生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト＆短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」
生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル（生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと）を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”（アーキテクチャ）の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ（重み）
Sakana AI
概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用して基盤モデルを開発することを目指しています。私達の目標は、モデルを自ら訓練し開発することだけではありません。基盤モデルの開発を効率化、高度化、自動化するための新たな手法を生み出すことに挑戦しています。この目標に向けた第一歩として、私たちはプレプリント「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes （モデルマージの進化的最適化）」を公開しました。 このリリースの要点は以下の通りです。 進化的モデルマージという手法を提案します。これは、多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合（マージ）して新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法です。私たちの手法は、ユーザーが指定した能力に長けた新しい基盤モデルを自動的に作成することができます。既
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
ChatGPTは人月商売のIT業界にとっての「死に神」、滅びのシナリオを示そう
本当に想定外の展開だな。何の話かというと、あまりに突然に人月商売のIT業界の崩壊シナリオが描けるようになったことだ。この「極言暴論」の古くからの読者ならよくご存じの通り、私は「人月商売のIT業界死滅論」を何度も掲げ、そのたびに赤っ恥をかいてきた。極めて精巧なロジックで論を展開したのだが、世の中は理屈通りには動かないということを強く認識させられた。ただ今回は違う。その根拠は言わずと知れたChatGPT、生成AI（人工知能）の登場である。 改めて言うのも何だが、人月商売のIT業界の親玉であるSIerは、奇妙きてれつなビジネスモデルでお金を稼いでいる。外資系ITベンダーのように独自のプロダクトで勝負するのではなく、客のシステムをつくってあげる商売であるのは、とりあえずよしとしよう。おかしいのは、システム化提案など最も付加価値の高い領域で一切お金を取らず、付加価値のかけらも感じさせない「人月いくら
ChatGPTにペルソナを作ってもらったら完成度が高かった | DevelopersIO
ChatGPTの能力を何らかのデザイン業務に活かせないかと思い、試しに過去に行ったインタビューの内容を要約してペルソナを作ってもらったところ、完成度が高くて驚きました。 ChatGPTに共有するインタビュー内容について インタビューは1年前、社内のPM、PdM、エンジニアの方など計10名程にお話を伺いました。インタビューの経緯や詳細を知りたい方はこちらのブログをご覧ください。 インタビューのテーマはクラメソのデザイナー像（現状や理想）についてです。事前に質問を準備しましたが、半構造化インタビューの形式を取っていたことやインタビュアーと書記はチームの各メンバーがランダムに行っていたことがあり、人によって質問や解答の項目が異なります。ChatGPTが認識しやすくなるように項目を揃えることも考えましたが、あえて多少バラつきのある項目でも対応できるのか興味があったので、項目も文体もそのままで共有し
プロンプト・エンジニアリングの真髄とは何か？｜深津 貴之 (fladdict)
これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる！という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文（プロンプト）を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私：「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか？ このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮
ChatGPTに要件定義をお願いしたらハンパなかった | DevelopersIO
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
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