凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
ローカルでも動く！？日本語に特化した強化学習済み対話GPT言語モデルを検証してみる - Qiita
はじめに 元AI女子高生「りんな」をご存知でしょうか LINEに突如現れたAI女子高生で話題となっていたと思いますので、ご存知の方も多いかとおもいます。 先日「りんな」の開発元であるrinna社から日本語特化の学習がされたGPT-2モデルが 商用利用可能なMITライセンス で公開されました。 rinna、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功 本モデルは、 ChatGPTに用いられている学習手法である、人間の評価を利用したGPT言語モデルの強化学習に成功している とのことです。 かつ ローカル環境でも動作する ようです。 本記事では、その対話GPT言語モデルの動作を見てみようと思う 目次 動作環境 モデル動作確認（GoogleColab） ローカル環境で実行 さいごに 動作環境 検証環境 google colaboratory（Colab Pro版） ローカル検証環境 Win
百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
USBに挿すだけ！Linuxで動く「M5Stack UnitV2」AIカメラの実力を試してみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、親指サイズの超小型ボディにLinuxを搭載し、さらにAI開発エディタやカメラなども詰め込んだ強力なカメラモジュールをご紹介します。 手持ちのパソコンにあるUSBに挿すだけですぐに起動し、専用の開発エディタを使ってAIカメラを試したりトレーニングをしたりなどが簡単にできるのが特徴です。 さらに顔認識、オブジェクト分類、トラッキング、カラー検出…など10種類以上の機能がすぐに利用できるうえ、Jupyter Notebookでモジュールを制御できるので便利です。 AIを活用したい人やIoT開発に興味がある人も含めて、ぜひ参考にしてみてください！ ■「M5Stack UnitV2 AI カメラ」とは モニターやセンサー類などが全部入りの小型マイコンモジュール「M5Stack」シリーズで知られる中国のスタートアップ企業をご存知でしょうか。 同社が
AI活用に必要なのは「志」- キユーピーが競合に低価格でAIソリューションを提供するワケ
今年で創業101年目を迎えるキユーピー。全社のさまざまな業務においてAIの活用を進めているところだが、なかでも重要視しているのがAIを活用した食品原料検査装置だ。多くの中小企業やAI企業と協働で開発を進め、社内だけでなく競合も含めた他社へも展開する。なぜ、キユーピーはこうした取り組みを進めるのだろうか? 4月21日にWeb配信形式で行われたマイナビニュース スペシャルセミナーで、キユーピー 生産本部 未来技術推進担当部長 荻野武氏がその真意について語った。 開発パートナー×現場力で、本当に使えるAIを導入 現在キユーピーでは、荻野氏が所属する生産本部が中心となり、8つの本部と共に43件のAIプロジェクトを推進している。そのうち13システムがすでに稼働し、運用されている状況だ。特に、AIを活用した食品原料検査装置に力を入れている。これは、キユーピーが原料に対して強いこだわりをもっていることに
機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように
キズナアイとねこますの声を入れ替える機械学習をした - Qiita
最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。 モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのは かなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。 やったこと キズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。 パラレルデータ(話者Aと話者Bが、同時に同じ内容を話した音声)が必要ありません 。YouTubeから拾った音声でも変換ができます。 当然ですが、一度学習すれば、利用時には何度でも繰り返し利用できます。 期待できる効果 見た目だけでなく、声まで美少女になれます。やったね。 他にも
「リアルタイムAI」にGoogleと異なる手法で挑むMicrosoft 「BrainWave」プロジェクトとは？
「リアルタイムAI」にGoogleと異なる手法で挑むMicrosoft 「BrainWave」プロジェクトとは？：鈴木淳也の「Windowsフロントライン」（1/3 ページ） AI時代では手元のデバイスより、クラウドの先にあるAIプラットフォームがますます重要になってくる。Googleと異なる手法でこれに取り組む、Microsoftの「BrainWave」プロジェクトとは何か。 コンピュータの世界は日進月歩だが、昨今は「AI（Artificial Intelligence）」と呼ばれる世界での進歩が目覚ましい。 現在、SoC（System on a chip）やデバイスを提供するメーカーらは「インテリジェントエッジ」を標ぼうしてAI処理の一部を末端のデバイスに肩代わりさせることで、反応速度の向上やネットワーク負荷の軽減に向けた取り組みを行っており、注目の技術としてこの分野での話題が増えてい
マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに
マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において明らかにしました。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windowsマシン上での機械学習実行環境の提供です。クラウドに依存することなく、学習済みモデルをローカルで実行できます。 「ONNX形式」とは、マイクロソフト、Facebook、Amazon Web Servicesが協力して策定している学習済みモデルの共通フォーマット。またWindows MLが提供するツールを用いてCaffeやCNTKの学習済みモデルの読み込みもサポートするとのこと。 そして2つ目は、そ
#タモリ倶楽部 風俗ビッグデータ！ 1020人のデリヘル嬢紹介文をテキスト分析ソフトで解析し「当たり」と「ハズレ」の嬢を見極める
ももひこ97 @momohiko97 #タモリ倶楽部 24時20分～24時50分 今夜遂に大公開!!痴の巨人が解析したデリヘル・ビッグデータ!…最新分析ソフトがたたき出すお宝データ!!この言葉で紹介されているデリヘル嬢は「当たり」!? 2018-01-13 00:12:03
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]
こんばんは。プログラマーのhakatashiです。2ヶ月ぶりですね。普段はpixivコミックやpixivノベルの開発を手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 pixiv×機械学習 「機械学習」「深層学習」といった単語がプログラマーの間でも広く囁かれるようになって既に幾年月経とうとしています。ここpixivの開発陣においても、人口に膾炙する機械学習の輝かしい成果に関する話題は尽きることがなく、常に最新のトピックに目を光らせています。 そんな取り組みの一環として、今回は弊社が運営するpixivの小説機能の投稿データで機械学習を行ってみたので、簡単に紹介したいと思います。 ※この記事における「pixiv小説」とは「pixivの小説投稿機能およびそれによってpixivに投稿された小説」を指し、「pixivノベル」とは異なります。 word2vecとは 自然言語処理における機械学習
![pixiv小説で機械学習したらどうなるのっと【学習済みモデルデータ配布あり】 - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fec965aea18a5bb10d63a065f0eb20f5a0927961/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20160912%2F20160912162131.png)
Custom Vision Service（カスタムビジョンサービス）を使ってみた
Microsoft Build 2017で新しくCustom Vision APIのプレビュー版がリリースされました。 今回はその使い方をご紹介します。 まず https://www.customvision.ai/ へアクセスし、「Sign in」をクリックします。 ログイン情報を入力して、以下の画面が出たら「はい」を押します。 数秒この画面になります。少し待ちます。 初回はクッキーを利用していいか聞いてくるので、「Accept」を押します。 利用規定に同意のチェックを入れて、「I agree」ボタンを押します。 新しいプロジェクトを作成します。 Nameにプロジェクト名、Descriptionに説明を入れましょう。 Domainで利用用途を指定することで、更に精度が上がります。 指定したら、「Create Project」を押します。 早速学習させたい写真をアップロードします。 今回は
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
Azure Machine Learning を利用したアプリケーション開発 - Qiita
Azure Machine Learningは、Webブラウザで手軽に機械学習のモデルを作成することができるプラットフォームです(2015年2月正式リリース)。 ここで作成したモデルはWeb APIから呼び出すことができます。 今までは機械学習を組み込む・・・となるとPython等のライブラリを使うことが一般的で、なれた言語とは異なるプラットフォームで開発しなければならないことも少なくありませんでしたが、これでWebリクエストさえ飛ばせれば機械学習アルゴリズムを利用したアプリケーションを開発することが可能になりました。 今回は、このAzure Machine Learningを利用したアプリケーション開発について、その手順を紹介します。以下は、今回作成したモデルの最終的な図になります。このフローに沿って解説していこうと思います。 このモデル、およびこのモデルを利用したアプリケーションのコー
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
オタク機械学習勉強会でLTをしてきました - チラシ裏日記上等！！新館
オタク機械学習勉強会でLTをしてきました。他の方のセッションやLTのレベルが高く、ただ環境を整えた話をするのは結構しんどかったですが、いろいろ勉強になり大変有意義な勉強会でした。知らない単語も多くいろいろ興味が広がりました。 otakuml.connpass.com LTした内容 発表した資料です。少し修正しました。 speakerdeck.com 前にブログに書いたことをまとめた感じです。本当は画像分類の一つでも出来れば良かったのですが力及ばずでした。 www.chirashiura.com 勉強会の感想 やはり本職で仕事としてやっている人のセッションやLTが多く、内容も濃くて面白かったです。 午前中の「猫でもわかる深層学習入門」がわかりやすく、リポジトリをチェックアウトしてハンズオンっぽい感じで実際に試すのが面白かったです。 speakerdeck.com 基礎的なことが書かれていたの
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総務省が8525万円をかけて作らせたGovbot（ガボット）を３時間で作った話｜Sangmin Ahn
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