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ブックマーク / tech-blog.abeja.asia (6)

  • 【AI倫理・法務に関わる人必見!】AIに関する国内外のルールメイキングの状況 (2023年12月版) - ABEJA Tech Blog

    今日は、法務・コンプライアンス・AI倫理担当の古川が担当させていただきます。 これで4回目のアドベントカレンダーです。筆者の経歴などは過去の記事で書きましたので省略します。若干追加するならば、Global Partnership On AI(GPAI)というOECDが運営するAIの適切な利活用に関する取り組みの日の専門家委員を1月からやっております。GPAIを通じてAI倫理だとか責任あるAIの国際的な様々な取り組みに関与させていただいています。 今年も去年に従って「AI倫理ニュース振り返り2022年」を書こうと思ったのですが、より興味が高いであろう国内外のルールメーキングの状況をお話しします。といっても、EU、US、日だけですが。 1.EU EUはAI法案が非常に重要です。2021年にAI法案をリリースしています。その後、議会による修正案が出ています。基的にはこの議会の修正版までが一

    【AI倫理・法務に関わる人必見!】AIに関する国内外のルールメイキングの状況 (2023年12月版) - ABEJA Tech Blog
  • ChatGPT の仕組みを理解する(後編) - ABEJA Tech Blog

    こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化学習のモデル化 環境のマルコフ性とマルコフ決定過程(MDP) 価値関数 強化学習手法の分類 価値ベースの強化学習手法 方策ベースの強化学習手法と方策勾配法 アクター・クリティック手法 TRPO [Tr

    ChatGPT の仕組みを理解する(後編) - ABEJA Tech Blog
  • ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog

    こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井(@Yagami360)です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル(LLM)による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 記事の対象読者としては、以下のようになりま

    ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog
  • 数千人規模の自社イベントで顔認証活用サービスを作ってデリバリーした話 (ABECOIN) - ABEJA Tech Blog

    はじめに こんにちは、ABEJAの大田黒(おおたぐろ)です。最近は、一ヶ月100kmを目標にランニングしたり、POとユカイな仲間たちと一緒に小売店舗向けのIoTxAI活用サービスの開発を進めているエンジニアです。前回の記事からだいぶ間が空いてしまいましたが、久しぶりにTech Blogを執筆しようと思います! ちなみに前回は、IoTを活用したインフルエンザ注意報を作って社内展開をしていた様子等を書いてました。 tech-blog.abeja.asia 今私は、小売店舗向けのIoTxAI活用サービス であるABEJA Insight for retailの開発チームリーダーをさせていただいております。先日、我々のチームで研究&開発している技術を活用し、顔認証でマイニング&簡易決済が可能な仮想コイン(仮想通貨ではない)を個人の冬休みの自由研究として作りました。(詳しいコンセプトや仕組みは後述し

    数千人規模の自社イベントで顔認証活用サービスを作ってデリバリーした話 (ABECOIN) - ABEJA Tech Blog
  • ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ - ABEJA Tech Blog

    こんにちは、Research Internの荒尾(@karolis_ml)です。 日進月歩の勢いで研究が進んでいる深層学習ですが、教師あり学習でもっとも大事なデータのアノテーション、応用分野ではまだまだ大変ですよね。例えば、犬の写真から犬種を判断する分類器を作ろうとして教師データが必要になったとき、あなたは以下の画像にどんなラベルをつけるでしょうか? 出典: Pixabay 犬好きの方は正しくアラスカンマラミュート、そうではない方は似た有名犬種であるシベリアンハスキーと答えられたことでしょう。マラミュートの茶色い目(かわいい)や小さめの尖った耳(かわいい)を見分けて正しくラベル付けをするのは、決して簡単ではありません。 このようなアノテーションの分野に関して当ブログでは以前、Bounding BoxやSegmentationの効率化についての研究サーベイを行いましたが、この犬種分類のような

    ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
  • より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習 - ABEJA Tech Blog

    ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか? 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・

    より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習 - ABEJA Tech Blog
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