【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 ( みとよ ) 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん(51)は昨年11月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型AI(人工知能)サービス
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、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デバッグも行うという、プログラミ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、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです!契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT&CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (モデルマージの進化的最適化)」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合(マージ)して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3(Opus)が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
こんにちは、「機動戦士ガンダム 水星の魔女」が大好きなおじさんです。「水星の魔女が好きすぎて、AI絵をひたすら生成してたらいつの間にか絵が描けるようになっていた」という妙な体験をしたので、それについて記事を書いてみようと思います。具体的にどれくらい?というと、特に練習していないのにこれくらい変わっていました。 ←2023年9月 / 2024年2月→ 始めにお断りしますが、この記事は、「AI絵をやるのがお絵描き上達への近道だョ!」だとか、「お絵描きをやるにはこうしたらいいョ!」といったものではありません。「絵が描けるようになる」の定義は人によって違うでしょうが、少なくともこの程度のレベルで他人様にお絵描き指南をしようなど、完全に暴挙であることくらいは分かります。私は今の自分の絵をお世辞にも上手だとは思っていませんし、それほど絵を上手になりたいとも思っていません。 この記事は「特に絵を練習して
【読売新聞】 生成AI(人工知能)が急速に普及する中、性犯罪の加害者側の弁護士が、被害者への謝罪文の作成に生成AIを利用した事例があることがわかった。利用すれば誰もがたやすく文章を作成できる。この弁護士は「丁寧な謝罪文を作ることが目
不登校をAI(人工知能)で予測する――。こんな取り組みが2024年3月末まで埼玉県の戸田市で行われていた。2023年11月に戸田市内のパイロット校で試行を始め、同年12月から同市内の公立小学校12校、同中学校6校の計約1万2000人の児童生徒のデータを分析対象に、「不登校予測モデル」構築の実証をした。事業はこども家庭庁の「こどもデータ連携実証事業」として戸田市が受託し、内田洋行、PKSHA Technologyグループとともに進めたものだ。 不登校リスクモデルの目的は学校現場での「プッシュ型支援」につなげること。いち早く不登校の兆候がある児童生徒を把握し、教員が事前に支援する。自らSOSを発信できない児童生徒に対しても、先手を打って手を差し伸べる。経験の浅い教員でも支援のきっかけを得られる。 一方で個人の、それもネガティブと捉えられる傾向を予測する取り組みは、データの取り扱いだけでなく判定
Stable Diffusion Forgeを表示した様子。基本的な操作は既存のStable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111とほぼ同じ 画像生成AI「Stable Diffusion」用の新しいユーザーインターフェース「Forge」が2月6日に登場しました。開発したのは、これまで「Controlnet」や「Fooocus」などStable Diffusion関連の様々な重要技術を開発してきたillyasviel(イリヤスベル)さん。何よりインパクトが大きいのは、グラフィックボードのVRAM容量が小さい安価なPCでも最新版のStable Diffusion XL(SDXL)が動かせることです。 RTX 40シリーズが求められたSDXL SDXLは、2023年8月にStablity AIが発表した画像生成AI。高画質な出力ができる一方、コミュニティーサイトで話題にな
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 (Copilot Individual / 月額10ドル/年間100ド
2022年の8月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY(初期バージョン)から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX4090を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 2022年8月から2023年2月まで、だいたい一年と200日(約565日) 生成枚数は32万枚超。オンラインでの生成サービス(mid+nai)で3万枚くらい。ローカルに移行してから29万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。2022年8月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる!」とウホウホ言ってましたMID+NIJI+NAIで作った漫画(未発表)AI独特の画風(次元)をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
OpenAIは2月15日(現地時間)、テキストから最大1分間の動画を生成できる動画生成AIモデル「Sora」を大量のデモ動画と共に発表した。複数のキャラクター、特定の種類の動き、被写体と背景の正確な詳細を含む複雑なシーンを生成することができるという。 プロンプトから破綻のない動画を生成 Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can create videos of up to 60 seconds featuring highly detailed scenes, complex camera motion, and multiple characters with vibrant emotions. https://t.co/7j2JN27M3W Prompt: “Beautiful, snowy… pic.twitter.com
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
これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 (例:ChatGPTはShift Enterで改行できる、など) 試行錯誤のうえのプロンプト(=AIに対しての指示)が載っているので出力が安定している (※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です) 著書の専門性が高い(Kaggle
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