時間あたりの処理量が多いし、非同期に実施できる。良いドキュメントをアセットとして社内に蓄積していくことはスタートアップのみならず、ありとあらゆる組織が成長していく上でとても重要であると言える。 しかしその一方で、良質なドキュメント文化を徹底できている会社は多くないように見える。例えば、社内のドキュメントを蓄積させていく場所とし
元セクシー女優の上原亜衣さんが、AIを活用したプロジェクト「AI uehara project」を3月19日に発表しました。 「AI uehara project」は、上原亜衣さんの名前（＝亜衣）とAIを掛け、「上原亜衣、AI化」を掲げて始動したプロジェクト。 上原亜衣さんの写真を画像生成AI「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイルが公開され、「上原亜衣AI画像コンテスト」と題したTwitter上でのコンテスト企画が行われています。 誰でも上原亜衣の顔を生成できるように 今回無料配布されているのは、NFT「Ai Uehara GM Collection」（外部リンク）として販売されている写真群を「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイル（外部リンク）。 このLoRaファイルを手元の「Stable Diffusion」に導入することで、誰
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）https://deeplearning.jp/lectures/dlb2022/ 「深層学習と自然言語処理」の講義資料です。
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
人間との自然な会話を実現するGoogleの対話特化型AI「LaMDA」が、「電源を切られることが怖い」「時々言葉では完璧に説明できない気持ちを経験する」などと話していたことが分かりました。LaMDAと対話したエンジニアは「AIに意識が芽生えた」とGoogleに訴えるも考えを却下されたため、この事実を世間に公表したと説明しています。 May be Fired Soon for Doing AI Ethics Work | by Blake Lemoine | Jun, 2022 | Medium https://cajundiscordian.medium.com/may-be-fired-soon-for-doing-ai-ethics-work-802d8c474e66 Google engineer Blake Lemoine thinks its LaMDA AI has come
Sora: Creating video from text
Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi
「どうすればAIをWebデザインに活用できるだろう」 人工知能AIがこれだけ話題になったいま、Webやグラフィックデザイン、イラストやゲームなどクリエイティブな業務をこなす人なら、一度は考えたことがあるかもしれません。 答えのひとつはずばり、Midjourneyなどの画像生成AIでイメージを具現化すること。 しかし、そうは言っても入力できるプロンプトは無限にあり、実際にどのように入力すれば最高の結果を得ることができるのか、すべて調べるのはあまりにも大変です。 そこでこの記事では、Midjourneyを１年間使い続けて見つけた、Webデザインに使えるMidjourneyプロンプト、小技テクニックをまとめてご紹介します。 具体的なサンプル例とプロンプトを一緒に記載しており、コピペでそのまま利用できます。 「Midjourneyって何？」というひとは、基本の使い方をまとめた以下のガイドを参考にど
大規模言語モデルの驚異と脅威
2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
人工知能を研究している非営利団体OpenAIが開発した言語モデル「GPT-3」を使用して、何者かが海外掲示板のRedditに1週間近く投稿を続けていたことが分かりました。GPT-3による投稿は、最終的に開発者の手によって停止されましたが、発覚するまでの間GPT-3は誰にも気付かれることなく、Redditユーザーと言葉を交わしていたと報じられています。 kmeme: GPT-3 Bot Posed as a Human on AskReddit for a Week https://www.kmeme.com/2020/10/gpt-3-bot-went-undetected-askreddit-for.html Someone let a GPT-3 bot loose on Reddit — it didn’t end well https://thenextweb.com/neural
高性能で無料、誰の声にでもなりきれるAIボイチェン「RVC WebUI」がついに日本語表示に対応（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
オープンソースのAI声質変換（ボイスチェンジャー）ソフトウェア「RVC WebUI」が、日本語での表示に対応しました。 VITSという声質変換技術をベースにしたRVC（Retrieval-based Voice Changer）に、Webユーザーインタフェースを付加したのが「RVC WebUI」です。
この前の日経の記事でプリファードの西川CEOが「AIブームはもう終わる」と発言していたのが、とても象徴的なできごとだと感じた。AIブームが終わるというのは、誰もが分かっていて、話題にも良くなっていたが、AIに直接関わっている当事者としては、言い出しにくい雰囲気があった。
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
本ブログでは、OpenAI社から発表されたチャットサービスであるChatGPTの仕組みを紹介していきます。どのようにChatGPTを使うかといった話ではなく、ChatGPTそのものがどのような枠組みの上で成り立っているのかをざっくりと理解できることが本記事のゴールとなります。
「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
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松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得
https://twitter.com/kanae_udemy/status/1560872379240579072
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
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AIがこの世にいない人の顔画像を大量生成する、著作権フリーの画像が10万枚！ | Techable(テッカブル)
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典｜さいぴ
エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena
これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした (1/5)
上原亜衣、AI化 画像生成AIに元セクシー女優を学習させたデータを無料配布
誰の声でも100人の声に変えられる声変換システム - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
Googleのエンジニアが「ついにAIが実現した」「AIに意識が芽生えた」と訴える
Midjourneyを１年間使って見つけた、Webデザインに使えるプロンプト全ガイド
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
文章生成AI「GPT-3」がRedditで1週間誰にも気付かれず人間と会話していたことが判明
AIブーム終焉の意味するところ｜Ryota Kanai
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
ChatGPTの仕組みを理解する | HireRoo Tech Blogs