この数年で「AWSジャパンはすっかりIBM化した」ように感じている。そして、この「IBM化」という表現を、自分では半分揶揄のつもりで使っていたが、残りの半分にどのパーツが当てはまるのかしっくり来なかった。しかし、先日の日本IBMの社長と会食に参加して、別の意味が加わった。これは極私的に感じたIBM化という表現の言語化である。 正直、最初は揶揄だった「IBM化」の意味 先に言っておくと、AWSジャパンがIBM化しているというのは決してウソではない。ご存じの通り、日本IBM出身者は、ベンダーやユーザー企業などさまざまな立場で、現在のIT業界を支えているが、今のAWSジャパンも元日本IBMの比率はかなり高い。発表会やイベントに登壇している役員クラスを調べただけでも、パートナーアライアンス統括本部長 渡邉 宗行氏、デジタルトランスフォーメーション統括本部長の広橋 さやか氏などは日本IBM出身。もち

6月21日公開の、「AIに権利侵害されたらどこに苦情を言う？　『デジタル庁』が最多　日本芸能従事者協会調べ」という記事が話題になっている。日本芸能従事者協会がクリエイターを対象に調査し、2万6891件の回答を得たかなり大掛かりなレポートで、全文は公式サイトで読める。苦情の持って行き先の最多が「デジタル庁」となっていることからも、この問題の混乱が見て取れる。 アンケート前段はすでに記事になっているのでそちらをご覧いただければいいと思うが、アンケート調査のメインは、Q7の「ご自身の作品等で実際にAIに使われた事例があれば教えてください」という事例集だ。回答は2612件寄せられ、そのうち584件が掲載されている。 被害の具体例も多いが、自身の活用例も含まれるほか、「自分は被害に合ってないが～」と同業者の例を報告する例も多数含まれている。いずれにしても、今のクリエイティブ業界とAIの問題を把握する

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう

macOS 12 Monterey では，OSビルトインでのOCR機能が搭載されました。Preview.app で，画像やスキャンPDF（中身がスキャン画像のPDF）に対して，ただマウスでドラッグするだけで，中身の文字を認識して選択し，コピーできるようになっています。さらに，macOS 13 Ventura では，それが日本語にも対応しました。 たとえば，（今や入手困難となってしまった）The TeXbook のアスキーによる日本語版をスキャンしたものを Preview.app で開くと，何もしなくても，文字選択できます。 これをコピーして他のエディタにペーストすると， TEXの名称で気をつけなければならないことがほかにもある。Eの文字が不揃いになっていることだ。Eの文字を少し下げてあるのは、TeXが組版のためのシステムであることを印象づけるためであり、またほかのシステムの名称と区別するた

5年間で業界の最先端がどのあたりまで進んだのか 桑野範久氏（以下、桑野）：三宅さんが戻られたので、拍手をお願いします。 （会場拍手） 三宅陽一郎氏（以下、三宅）：先ほど思いっきり温度を下げてしまったので、温度を明るい未来に（したいと思います）。 桑野：そうですね。じゃあいったん三宅さんの紹介から入ります。あらためて、三宅さんです。日本デジタルゲーム学会（の理事）で、ゲームAI開発者でいらっしゃいます。今日はよろしくお願いします。 桑野：今日テーマにしたいことが、「QA自動化とAI活用～未来のテストを考えてみる～」というものです。2018年の年末にモリカトロン（モリカトロン株式会社）にテストランができた時に、三宅さんにゲストに来ていただいて、森川さんとQAの話をしていただいたと思うんですね。 そこから5年が経ち、我々はPlayable!とかテストの自動化のツールとかをいろいろ開発してきて、け

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、ChatGPTなどで好ましい応答を得られるように、人間からAIモデルの応答に働きかける、ヒューマンフィードバックというプロセスを支援する「Transformer Reinforcement Learning（TRL）」という強化学習ライブラリを紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス部の橋本です。 ChatGPTの学習プロセスとして取り入れられているRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフ

ChatGPTを業務に取り入れたシステム開発会社が記者会見し、導入の効果と課題を明らかにしました。業務の時間が大幅に短縮できた一方で、回答が正確かどうかがわからない場合もあり、会社は機能の改良などを進めるとしています。 大手電機メーカー傘下のシステム開発会社では、ChatGPTを活用したAIを開発し、ことし2月から国内およそ1万3000人の社員に導入しています。 会社は28日都内で会見し、導入から3か月間に、資料の作成やプログラミングなどの業務でAIの利用が26万件にのぼったことを明らかにしました。 この中では、これまで9時間かかっていたアンケートを分析する作業が、6分に短縮されるなど生産性の大幅な向上につながる事例があったとしています。 一方で、出てきた回答が正確かどうかわからないことや、自社固有の専門用語が使われた質問に回答できないなどの課題も明らかになったということで、会社は今後、機

■ 登壇イベント ：LLM in Production Meetup #0 kick off https://llm-in-production.connpass.com/event/287806/ ■ Algomatic HP：https://algomatic.jp/ 採用情報：https://jobs.algomatic.jp/

Azure OpenAI に新機能として自社データを利用する方法が提供されました。 どのようにデータを登録するのか、またどのように利用するのかをまとめてみます。 事前準備 Azure Subscription Azure OpenAI Azure OpenAI Serviceは使い始めるのに、今は申し込みが必要となっているので、もしまだリソースを作成することができない場合は、リソース作成時にこのようなメッセージが表示されているので、こちらのフォームから申し込みます。 モデルのデプロイ Azure OpenAIではリソースを作成するだけでは利用することはできず、モデルをデプロイすることで利用することができます。 モデルのデプロイはAzure OpenAI Studioから行います。 左側メニューより「管理」-「デプロイ」から「＋新しいデプロイの作成」でデプロイしていきます。 デプロイは、一つ

元気です。藤原麻里菜です。 私は、いつからか、意力や興味・関心が薄れてきた。これが加齢によるものなのか、それとも疲れているのか、はたまた精神的なものなのか。まだ判断がつかない。前までは行きたい場所ややりたいことが無限にあったはずなのに、今は何もない。ライフワークの「無駄づくり」だけはかろうじて続けているけれど、それ以外のことにはあまり興味が持てなくなっているところもある。 パンデミック以前は一人旅が好きで、海外に一人で行くこともけっこうあった。でも、最近はすべてが億劫で、というか、何かを決定する体力も気力もなくて、家とアトリエしか行っていない。 この生活でも満足なんだけれど、たぶん、もっと外を出歩いたほうが新しい発見をしたり、おもしろいことが起きる可能性が高いのは、なんとなくわかっている。だから、旅行にでも行こうかなと思ったのだが、いかんせん、行きたい場所がない。もう私は自分で何も決めたく

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？