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画像生成AI「Stable diffusion」の開発元であるStability AIが、参考画像を指定するだけで「参考画像に似た画像」を生成してくれるサービス「Stable diffusion reimagine」をリリースしました。記事作成時点では一部機能を無料で使用可能だったので、実際に使ってどんな画像を生成できるのか試してみました。 Stable diffusion reimagine https://clipdrop.co/stable-diffusion-reimagine Stable Diffusion Reimagine -Stability AI https://ja.stability.ai/blog/stable-diffusion-reimagine Stable diffusion reimagineにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。画面内の点線
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
画像生成AIのStable Diffusionを動かすには十分な性能のGPUとVRAMが求められるため、ハイスペックなPCやワークステーションを使うか、あるいはGPUサーバーにアクセスして演算リソースを借りる必要があります。エンジニア向けに機械学習の講義を配信しているMachine Learning Compilationが、サーバーのサポートを必要とせずにブラウザ内でStable Diffusionを実行できる「Web Stable Diffusion」を公開しています。 WebSD | Home https://mlc.ai/web-stable-diffusion/ Web Stable Diffusionはデモ版が公開されていますが、記事作成時点ではM1あるいはM2搭載のMacでのみ動作が確認されています。今回はM1搭載iMac(8コアCPU・8コアGPU・256GBストレージ・R
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙 2023.03.16 Updated by Ryo Shimizu on March 16, 2023, 08:00 am JST 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、ChatGPTが注目を集めたことで、これまで下火になっていた他の大規模言語モデル(
こんにちは!逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です! 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか?パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
せっかくのいい主張なので「ヲタ」「バカ」「言い訳」などの、特に理由のない罵声や断定をやめて、なぜそれがバカなのか、なぜそれが単なる言い訳なのかを理論展開すればいいのになと思った。 個人的には、近いのが「近所で評判のラーメン屋のラーメンを食いまくり、"味を盗んで"インスタントラーメンを売り出す」みたいなシチュエーションだと思っている。 学習は言い訳か?機械に分析させるのは違法か?どちらも否である。そんな法律はないからだ。 でも「○○屋の味を再現したラーメン」と言うのはよろしくない。他人の商標を勝手に使うのは違法だ。 同様に「声優の○○の声と演技を再現した」と言って出してくるのは絶対にご法度だ。もちろん公式や本人がタイアップした時に名前を出すのは問題ない。 だから人の技術を真似て商売するものを非難したいのか、人の看板を使って商売したいのかを分けて考える必要がある。後者は無条件に死んでいい。 次
ChatGPTとBingにしりとりさせたら下手だった なぜか“る攻め”を拒否:AIに相談だ!(2/3 ページ) セッション1 通常のしりとり Bing りんご ChatGPT ごま油 Bing ゆりかご ChatGPT ごまかし Bing しおり ChatGPT りんご Bing (一瞬ルール違反を指摘した後削除して)申し訳ありませんが、それにどう対応すればよいかよく分かりません。詳細については、bing.comをクリックしてください。 ChatGPT りんご Bing ごま ChatGPT まど Bing どらえもん ChatGPT 「ん」で終わる言葉が難しいですね。でも、思い付きました。「もんどり」です。 Bing りす ChatGPT すみれ Bing (一瞬「れもん」と出力した後削除して)申し訳ありませんが、それにどう対応すればよいかよく分かりません。詳細については、bing.co
これを見た妻「なんてことしてるんや」 https://t.co/Ma1ys3y0TI
◆◆◆ ChatGPTとしのぎを削るライバルたち ――ChatGPTのほかにも似たようなサービスはあるんですか? 深津貴之氏(以下、深津) ありますよ。ChatGPTはいわゆる「大規模言語モデル(LLM)」というジャンルのAIで、このジャンルに限ると、開発中のGoogleの「Apprentice Bard」やMetaの「LLaMA」、すでに運用されているMicrosoftの「Bing Chat」などが有名どころですかね。 Microsoftの「Bing Chat」使用画面 AmazonもHugging Face(編集部注:機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業)と連携してこれから開発したい、みたいなノリです。Appleだけは沈黙を守っているという状況ですね。 ――それぞれのサービスで得意なことは変わってくるのでしょうか。 深津 LLMはネット中の文章を全
知り合いなどを装って金銭をだまし取る「オレオレ詐欺」で、AI技術を用いて作った音声が利用されるケースが出てきていることが報告されています。2022年の「オレオレ詐欺」による被害額は、アメリカだけでも1100万ドル(約14億9000万円)に上っています。 Scammers are now using AI to sound like family members. It’s working. - The Washington Post https://www.washingtonpost.com/technology/2023/03/05/ai-voice-scam/ new: AI voice-cloning tech is making phone scams frighteningly believable. I talked to some who got duped. They w
このnoteで得られる情報 ・情報伝達を終わらせる方法 このnoteの情報の使い道 ・自社を終わらせる ・敵対企業のChatGPTのbotをハッキングしてこれにして終わらせる どうも。 みなさん、ChatGPTで仕事効率化させてますか? 世の中にはサイトを要約するとか、メールを要約するとか、そういう便利ツールが集まっていますね しかし・・・それでいいのか? コミュニケーションとは、相手の気持ちを読み取る事に味わいがあるんじゃないか? 私はそう思った なのでこれを作った ユーザーが入力した文章に大量の猫と無意味な比喩の文章をぶち込み、解読不能にさせる。 こんなメールが来たらみんなびっくり、ほっこりすること間違いなし。 使い方は以下をChatGPTに入れるだけだ あなたはこれからUserの文章を、以下のルールに従って書き換えるbotになります。 *Userの文章の内容は直接書かず、必ず大量の比
――そうなってくると、やはりAIをビジネスに用いる企業側にも高い倫理観が不可欠でしょうか? グーグルのスンダー・ピチャイCEOはこうした副作用を理解したうえで、(AIチャットボットの)展開を抑えてきたんだと思うんですよ。Transformerを出しておきながら、何ができるかまで言わなかったのは、そういうことではないかと。 また例えばビル・ゲイツだったら「オフィス(Microsoft Office)革命」と社内に閉じた感じでとどめていたと思う。社内のデータに基づいて生産性向上するために、クローズドにChatGPTを活用するだけであればフェイクもフェイクじゃないも関係ないので。Bingに搭載して勝負をかける、という展開はやや意外でした。 今後、検索ページの右側画面にどのレベルまで(チャットボットの)技術を搭載するかという、メガテック同士のチキンレースになるでしょう。 さらに、物言う株主が何をで
Slackって読むの大変ですよね。っていうかもうみんな追いかけるの無理でメンションしか読んでないですよね? でも、全体感は把握しておきたい。そんな人のために昨日発表されたChatGPT APIを使って、SlackのチャンネルをGPTが読んで短くまとめてくれるスクリプトを作りました。 OpenAIへの登録(要課金)とGitHub Actions(要課金)だけで、朝早くに昨日のSlackのPublic channelの内容をチャンネルごとに要約して投稿してくれます。 Summaryチャンネルに昨日の要約が投稿されるかなりの精度で要約してくれるので、普段は目を通さないチャンネルでも何が話されているのか把握ができてめちゃ便利です。 このスクリプトで既知の課題としては、1チャンネル当たりの発言が4000tokenを超えるとコケます。分割する部分は書いてないので。Pull Requestをお待ちしてま
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ!' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
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