「ChatGPT」に代表される大規模言語モデル（LLM）に基づく生成AI（人工知能）は誤った情報をまことしやかに提示し、幻覚（ハルシネーション）を見せることがある。LLMに基づく生成AIは「嘘をつく」と言われるゆえんであり、「検証が必須」とされる理由でもある。なぜ幻覚を見せるのか。それはLLMの仕組みを理解するとよく分かる。 LLMは言葉と言葉のつながりを学習したものである。そのつながりの学習結果に基づき、ある単語に続く単語はどれであるかを確率として算出し、その可能性が高い「つながりそうな」単語を続ける。正確には単語ではなく「トークン」と呼ばれる、文字のつながりを細かく区切ったものが用いられる。

昨日、ひょんなことからピープロ作品のフィルムをデジタルアーカイブにして保存するプロジェクトを見に行くことになった。 ちなみに僕はピープロ作品はマグマ大使以外見たことがない。 ライオン丸やザボーガーは生まれる前に終わっていた。 今、ピープロ作品はなぜか株式会社カラーが権利を持っているらしく、冒険王という雑誌のために撮影された当時の作品の6x6判のカラーポジフィルムが発掘されたので、そのデジタルアーカイブを残したいというプロジェクトをクラウドファンディングしているのだという。ちなみにオール・オア・ナッシング方式なので、現在300万円近くまで来ているが、目標の500万円に達しなければ不成立。なんでこんなに高いハードルが課されているのかは不明。 僕は全く見たこともないピープロ作品なのだが、ライオン丸とタイガーセブンといえば、トチオンガーセブンのパクリ元強烈なリスペクト先であるため、頼まれもしないの

話題のチャットAI「ChatGPT」を開発したOpenAIの元社員が設立したAIスタートアップのAnthropicは2023年3月、自社開発のチャットAI「Claude」を公開しました。新たに7月11日、AnthropicがClaudeの第2世代である「Claude 2」を発表し、チャットによる指示でコードを記述させるデモ動画も公開しています。 Introducing Claude 2! Our latest model has improved performance in coding, math and reasoning. It can produce longer responses, and is available in a new public-facing beta website at https://t.co/uLbS2JNczH in the US and UK.

このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米ジョージア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation」は、機械学習（ML）アーキテクチャの概念をアニメーションやビジュアライゼーションに変換できるPythonライブラリを提案した研究報告である。 アニメーションは、学習者の興味を効果的に高めることが示されており、システムの状態間の遷移を示すのに特に有用である。このため、複雑な関係を持つ多くの相互作用するコンポーネントを含むことが多いMLアルゴリズムを伝達す

ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること

Hori Blogフリーランスでバックエンドエンジニアとして活動している Ryota Hori のブログです。 最近はテック系記事より雑記ブログ気味。 ご縁がありまして「しいたけ占い公式サイト」の開発に携わりました。 比較的シンプルなページ構成ですが、高トラフィックを快適に提供する Web サイトとして色々と工夫したので記録に残しておきます。似たような構成の Web サイトを構築する際の参考になれば幸いです。 （技術的開示および実績公開に関してはしいたけ.さんより許諾を頂いております。ありがとうございます。） 「しいたけ占い公式サイト」とは 占い師であるしいたけ.さんが占いコンテンツを連載する公式サイトです。 しいたけ占いの公式サイト。占い師しいたけ.が 12 星座別の運勢をオーラカラーと共に診断。毎週月曜日更新の週刊占いと、上半期、下半期占いをお楽しみいただけます。 しいたけ占い公式サイ

メルカリ生成AI/LLM専任チームの取り組み@MS Build Japan 2023でお話しした内容。（DEMOは動きません） どなたかの参考になれば。 採用募集してます！ - Software Engineer(Full Stack) LLM/AI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/76EB5EB641/ - Senior Product Manager, LLM/GenAI - Mercari: https://apply.workable.com/mercari/j/57A4BBD796/

自社ソフトウェアプロダクトを内製する組織であっても、開発チームがそれをどうやって作り上げているか、開発者ら以外にとってはブラックボックスであり、不可視です。それだけに、開発チームのパフォーマンスや内部状況の良し悪しは、各々の主観や興味によって、不統一な認識を持ってしまうことも多いでしょう。そしてそのような認識のばらつきは、開発する当人たちにとっても実は同じです。 しかし、例えブラックボックスであっても、自動車のダッシュボードのように様々な指標によってその内部が数値化され、可視化されていれば、チームのパフォーマンスに統一的な認識を持たせやすくなります。 本記事では、どのような指標を可視化すべきか、その代表的なものについて取り上げます。 リードタイム（開発、製造）リードタイムは、開発項目ごとの作業期間を計測したもので、短いほど優れていることを示す指標です。計測対象となるプロセス全体を「開発」と