『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
AIの技術を用いてクオリティを追求した、今までにない音声変換ソフトウェア。 いつもと違う声で表現することの楽しさを、ぜひ体験してみてください。 AI技術を用いた高品質な音声変換ソフトウェアです。 誰の声でも狙ったキャラクターの声に変換することができます。 クオリティを追求することで、ボイスチェンジャーらしいノイズが乗らない、 人間らしい声を実現することができました。 キャラクター紹介
スマートフォンで文字を入力する際に、画面と指が当たるごくわずかな音をＡＩで解析すると入力された文字を高い精度で推測できることが静岡大学のグループの研究で分かりました。グループでは新たなセキュリティー対策が必要になる可能性があるとしています。 グループでは、スマートフォンに文字を入力する際に指や爪が画面に当たってわずかに音が鳴ることに注目し、実際のスマートフォンで「０」から「９」までの数字をそれぞれ100回ずつ入力して、その際に出る音をＡＩに学習させました。 そして、実際に画面をタップしてその音から、どの数字を入力したのかＡＩに解析させたところ、95％以上の精度で正しい数字を推測することができたということです。 グループによりますと、スマートフォンの画面は内部の部品の取り付け方などで場所により音質や反響にわずかな違いがあり、ＡＩはその違いからタップした位置を推測しているとみられるということで
Point ■韓国のNCSOFT社によって、顔写真を二次元アニメ風に自動変換することのできるAIが開発される ■画像翻訳技術には、顔の中の注目すべき特徴を抽出し、不要な部分は無視するための「CAM技術」が使用されている ■今回は開発されたAIはアニメ像への変換だけでなく、ごく普通の風景写真を絵画の巨匠風にアレンジすることも可能 最近、顔をルネッサンス絵画風に変換してくれるAIアプリが話題となりましたが、今度はアニメです。 韓国のオンラインゲーム会社「NCSOFT」が、人の顔写真を二次元アニメキャラクターに変換してくれるAIを開発しました。 AIには「敵対的生成ネットワーク（GANs）」というディープ・ラーニングが用いられ、膨大な数の顔写真とアニメキャラの顔をAIに学習させることで、全く新しい画像サンプルを作り出すことができます。 この技術によって本人の顔の特徴を捉えたアニメキャラ像を生成す
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
エンジニアにオススメしたいyoutuber ! Tech系Youtuber5選！ - Qiita
Able Programming 機械学習に必要なpythonのライブラリや、機械学習の手法について解説しています。初心者でも機械学習に触れられるようになっています。 Able Programming シリエン戦隊JUN TV シリコンバレーの現役エンジニアで、シリコンバレーで働いているエンジニアならではの情報を載せています。 将来シリコンバレーで働きたい人や起業したい人にオススメです。 シリエン戦隊JUN TV KENTA / 雑食系エンジニアTV エンジニア向けオンラインサロンを運営しているエンジニアさんのyoutubeチャンネル KENTA / 雑食系エンジニアTV 迫 佑樹 プログラミング教材販売などを行なっているエンジニアさんのyoutube 迫 佑樹 たにぐち まことのともすたチャンネル react,vue,aws,wordpressなどのコーディングについて解説しているyou
人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
もはや人間と区別がつかない次元に。多言語で歌う機能も搭載したSynthesizer Vの破壊力｜DTMステーション
驚異的に進化したSynthesizer V AI まずは、バックグラウンドや機能、性能といったものを紹介する前に、私がSynthesizer V Pro Studioの1.5.0を使って打ち込んだ、弦巻マキの歌声をちょっと聴いてみてください。 いかがですか？従来の歌声合成の概念を覆すレベルに来ていると思いませんか？これは、2年前のコミケでDTMステーションCreativeからリリースしたoyasumiという曲の冒頭部分。そのときは声優の小岩井ことりさんにボーカルをお願いし、囁くように優しく歌ってもらったので、弦巻マキにも、それっぽく歌わせて仕上げてみたのです。本来、弦巻マキは「アニメキャラっぽい雰囲気の元気な女の子」というイメージの歌声ですが、そことはだいぶ違ったニュアンスの歌声になっているのも感じられたと思います。 「自動処理」メニューにある「自動ピッチ調整（カスタマイズ）」を選択する
SasakiTakanori 佐々木貴教 on Twitter: "え！？ちょっと待って！！さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど！あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない！置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X"
え！？ちょっと待って！！さっき ChatGPT に教えてもらった先行研究の論文、全部存在しない架空の論文だったんだけど！あと詳しく紹介してくれた AGORA なるオープンコードも存在しない！置いてある場所を聞いたら架空の GitH… https://t.co/ahFLS25t8X
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
本稿は、2020年7月27日に公開した記事を、2022年7月5日の最新情報に合わせて改訂したものです。各項目の内容をアップデートし、無料ではなくなった『Deep Learning with PyTorch』をカットした代わりにベストセラーである『An Introduction to Statistical Learning』を追記しました。
週刊誌に特定企業をデジタル庁の事業に参加させるように指示したとの疑惑を報じられた平井デジタル改革担当大臣が、事実関係を否定し、出版社に抗議したことを明らかにしました。 「意図的に誤解を与えようとするものと考えておりまして、昨日、出版社には訂正または記事の全体の削除の抗議をさせていただきました。異例中の異例ですけど、（オリジナル音声の）公開も検討をする」（平井卓也デジタル改革相） 週刊文春は、平井大臣の指示があったことを音声データ付きで報じましたが、平井大臣は「会議の中で自分は企業名を言っていない」と主張して事実関係を否定しました。 また、文春側が公開した音声データが「不鮮明な部分を意図的に文章で補っているように思える」として、大臣側で保有している元の音声データを公開することも検討するとしています。 このほか、いわゆるオリパラアプリの事業契約が当初７３億円で結ばれたことなどを受け、第三者によ
米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
MidjourneyというAIに「そのもの蒼き衣を纏て金色の野に降り立つべし」描かせてみたらイラストレーターの将来が心配になるレベルのものができた
リンク 3D人-3dnchu- Midjourney Beta - キーワードを元にAIの力でアーティスティックな画像を生成してくれるサービス！無料のオープンベータ版を利用可能！ キーワードを元にAIの力でアーティスティックな画像を生成してくれるサービス「Midjourney（ミッドジャーニー）」のベータ版が一般公開され、今話題を集めています。 3 users 13 大槍葦人 @oyariashito イラストレーター。 関連ワード: マシンチャイルド、英雄＊戦姫、四艶少女画展、アリスエクスマキナ、北へ。、リトルウィッチ、白詰草話、Quartett!、リトルウィッチロマネスク、ロンドリーフレット、シュガーコートフリークス、少女騎士団、天狐、アルスの巨獣 oyariashito.net
AI作曲サービスの新星「Udio」が誰でも利用可能に。Sunoを超えたか、試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
Suno対抗のAI作曲サービスとして前評判の高かったUdioがパブリックベータとして一般公開されました。
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
開発した装置を手にする菊地佑太さん（左）と石井聖名さん（中央）、佐藤汰樹さん=2022年6月3日、盛岡市 歩き方で認知症になるかどうかが分かる――。そんな装置を一関工業高専（岩手県一関市）の学生3人が開発し、企業評価額を競う全国大会で最優秀賞を受賞した。つけられた評価額は過去最高の10億円で、3人は「早く起業したい」と意気込んでいる。 【写真】インソール型の足圧センサーを着けた靴。歩行時の加速度などから認知症の兆候をつかむ 大会は、人工知能（AI）が自ら学習する「ディープラーニング（深層学習）」の技術を利用して開発した装置を、技術力やビジネスモデルの面で評価し、つけられた額で競う。 4月末に東京で開かれ、約50チームが参加。一関工業高専からは、システム創造工学専攻1年で、生態工学を学ぶ石井聖名さん（21）、深層学習について研究する菊地佑太さん（21）と佐藤汰樹さん（20）がチームを組んだ。
「サイバーパンクによくある戦闘服って英語でなんていうの？」と話題のテキストAI『ChatGPT』に質問してそれをAIにお絵描きしてもらったらすごかった
らけしで @lakeside529 サイバーパンクによくある戦闘服って 英語でなんていうの？ AI> "powered exoskeleton combat suit" がええよ はえー やってみよ ... ... すご。これまじのまじで使える… #ChatGPT #anythingv3 #AIart #AIイラスト pic.twitter.com/k2GO4c6OdB 2022-12-01 23:23:07
はじめに この記事では最近話題のChatGPTによってプログラムを生成する際のコツについて解説します。 前編はこちら https://qiita.com/autotaker1984/items/5b5ac8c01d11fbbbc4a7 コードを生成するのではなく、コードを生成する過程を生成する ChatGPTは言語モデルベースのAIです。言語モデルとは、お題（プロンプト）に沿った文章を生成するモデルです。それ以上でもそれ以下でもありません。 従ってなんらかの機能を実装してもらう際もいきなり「機能」から「コード」の生成だとあまり満足いく結果は得られません。 もちろんChatGPTはかなり博識なのでそれっぽいコードは出してきます。ただ、そのような生成の仕方だとChatGPTが学習したコードにかなり依存したものが出力されるため、実際のユースケースとはズレたものが生成されますし、生成物の著作権リス
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
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現在，34個掲載(一部執筆途中) よかったらData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Prompting 2022年〜
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。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。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿ってコーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあれば修正まで行うという、コーディングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ きょうは発表があったばかりのChatGPT Pluginについて紹介していきたいと思います。 ChatGPT Pluginとは かんたんに言ってしまうと、ChatGPTの能力を拡張するためのプラグインです。よくわかりませんね。 わかりやすくいうと、 「来週の土日に旅行いきたいんだけど2万円以下で適当にいいとこ見繕って予約しといて」 「ｱｲﾖｰ」 みたいなことができるやつです。 もちろんこれらはChatGPTのAPIを用いてもできましたが、これを容易に実現する手段として提供されました。 BingGPT (正式名称New Bing) のように検索して回答してくれたり、会社の文章群をもとに質問回答してくれたり、 商品を注文してくれるなどのアクションを行う機能が追加された、と理解しておくとよさそうです。 これはまだWaitlistであり、今後公
ユーザーが冒頭の文章を数行書くと、続きをAIが作文するWebサービス「AIのべりすと」が登場し、一部で話題になっている。例えば、「吾輩は猫である。名前はまだない。そんな吾輩は今」のように書き出しを入力すると「とある場所にいる。そこはどこかというと、我が家のリビングだ。ソファに腰掛けてテレビを見ているのは、俺の妹である美夏だ」のように続きを出力する。
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
行動経済学の第一人者ダニエル・カーネマンが、個人ではなく「組織やシステムが抱えるバイアス」に焦点をあてた新著『ノイズ：人はなぜ判断を誤るのか』（未邦訳）を上梓した。87歳にして現役で人間の心理を探求し続ける知の巨人はいま、何を考えているのか──パンデミック禍の人間心理やAI（人工知能）をテーマに、英紙「ガーディアン」がインタビューした。 ダニエル・カーネマン（87）は2002年、判断と意思決定をもたらす人間心理に関する研究でノーベル経済学賞を受賞した。 世界的ベストセラーになった『ファスト＆スロー』では「人間が判断を誤るのはさまざまな認知バイアスや経験則に歪められるため」とする革新的な概念を提示しており、その誤りをいかに認識して正しい判断へと導くかが説かれている。 ノイズのない「個人」は存在しない ──まずはパンデミックの話から始めましょう。いま起きていることは、この世界に政治的判断を間断
TOP > Topic Keywords > JDLA DL for DX > 松尾豊氏が監修した無料AI講座「AI For Everyone」、開講2週間で登録者数5000人を突破 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）は5月20日、新講座「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」の受講登録者数が開講から約2週間で5000人を突破したと発表。JDLAは本講座が人気の理由を社会におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）への関心の高さが影響していると考察する。 JDLAは本講座を「すべてのビジネスパーソンに向けた、人工知能（AI）／ディープラーニングについてまず『知る』ための無料エントリー講座」と位置づける。AIの基礎を学びたい人、今の組織をAIが使いこなせる組織に変えたい人など、理系文系はもちろん、肩書きや職種問わず、受講できるとしている。
ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
東京大学の研究室内で，今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です． 特に以下のような話題，技術について解説しています． ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習 ・RLFH
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
私は新卒で入社した会社に、 2日目で見切りをつけ、 5日目に最後の出社をし、 15日目で書類上の退職を完了しました。 退職ネタはよくツイッターで書いているのですが、昨年参加させていただいた「新卒退職本5」へ寄稿した文章を元に、ブログ用の記事にいたしました。 これから会社員になる予定の方や、退職するかどうか迷っている方のご参考になれば幸いです。 ーー 留年、そして就職活動のプロに みなさんは「禁煙のプロ」というジョークを聞いたことがあるでしょうか。 俺は禁煙のプロだ。なぜなら何度も禁煙しているからだ というような話でして、類似するものに「結婚」や「ダイエット」等があります。 このジョークになぞらえて言うと、私は「就職活動のプロ」と称してもよい人間です。 プロにならざるを得なかった経緯を告白します。 本来私は2018年の3月に大学を卒業し、内定を いただいていたメーカーへ就職するはずでした。
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
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ＡＩ スマホに指当たる音で文字推測可能に 対策必要か | NHKニュース
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あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」公開
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「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI - CUBE MEDIA
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Pythonで理解するディープラーニング入門
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