今日話した大学生の授業の受け方、生成AIの技術をフルに使ってて隔世の感がある→賛否両論さまざまな意見が集まるKohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強 2024-04-17 00:01:05
クリーンな画像生成AI「Emi」商用利用可能で無償公開
AI画像生成サービスなどを運営するAI Picassoは9月25日、追加学習において無断転載画像を学習していない画像生成AI、「Emi（Ethereal master of illustration）」を商用利用可能で無償公開。 あわせて、パブリックドメインの画像や著作権者から学習を許可された画像だけで学習させたクリーンな画像生成AI「Manga Diffusion」の概念実証版も開始したことを発表した。 無断転載画像を学習していないクリーンなAI Emiは、Stability.AIが開発する「Stable Diffusion XL 1.0（SDXL）」をベースにAI Picassoが追加学習をし、AIアートに特化した画像生成モデルだ。 Stable Diffusionベースのモデルの中には、権利処理されていない画像を使って学習された疑いのあるモデルも多く問題となっているが、本モデルは「D
最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。 Qiitaなどに技術記事を書く 勉強会で発表する 人に教える 自分のこれまでの経験を振り返ってみてもアウトプットをしていると記憶への定着率が高いです。 特に「人に教える」という行為は、記憶への定着率が高まると感じています。 ただ、双方向のやりとりが必要とな
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
AI動画が簡単に作れる「AnimateDiff」を試したらやりがい爆上がり。カスタム学習したあの子が自然に動いてるよ（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
筆者も話題になった直後から試そうとしていたのですが、自分ではうまくいかず悶々としていたところ、Memeplexでできるようになったので、そのインプレッションをお届けします。 AnimateDiffの基本的な動作は、静止画を作成できるAI作画モデルを使って、一貫性のある短いアニメーションGIFを生成するというもの。Stable Diffusion 1.5、2.0といった標準的なものだけでなく、その上にカスタム学習（ファインチューニング）したモデルにも対応できるというのが特徴です。同様の技術としては「Tune-A-Video」があったのですが、一貫性が乏しかったために使いどころがなかなか難しいものでした。 筆者は現在、MemeplexとStable Diffusion WebUI上に、妻の写真を学習させたAIモデル（Checkpoint）を作成して使っていて「異世界とりちゃん」という名の下に日
「AI敗戦」を直視できない人たち
日本はAIの学習を行うのに必要不可欠なGPUを十分に調達できていないという記事があった。 https://wirelesswire.jp/2023/08/85203/ 一本調子な煽り文体はどうにかならないのかとは思ったのだが、記事に対する反論をネットで一通り読んでみて驚いた。内容が幼稚すぎる。 ChatGPTがあるんだから今さら同じのを作っても意味がない 要するに日本は自国でのAIの研究開発は諦める。そして他国企業が開発したモデルだけを使わせていただくような縛りプレイをこの先もずっと続けていこうじゃないかという意見だ。 「ボクは足し算なんか勉強しなくてもいいんだ。だって隣の花子ちゃんは掛け算や割り算もできるんだから、困ったら答えを聞けばいいんだもん」という頭の悪い小学生の言い訳のような意見だが、困ったことになぜか一定の支持を集めている。 当然のことながらOpenAIのモデルは英語やアメリカ
日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに
この世界に存在しない人物の画像をワンタッチで簡単に生成できる「This person does not exist」
UberのソフトウェアエンジニアであるPhillip Wang氏は、サイトをF5キーなどを押して更新するだけで次々に新しい「この世に存在しない」人物の顔を生成する、「This person does not exist」というウェブサイトを作成して公開しました。 This person does not exist https://thispersondoesnotexist.com/ This Person Does Not Exist Is the Best One-Off Website of 2019 | Inverse https://www.inverse.com/article/53280-this-person-does-not-exist-gans-website 「This person does not exist」の公式ページにアクセスすると、世界のどこかにいても全
無料＆音声をリアルタイムで変換できるAIボイスチェンジャー「Koemake RVC Player」レビュー
オープンソースのAIボイスチェンジャー「Retrieval-based Voice Changer(RVC)」は、あらかじめ用意した音声から学習したモデルを作成し、リアルタイムで声質を変換することが可能です。このRVCで作成した音声変換モデルを手軽に実行できるボイスチェンジャーソフト「Koemake RVC player」を電々メイさんが無償でリリースしたので、実際に使ってみました。 Koemake Project https://koemake.com/ Koemake RVC Playerを動かすための推奨スペックは「VRAM4GB以上、NVIDIA製GPU搭載、Windows 10以上」となっているので注意が必要です。 Koemake RVC Playerをダウンロードするには、上記の配布サイトでユーザー登録をする必要があります。配布サイトにアクセスしたら、右上の「ログイン」をクリッ
画像認識とは？AIを使った仕組みと最新の活用事例
近年は、さまざまな分野でAI・人工知能が積極的に導入され始めています。その中には「AIを用いなければ実現できない技術」も多く、もはや私たちにとってAIは欠かせない存在と言っても過言ではありません。 そんな中、AIを活用したサービスとして「画像認識」に注目が集まっているのをご存知でしょうか。今回は、この「画像認識」の仕組みについて詳しく解説していくとともに、活用事例もご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 画像認識のサービス比較と企業一覧 画像認識とは？ 「画像認識（Image Recognition）」とは、画像に映る人やモノを認識する技術です。「画像に何が写っているのか」を解析します。画像認識はパターン認識の一種で、近年は深層学習（ディープラーニング）という手法によってさらに精度が向上してきており、多様な分野での導入が進んでいます。 人間の場合であれば、過去の経験をもとに「
線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
誰でも深層強化学習のスキルを身に付けて活用できるための教育リソース「Spinning Up」をOpenAIが発表
AI技術を理解するためには機械学習の知識を身に付ける必要があり、特に深層強化学習を理解して活用できるようになることが不可欠です。イーロン・マスク氏らが設立した人工知能を研究する非営利団体であるOpenAIは、深層強化学習を学んで誰もがプラクティショナー(活用者)になれるようにするための教育リソース「Spinning Up」を公開しました。 Spinning Up in Deep RL https://blog.openai.com/spinning-up-in-deep-rl/ テスラ・SpaceXなどを率いるイーロン・マスク氏やYコンビネータのサム・オルトマン氏らが設立したOpenAIは、AIが人類に害を及ぼすことなく、有益に利用されることを目的として掲げています。そんなOpenAIが発表したSpinning Upには、明解なサンプルコードや練習問題、参考文献、チュートリアルなどが含まれ
「AI導入され私は能無しに」…勉強する意味を失った芸術大学生の苦悩 崖で見つけた2人の女性の告白【東尋坊の現場から】 | 社会 | 福井のニュース | 福井新聞ONLINE
福井県坂井市にある観光名所・東尋坊の岩場を毎日のように自殺企図者がいないかパトロールしていますが、人工知能と言われているＡＩに人生が狂わされてしまったという、これまでにはない恐ろしい事案が二件ありました。 今年６月１９日の午後６時ごろのことです。某芸術学科の大学1年生で１０代後半の女性が東尋坊の岩場最先端に座り込み考え事をしていたのです。そこは場所が場所だけに不審に思い声を掛けたところ、急に泣き出したため抱きかかえて相談所まで来てもらいました。 そして話を聴いたところ、こう打ち明けてくれました。「高校時代にイラストの絵を描いて全国表彰を受けたことがあり、高校時代の先生に推奨されて芸術大学に入学しました。しかし大学生活を送って３カ月、授業にＡＩが導入されており、そのすごさと恐ろしさを体験しました」。 それは、描こうと思ったテーマを入力するだけで簡単に素晴らしい絵が描かれてしまうのと、授業の研
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
[メモ]大規模言語モデル(LLM)のための文章検索に関する勉強･試行錯誤 | ドクセル
Retrieve(検索)型のChatBot GPTに最近の情報や先端知識を覚えさせ､回答させるためのテクニック (Context learning, prompt tuning, …) 質問と類似度の高い データを検索して GPTに一次記憶させる GPTの記憶容量: 原稿用紙 数十枚程度 世の中のデータ: 超大量 3 Retrieve型で回答するChatBot 質問 猫の名前は何ですか? 期待する回答 猫の名前はありません｡ 文献情報を読み込んだ上で､GPTが回答 参考文献 1. 吾輩は猫である。名前はまだ無い。どこで生れたかとんと見当が つかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた 事だけは記憶している。 2. 彼等は我儘なものだと断言せざるを得ないようになった。ことに 吾輩が時々同衾する小供のごときに至っては言語同断である。 3. … 4 文献の検索方法 質問 猫の名前は
![[メモ]大規模言語モデル(LLM)のための文章検索に関する勉強･試行錯誤 | ドクセル](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aa71c3d56c25ab6552bf03d4a0e4875e0939cedf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fbcdn.docswell.com%2Fpage%2FL71MK4XVJG.jpg%3Fwidth%3D480)
NEUTRINO - Neural singing synthesizer
NATURAL & SMOOTH実際に歌手が楽曲を歌ったデータから特徴を抽出しており、本人の声質だけではなく癖・歌いまわしなどを最新の歌声生成AIで再現します。歌詞とメロディーを入力するだけで簡単に歌わせることができ、実在の歌手に依頼するような感覚で制作を進めることができます。 QUICK STARTインストールはワンクリックで完了。すぐに制作を開始いただけます。 Windows / MacOS / Linux / Onlineでの動作に対応しており、環境を問わずご利用いただけます。 CLEAN DATA & CLEAN MODELモデルの学習には声優・演者様の許諾の上収録した音声データ、もしくは大学などの公的機関から公開されている音声データのみを利用しております。既存の学習済みモデルは利用しておらず、上記データを用いてフルスクラッチで学習を行っております。権利的・倫理的にクリーンな
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
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Ko Harada 🇺🇸🇯🇵 on Twitter: "Chat GPTについて東大 松尾研究所のこの資料がすごくわかりやすい。 後半には 「医療に特化した学習をさせれば、医療専用のChat GPTが作れる」 「ほとんど全てのホワイトカラーに、２～３年以内に影響が出る」 という恐ろしいことがさらっと書かれています。 #ChatGPT https://t.co/0xqp40cVwg"
WhisperとChatGPTで文字起こし | ドクセル
