生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
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
推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 | CyberAgent Developers Blog
本記事は、CyberAgent Advent Calendar 2022 19日目の記事です。 目次 はじめに 問題設定 協調フィルタリングのための線形モデル iALS EASE 関連する非線形モデル 実務活用 おわりに はじめに メディア DSC所属の機械学習エンジニアで、タップルの推薦システムを担当している橋爪 (@runnlp)です。 最近、推薦システムを触り始めました。推薦手法は、協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッドなど様々ですが、今回は昔から今に至るまで長く使われている協調フィルタリングについてです。 協調フィルタリングではDeep系のモデルがたくさん出る中で、RecSys2022で発表された論文では10年以上前から使用されている線形モデル(iALS)がDeep系のモデルに匹敵する結果であると報告されており興味深いです。また、推薦システムを開発するにあたって、問題設
大学教員８年目やってるとワナビーとモノづくり好きの区別がつくようになってくる→「へえ，〇〇がやりたくて大学に入ってきたんだ，でなんで今まではやってないの？」（次週）「え，どうして今週できなかったの？」｜落合陽一
大学教員８年目やってるとワナビーとモノづくり好きの区別がつくようになってくる→「へえ，〇〇がやりたくて大学に入ってきたんだ，でなんで今まではやってないの？」（次週）「え，どうして今週できなかったの？」 表題に全てが現れているんだけど，博士とって着任＆研究室を独立したての頃（２７歳）は，「人間若いうちは誰だって伸びるから大丈夫だ！」と思って研究したり作品作りを応援したりしてたんだけれど，結局人間はあまり変わらず，のべ百人くらいの学生をゼミで触れ合ってきた結論，８年くらい同じこと繰り返して大体わかってきたことをまとめておこうと思う（遅すぎ？）． 極めてシンプルな話で，noteに書くよりはtwitterにまとまる程度のことなんだけれど，意外と人の伸びを信じてしまう性善説（どちらかというとお人好し）で環境に恵まれてきた落合陽一（未踏とか）なので人が成長していくところを見たくなってズルズルと期待して
誰の声でも100人の声に変えられる声変換システム - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
自分の理解を理解する→何をどのように分かっているかを可視化するISM構造学習法の考え方
知識はスタンドアローンでは存立できない。 そして理解するとは結びつけること、知識のネットワークをつくり育てることに他ならない。 今回は、こうした理解の捉え方を、最も直裁に実装化したISM構造学習法を紹介しよう。 自分が今現在、何と何をどのように結びつけて理解しているかを繰り返し可視化し、これを増補改訂していく中で学習を進めていこうというアプローチである。 （時間がない人のための概略） １ 学びたいことから複数（20〜30個）の項目を拾い出す ２ 「この項目はこの項目とつながってる」と今の時点で分かるもの同士を結ぶ ３ 連結関係をdot言語で記述しGraphvizで階層構造（ネットワーク）図にする ４ 学習が進む度に、結びつきを追加／修正し構造図を改訂していく （関連記事） ・直観を超えた何かが組み上がることを目指して→考える道具としてのdot言語 / Graphviz 読書猿Classic
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表情豊かなキャラクター作成を深層学習で 中国チームが制作システムとデータセット公開