MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag

PowerShellによるコマンドの並びには典型的なパターンがある 何かしたいときはパターンを考えることで見通しがたつ PowerShellの人気は今ひとつ。コマンドの数は多いし、プログラミング言語的な要素がありすぎて理解が困難という話も聞く。筆者も面倒になると、いまだにcmd.exeを起動することがある。しかし、仕事などで、どうしても使わざるを得ない人もいるだろう。ただ、PowerShellでないとできない作業もある。PowerShellを使うかどうかは個人の自由で、筆者としてもPowerShellを普及させようなどとは思っているわけではない。しかし、使わざるを得ない人を多少なりとも手助けできればと考えている。 これまで筆者がPowerShellを使ってきて、少しわかったことがある。基本的な使い方としては、シェルであることを踏まえて、コマンドをパイプでつなげて並べ、プログラム（スクリプト

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ChatGPTで文章を要約したり口調を変えたりゲームのルールを教えてゲームを遊んだり、みんな いろいろな使い方や楽しみ方をしていると思います。 中にはプログラミングにあまり縁のない人も多くいます。 これ改めて考えると、自然言語でコンピュータを操作指示できるようにしたということで、インパクトすごいと思います。 たとえばこんな感じで、口調の調整を行っている人はよくみかけますね。 これ、よく考えるとコンピュータの挙動を調整しているわけですよね。 ここでは「以降は語尾に「ンゴ」をつけてください」と指示しているだけで、この指示にはまったくプログラミング知識が使われていません。 しかも「何か質問あるンゴか？」のように疑問形の形を調整してくれていますね。適切に「！」も入れて、「ンゴ」で終わらせることに何を求めているかもくみ取ってくれています。これをプログラミングで実現しようとするとかなり大変です。 RP

ChatGPT や AI ツールが持つ無限の可能性について探っていきます。フォローすると ChatGPT などについての有益情報をお届けします。AGIラボでは最新のAI情報を一番わかりやすく解説しています。公式LINEに登録すると重要情報を漏れなく受け取れます。 ■ AGIラボとは何か？ AGIラボは、GPTsをはじめとする先進的なAI技術に特化したメディアおよびコミュニティであり、これらの技術とその応用に焦点を当てています。私たちは、AIの持つ無限の可能性を追求し、これらの革新的な技術が人々の生活やビジネスに与えるインパクトについて、深くかつ広範に情報を共有することを目指しています。 ■どんな人に参加してほしいか ・GPTsやClaude 3、Soraなどの最新AI技術に興味がある方 ・AI関連の最新ニュースやトレンドを追いたい方 ・AI技術の実用化や応用方法を学びたい方 ・AIに関する

ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP

をしてみるという内容になっています。 Stable Diffusion界隈で美少女イラストを生成できる優秀なモデルは色々あるのですが、最近は日々新しいモデルが登場しているので正直なところ とお困りの方も多いのではないでしょうか。 そこでここでは今までStable Diffusionで10000枚以上のイラストを生成してきた私が、おすすめの美少女イラスト生成モデルをいくつか絞ってご紹介＆それぞれの比較を掲載していきますね。

を具体的かつ丁寧にご紹介するという内容になっています。 AIによる美少女イラスト生成ではプロンプト（＝呪文）がイラストのクオリティを大きく左右するのですが、適当に呪文を唱えようものなら「なんかコレジャナイ」感たっぷりのイラストが生成されてしまいます。なので初心者の方からしたら

数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい

はじめに 前回の記事から11日、misskeyを取り巻く環境が日々変化しているので、今回はmisskeyに焦点を当てたブログを書こうと思います。 misskeyとは、misskey.ioとは misskeyは分散型SNSの一種であり、日本製であることから日本人の間でtwitterからの移行先として注目されています。 misskey.ioは中でもmisskey開発者が運営するも所属しているインスタンスであり、misskey派閥の中でも最大規模のインスタンスとなっています。 「分散型SNS」や「インスタンス」について詳しくは前回の記事を参照いただければと思いますが、ざっくり言えばmisskeyというソフトウェアを作った本人が運営してるも所属している最大手のサーバーがmisskey.ioだよ、ということです。 [追記] 開発者本人は運営してないよ、という情報がありましたので訂正します。ごめんなさ

自己紹介と自社紹介どうもアケドです。 エンタメの基礎研究所を志す株式会社Pictoriaで代表をやっているものです。 この記事を書く目的はただ一点。 SFに登場してくるようなAIキャラと、マトモに会話できる時代が来た。 AIは、人間を超えて、次世代のエンタメを提供してくれる。 という事実を、みなさんと共有したいということ。 よって平易に、技術的なことやディープ過ぎて一部の人にしかわからないことは基本的には省いて書いています。 ちなみに著者のアケドは何をやってる人間なのかというと、会社で紡ネンというAIで動くVTuberをプロデュースしています。今はYouTubeチャンネル登録7.4万超くらいですかね。 目指せ年内100万人！ なんか気づいたら界隈ができてたAI VTuberではなくAITuber、という呼称が出てきたのは、今年2月頭だったでしょうか。 一昔前のバーチャルYouTuberかV

自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。

まあ後半のインテルのモデルになると同じCPUでも熱設計で性能が大きく変わったり、ブースト時の性能だったり、いろいろあるのであくまでも数字は目安ですが、無視できないほど大きくなっているのがわかります。特に、Ryzenが元気なここ5-6年の競争による進化がすごいです。 なぜ5-6倍も性能が上がったのか、というのをすぐに言葉できちんと説明できる人はあまりいないと思います。最近、更新がなくなってしまい、Facebook（なぜか友達にしていただいた)上でも活動がみられなくて、悲しいのですが、後藤弘茂のWeekly海外ニュースの連載をずっと読んでいた人であれば、「命令デコーダーが増えたのね」とかなんとなく強くなった部分のイメージがつくとは思いますが、そのなぜ、というのに、実験付きで数値の根拠も含めてわかりやすく説明してくれているのが本書です。 CPU実験がおもしろい本書は、豊富な図で(LambdaNo

はじめにTIG EXU真野です。 積読を消化しようというテーマの、読書感想文連載 の1冊目は、単体テストの考え方/使い方 です。 書籍の基礎情報です 2022年12月28日発売 Unit Testing Principles, Practices, and Patterns の翻訳書。原著は2020年1月14日に発売 テーマ 質の高いテストを行い、ソフトウェアに価値をもたらそう！単体（unit）テストの原則・実践とそのパターン プロジェクトの持続可能な成長を実現するための戦略 単体テストの原則・実践とそのパターン コード例は C# であるものの、どの言語でも適用できる汎用的な内容とのこと 中を見ると、微妙にC#特有ぽいところに1箇所悩みましたが、それ以外はその通り 翻訳者の須田さんは、他にもセキュア・バイ・デザイン: 安全なソフトウェア設計 やOAuth徹底入門 セキュアな認可システムを適

Joji Cokumu（赤字貿易経営者！倒産したけど今年は黒字化目指す！毒の人ではありません。） @_596_ 本当はあんま教えたくないので マジでココだけの話。 アメリカにあるスミソニアン博物館は 資料をネット上で４００万点以上 公開している博物館なんだけど 「著作権フリー」の素材も めっさあって自由に使ってもよいものが 大量にあったりする。 資料作りなど素材集代わりに使える 方法は （続く１ pic.twitter.com/SwW8Y7GnKJ 2023-02-20 19:24:23

Twitterで凍結や仕様変更の嵐に見舞われている皆々様、いかがお過ごしでしょうか。Nostrが日本で急激に流行り始めてから2週間以上が経ちました。私は今、こういう状況です。 この前の週はもっとやばかったです。ドン引きこれ以上やると廃人です。ツイ廃ならぬノス廃です。どうしてこんなことになってしまったのか、ことの顛末をかいつまんでご説明したいと思います。 これまでの話私自身、別にTwitterというものはそこまで熱心に書き込んだり読んだりする人ではありません。ニュースがあればちょこちょこ感想を書き込んだり、漫画の感想を書いたり、日常をツイートしたり、まぁ割と標準的な使い方をしておりました。なので別に凍結リスクとか、度重なる仕様変更とか、言うほど不満はありません。日常の中でもごく一部を占めるものなので、多少不便になろうとも使い続けると思っていました。実際、2017年頃にmastodonが登場し

勉強を習慣化しようと何度もチャレンジしたけど、結局挫折している……。 いまひとつ達成感が得られないので、ますます勉強したくなくなる……。 そんな人は、とにかく小さく続けることを目標にするのが吉。今回は「小さな習慣」の有効性を、筆者の実践例とともにご紹介します。 勉強の習慣化がうまくいかない理由 1. 設定したハードルが高すぎる 2. 達成感を得られていない 勉強の習慣化には「小さな習慣」が最適 「小さな習慣」で戦略的に勉強を習慣化してみた 「小さな習慣」なら、新しい習慣も簡単に身につく！ 1. 負担を感じることなく勉強できた！ 2. 勉強を毎日継続できた！ 3. 勉強以外の習慣化にもおすすめ 勉強の習慣化がうまくいかない理由 勉強を習慣化できない原因は、どこにあるのでしょうか？　識者らは、次のように分析しています。 1. 設定したハードルが高すぎる ひとつめは、設定したハードルが高すぎるこ

最先端のロジック半導体プロセスでしのぎを削るTSMCとSamsungがそれぞれ独自技術による3nmロジックプロセス開発で歩留りの問題に直面しているという記事が目を引いた。“ムーアの法則の限界”が指摘されて久しいが、10nmを切る最先端ロジックプロセスによる本格生産にかかる時間は昔と比べて遅くなってきているのは致し方ないだろう。 欧州の研究機関imecは1nm超の微細加工技術について積極的な見通しを相次いで発表しているが、TSMCとSamsungの問題はあくまでも本格生産の場合で、それは巨大な設備投資と減価償却負担を伴うビジネスの問題となる。Apple、AMD、NVIDIA、QualcommそしてIntelなどと錚々たるブランドを顧客リストに誇るこの2大半導体ブランドは、今年末の量産体制へ向けて最先端プロセスをチューンアップしている最中だが、量産体制を確立するための目標歩留り向上にてこずって