Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は東京大学・東大生が公開しているエンジニアが読むべきおすすめ資料をまとめました。 紹介する資料一覧 ut.code(); Learn 50分で学ぶアルゴリズム わかりやすい説明のための10の鉄則 Pythonプログラミング入門 150分で学ぶ高校数学の基礎 仮説思考入門 解像度を上げる AWS入門 AI・データサイエンスの活用事例 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ(松尾研) 誰でもわかる強化学習 ChatGPT活用法 ut.code(); Learn 東大生が無料で公開しているプログラミング学習サービス「ut.c
近年、AIの中でも大規模言語モデル(LLM)の研究開発が特に活発に進められています。日本でも日本語に特化した国産LLMの開発競争が熾烈を極めています。さらには、小規模でも高性能なLLMが登場し、GPUのない手元のPCでも簡単にLLMを動かせる時代が到来しました。 本書では、まずLLMを動かすための基本的な知識をわかりやすく解説します。LLMについて学ぶには膨大な知識が必要と思われがちですが、動かす(推論する)だけであれば、いくつかの重要なポイントを押さえるだけで十分です。 その上で、OllamaというLLM推論フレームワークを活用し、実際にいくつかの国産LLMを動かしてみます。Ollamaはローカルで動かせるオープンソースソフトウェア(OSS)でありながら、Google Cloud等のクラウドプロバイダーとの連携を強めており、今後はLLM推論フレームワークとしてのデファクトスタンダードにな
sponsored いまゲーミングノートを選ぶなら“薄軽”が必須条件、Ryzen AI 9とRTX 4060搭載の最新「ROG Zephyrus G16」 sponsored CORSAIR「iCUE LINK TITAN RX RGB」をチェック iCUE LINKで面倒な取り付けやRGB設定が超簡単、冷却性能もバッチリ高いCPUクーラーが3万円強! sponsored ASUSの新ケース「TUF Gaming GT502 Horizon」にCore Ultra 9 285Kを採用 あれもこれもASUS! 新ピラーレスケースも渋カッコいいBTOPCのコダワリを聞く sponsored 基調講演には総務省 CISOの山内智生氏が登壇、サイバー空間をめぐる脅威動向や政策を紹介 ランサム感染の実体験からMDR導入事例までが語られた「Canon Security Days 2024」 spons
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ついにGenAI on AWSの日本語版が! IT技術書で有名なオライリー社より、新刊「AWSではじめる生成AI」が来週8/2に出版されます。すでに予約可能。 AWSではじめる生成AI Chris Fregly、Antje Barth、Shelbee Eigenbrode 著、久富木 隆一 訳、本橋 和貴、久保 隆宏 技術監修 これは昨年11月に刊行された同社の洋書「Generative AI on AWS」の日本語版となります。 原著はAWSの米国拠点で生成AIを担当する3名のエキスパートによる書籍です。AntjeさんはAmazon
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
Electronic Frontier Foundation 1975年。アース・ウィンド&ファイアがパワープレイされ、映画『ジョーズ』が映画館のスクリーンを覆い尽くし、『オール・イン・ザ・ファミリー』が必見の番組とされ、ビル・ゲイツとポール・アレンがAltair 8800という初のパーソナルコンピュータを売り出していた。 だが、著作権弁護士にとって、そして我々市民にとって、もっと重要な変化が訪れていた。ソニーが初のビデオテープレコーダー(VTR)を販売したのである。そのお陰で、仕事で昼ドラが見れなかったとしても、録画しておけば帰宅後にゆっくりと見れるようになった。好きな番組と気になる試合中継が重なっても、なんの問題もなくなった。ソニーがユニバーサル・スタジオに送った広告にもあるように「これで刑事コロンボを見るために刑事コジャックを諦める必要はなくなった(その逆も)」のである。 これが生成
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている?! 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効
A small cabin on top of a snowy mountain in the style of Disney, artstation さらに、その多くはユーザーがテキストを入力するだけで画像を生成できるアプリケーションを備えていたため、人々が気軽に使える身近な存在として急速に普及しました。これまでにも囲碁AIのAlphaGoや言語AIのBERTやGPT-3を始め、強力なAIは多数登場していますが、ここまで多くの人が積極的に利用するAIはありませんでした。 生成AIとは何者なのか 画像生成AIという言葉から想像できるように、「文章生成AI」や「音楽生成AI」なども存在します。本記事ではこれらをまとめて「生成AI」と呼ぶことにします[1]。 生成AIはこれまでのAIと何が違うのでしょうか。従来のAIの例として、入力画像がホットドッグかどうかを判別する画像分類AIを考えましょ
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