Apple「M4」がAI半導体競争を加速、TSMC追うSamsungはIntelと協力
米Apple（アップル）が2024年5月7日（現地時間）に発表した「iPad Pro」は2022年10月以来となる新型タブレット端末である。目玉はAI（人工知能）に特化した独自設計の最新プロセッサー「M4」。狙いはAIアプリケーションを効率よく利用することにある。 M4は台湾積体電路製造（TSMC）の第2世代3nm（ナノメートル）製造プロセスを採用したSoC（System on Chip）だ。M3に比べて電力効率は最大2倍、総合的な性能は4倍に向上し、端末は薄くなった。アップルはM4が同社史上最速のニューラルエンジンを搭載して、最大で毎秒38兆回の演算処理を可能にする点を大きくアピールしている。そのM4を搭載するiPad ProはAIのためのパワフルなデバイスになったとした。 韓国ではいよいよアップルがAIで攻めに出たと大々的に報じられている。AIに関しては出遅れているという声があるアップ
国内ITインフラ支出動向調査の分析結果を発表
Contact For more information, contact: jp-Press Japan Email: jp-press@idcjapan.co.jp Phone number: +81-3-6897-3812 Japan, 2024年4月8日 - IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社（所在地：東京都千代田区九段北1‐13‐5、代表取締役社長：村橋俊介、Tel代表：03-6897-3812）は、国内ITインフラ支出動向調査の分析結果を発表しました。これによると、外部環境の変化やビジネスニーズへの迅速な対応の実現に向けたITインフラ投資を、最優先または優先のIT投資項目とした割合は86.0％に上りました。デジタルビジネスの成熟度別では、事業開始当初からデジタルテクノロジーを中核とする「デジタルネイティブビジネス」企業では、ITインフラ投資を最も優先度の高いIT投資
セキュリティ運用の実態調査、“アウトカム重視”企業ほど“AI・自動化中心”で運用 (1/2)
パロアルトネットワークスは、2024年3月21日、「日本企業のセキュリティ運用とAI・自動化活用」の実態調査に関する記者説明会を開催。この調査結果を受けて、同社は“アウトカム（成果）”を重視するセキュリティ対策を軸とした、“AI・自動化”中心のセキュリティ運用への転換を提言している。 冒頭、パロアルトネットワークスのチーフサイバーセキュリティストラテジストである染谷征良氏は、「サイバーリスクのビジネスインパクトが高まる中で、いかに防御するかは大前提で、いかに迅速に検知、対応するかが重要になってきている」と説明。 同社はインシデント検知・対応の効果測定に用いられる「インシデント検出時間（MTTD）」と「インシデント対応時間（MTTR）」に注目し、今回の調査における論点のひとつとしている。 インシデント検出・対応時間を評価指標とする企業は4分の1のみ 本調査は、従業員1000人以上かつ年間売上
生成AIを“使う”“創る”事例が続々 日本MSがCopilot/AOAIの先進ユーザー紹介
日本マイクロソフトは 、2024年3月18日、企業における生成AIサービス導入企業に関する説明会「GenAI Customer Day」を開催した。 同説明会では、“AIを使う”もしくは“AIを創る”ユーザー企業として、独立系SIである日本ビジネスシステムズ（JBS）、通信教育・出版事業を展開するベネッセホールディングス、通信事業などを展開するソフトバンクが登壇した。 日本マイクロソフトの執行役員 常務 クラウド＆AIソリューション事業本部長である岡嵜禎氏は、「企業はこれまで、生成AIを取り込むための準備段階にいたが、どんどん活用して、差別化要因とするフェーズに移っている」と説明。 企業の生成AI活用において、マイクロソフトが“AIを使う”ために用意するのが、「Copilot for Microsoft 365」を中心としたマイクロソフト製品に組み込まれた生成AIサービスであり、“AIを創
【論文丁寧解説】BitNet b1.58とは一体何者なのか - Qiita
はじめに この記事では、巷で「この技術によりGPUが不要になるかもしれない、NVIDIAなどの半導体関係の株価が...」と話題になっている、BitNet b1.58についての論文を丁寧に解説します。このMicrosoftが先日発表したBitNet b1.58はそのエネルギー効率の凄まじさから2024年初めの大きな技術改革となるかもしれません！！ 筆者の見解 関する論文解説に入る前に、この技術に関する私の個人的な意見を述べたいと思います。 1bitの技術を用いることで達成されたその驚異的なエネルギー効率の高さは、既存の大規模言語モデル（LLM）とは一線を画しています。この技術が今後のAI技術の発展にどのように影響を与えるかについては以降の発表がとても楽しみです。 一方で、「GPUが不要になるかもしれない」という意見に関しては、ある程度の限定的な視点からの意見と言えます。BitNet b1.5
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
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
3か月試してわかった、Copilot for Microsoft 365の実力とユースケース｜富士通 広報note
こんにちは、富士通で生成AI推進を担当している淺間です。 生成AIの業務利用において、非常に注目されているMicrosoft社の「Microsoft Copilot for Microsoft 365」（以下、Copilot for Microsoft 365）をご存じでしょうか。Teams、PowerPoint、 Outlookなど、おなじみのMicrosoftアプリケーションに生成AIを導入する強力なサービスとして話題です。 Copilot（コパイロット、飛行機の副操縦士の意味）と言えば、先日、Microsoftから発表のあった個人向けCopilot Proも記憶に新しいですね。 富士通は早期アクセスプログラムに参加し、2023年10月より本サービスのトライアルを実施してきました。 この記事では、トライアルの様子、ユーザー評価、厳選したユースケースなどを紹介したいと思います。 Copi
Microsoftの最新AIアプリ「Copilot」（コパイロット）のベストな活用法 | ライフハッカー・ジャパン
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GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」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。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
ITRが『IT投資動向調査2024』の結果を発表 ｜株式会社アイ・ティ・アール
2024年度のIT予算は増額基調が継続 AI関連製品・サービスへの投資意欲が加速 ITRが『IT投資動向調査2024』の結果を発表 2023.11.20 独立系ITコンサルティング・調査会社である株式会社アイ・ティ・アール（所在地：東京都新宿区、代表取締役：三浦元裕、以下「ITR」）は、2023年8月から9月にかけて国内企業を対象に実施したIT投資動向調査の一部結果を発表いたします。また、全調査結果を掲載したレポート『国内IT投資動向調査報告書2024』を本日より販売開始いたします。 2023年度に強まったIT予算の増額基調が2024年度も継続する見込み 2023年度（2023年4月～2024年3月）のIT予算額が「増額」したと回答した企業の割合は44％となり、前年調査の2022年度（2022年4月～2023年3月）の同回答（41％）をさらに上回り、調査の最高値を更新しました。また、202
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
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
Microsoft、生成AIの可能性を引き出す25種類の効果的なプロンプトの作成方法を紹介
Microsoftは2023年10月23日（米国時間）に公式ブログで、効果的なプロンプトを作成し、生成AIの可能性を引き出す25のヒントを紹介した。 AI（人工知能）、特に大規模言語モデル（LLM）の文脈では、プロンプトとは、ユーザーが特定のタイプの応答を引き出すために、AIに与える入力や指示を指す。このところ注目を集めているLLMを最大限に活用するには、効果的なプロンプトを作成することが不可欠だ。 Microsoftは「Azure OpenAI Service」で「GPT-3.5-Turbo」や「GPT-4」のようなLLMを提供している。「実生活でのコミュニケーションと同じように、AIとのやりとりでも、欲しい情報をどのようにリクエストするかで、受け取る情報の種類が限られたり、広がったりする。プロンプトは、AIがユーザーの意図とAIへの期待を特定するのに役立つ。そのため、より正確なプロンプ
Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
マイクロソフト、お客様向けの Copilot Copyright Commitment を発表 - News Center Japan
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox Live Gold Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform W
ChatGPTに自社の情報を組み込みたい① - 一休.com Developers Blog
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
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［速報］マイクロソフトが「Team Copilot」発表。生成AIが会議のファシリテーターやプロジェクト管理を実行
都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集 | 東京都デジタルサービス局
BCGのコンサル758人が被験者、ChatGPTが生産性を上げたタスク、下げたタスク 生成AIに仕事を頼むときは仕事の難易度と「AI能力のフロンティア」を意識せよ | JBpress (ジェイビープレス)
