ITクソつまんなくなった。
流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期
ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」発表。Web3やNFTは幻滅期、生成AIは過度な期待、汎用AIは黎明期 調査会社のガートナージャパンは、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」を発表しました。 ハイプサイクルとは ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 米調査会社のガートナーはグローバルな視点で毎年「先進テクノロジのハイプ・サイクル」を発表していますが（今年もおそらく間もなく発表されると思われる）、今回発表されたのは日本において、未来志向型と捉えられるテクノロジやトレンドとなっている40のキ
日本はもはや「イノベーションの国」ではなく、AIの「巨大市場」なのだろうか | 米IT大手が続々と日本に出資するわけ
日本は人工知能（AI）の中心地なのだろうか。 2024年4月、米IT企業大手「オラクル」が、クラウド・コンピューティングとAIに関するサービスの拡充のため、80億ドル（約1兆2500億円）を日本に投資すると発表した。その直前には、生成AIサービス「ChatGPT」の生みの親である「オープンAI」が、アジア最初のオフィスを東京に開設すると決め、さらにその2ヵ月前には、大規模言語モデル「Llama」を作った「メタ」社のCEO、マーク・ザッカーバーグの来日が大々的に報道されていた。 これと並行して、他にも大手テクノロジー企業が日本のITインフラに天文学的な額の投資を発表し、生成AIを用いたサービスを展開しようとしている。
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
【ChatGPT】これだけ覚えればOK？ゴールシークプロンプトが誰でも使えて最強すぎた｜Masaki KANAI
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
GPT-4の性能をBingと比較してみた｜IT navi
日本時間で3月15日未明、OpenAIが大規模言語モデルのGPTシリーズ最新バージョンであるGPT-4を発表しました。 GPT-4は、人間向けの試験問題やベンチマークテストで従来のモデルよりも高い成績を収め、日本語でもGPT-3.5の英語性能を超えているそうです。 また、GPT-4は、ChatGPTの有料版（月20ドル）に加入していれば、すぐに使用できます。 今回、MicrosoftがBingのチャットモードもGPT-4を利用していることを明らかにしました。そこで、実際にGPT-4の性能とBingの性能を比較してみることにしました。 ※表紙の画像は、プロンプトに「GPT-4」と入力して生成した画像です。 １．GPT-4についてChatGPTに聞いてみた ChatGPT（Model:GPT-4）に、GPT-4について聞いてみたところ、回答は以下のとおりでした。 問 GPT-4について教えてく
日本のITのレベルは低く、向上がほとんどない
一部のIT企業を除き、大半の企業がITのレベルが低い。 これの原因はとても簡単で、IT=簡単に何でもできるものみたいな思い込みがあるからだ。 AIが凄いなどと言われているが、そのAIを作っているのは人間であることを当然理解していない。 単にAIというものが超自然的に作られているかのような事を言い出す老人などが該当する。 若者にしてもITに触れあわなかった人が多いので、AIって言うので人間みたいに色々やってくれるものと思っている。 酷い人だとSF作品のようなAIがもう既に世の中に出回っていると思い込んでいる。 予測に従って動いているとは思わず完全に自我があるかのような扱いをされることすらある。 そんな人はいないと信じ込みたいし、質の悪い冗談だと思いたいが、そういう輩はいる。 ハードウェア音痴に関してはよく性能を知らずに安いからと購入してあまりの動作の遅さに騙されたと言う人もいる。 ソフトウェ
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
はじめにこの記事は、Engineering Manager Advent Calendar 2020の24日目の記事す。 職種を越えた働き方を模索するWeb Engineerのtrebyさんと、技術を突き詰めたいiOS Developerのbanjunさんの二人のパーソナリティをつとめるpodcast「きのこるエフエム」でお話してきた今話題のキーワードDXについてのお話を再編して記事にしたものです。 実際のpodcastについては以下からどうぞ。 いつの間にか"DX"がデジタルトランスフォーメーションにとられてた。trebyさん(以下敬称略) これは、我々のマイブームというか、最近、「DXっていいよね？」っていうふうに私が謎掛けをしますと、banjunさんが、「DX、わからん!」というふうに返すんです。 banjunさん(以下敬称略) 「DXって何ですか？何がいいんですか？」っていう話です
AI歌声合成は、もう人の歌声と区別できないレベルに。東北イタコも追加されたNEUTRINOの新バージョン、0.400が無料でリリース｜DTMステーション
今年に入り、AI歌声合成の動きが激しく、その進化のすごさ、クオリティーの高さには驚くばかりです。中でも注目すべきは今年2月に彗星のように登場し、フリーウェアとして公開されたNEUTRINO（ニュートリノ）です。これはSHACHI(@SHACHI_NEUTRINO)さんが開発するフリーのソフトであり、これまで東北きりたん、謡子、そしてJSUT（いずれも学術的に公開されている歌声データベースを利用して開発している）の3つの歌声ライブラリが同梱されてました。そこに9月18日、新たに東北イタコが追加されたのです（9月18日現在、公開されている0.400には東北きりたん、東北イタコのみが同梱。それ以外については後日公開される模様です）。 先日、「AIきりたんに次ぐ第2のAIシンガー、東北イタコの歌唱データベース制作プロジェクトのクラウドファンディングスタート」という記事でも紹介し、無事にクラウドファ
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
「AIアナウンサー」年間1000円の衝撃
和歌山県の放送局が、放送業界にちょっとした衝撃を与えている。特定非営利活動法人であるエフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を開始したからだ。小規模なコミュニティー放送局では大量のアナウンサーを確保しておく余力はない。だがニュースや天気予報といった番組は、深夜や早朝にも必要とされるものであり、こうした時間帯での運用をどうするのかが課題であった。 音声の読み上げシステムは以前から存在するので、機械が記事を読み上げること自体は、それほど驚くべき出来事ではない。だがエフエム和歌山の事例が画期的なのは、音声読み上げシステムを同局の職員が手作りしてしまったことである。 もちろん職員が音声合成システムまで含めて全てを開発したわけではない。同社が選択したのは、米Amazon.com（以下、アマゾン）がクラウド経由で提供しているAIサービスを利用する手法だった。アマゾンは「AWS（Ama
「AIの性能を上げている場合ではない」──東ロボくん開発者が危機感を募らせる、AIに勝てない中高生の読解力
「AIの性能を上げている場合ではない」──東ロボくん開発者が危機感を募らせる、AIに勝てない中高生の読解力：「ロボットは東大に入れるか」成果報告会（3） 「東ロボくんの性能を上げるよりも、中高生の読解力向上が直近の課題」――国立情報学研究所（NII）が14日に開催した人工知能（AI）開発プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の2016年成果報告会で、中心メンバーの新井紀子教授が警鐘を鳴らした。 NIIの調査によれば、中学生よりも（文脈を理解できない）AIのほうが文章を読めているという事例があるという。「正直言って、東ロボくん（AI）の性能を上げるよりも中高生の読解力を向上させるほうが国民としては直近の課題だ」（新井教授）。
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エヌビディアがCPU参入 アームと組みAI計算10倍速く - 日本経済新聞