フォームローラーでほぐし続けた結果...ようやくわかった効果とメリット3つ #Amazonプライムデー
無料で使える「ChatGPT Mac用アプリ」がかなり優秀だった。ウェブ版にはない機能も | ライフハッカー・ジャパン
フォームローラーでほぐし続けた結果...ようやくわかった効果とメリット3つ #Amazonプライムデー
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表しました。 マイクロソフトが「GitHub Copilot」や「Microsoft 365 Copilot」など「Copilot」を同社の生成AIサービスの包括的なブランドとしているように、AWSは「Amazon Q」ブランドにおいてコーディング支援やデータ分析、業務支援、コールセンター支援などの多様なAIサービスを発表しました。 今回発表されたAmazon Qの機能は以下です。 AWS上でのシステム開発支援 AWS
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
レジなし無人販売冷蔵庫を構築できる、This is my Smart Cooler プログラムを公開しました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ レジなし無人販売冷蔵庫を構築できる、This is my Smart Cooler プログラムを公開しました AWS は、デジタル変革を進める小売業のお客様からの 「最先端のリテールソリューションを内製したい」というご要望にお応えするために、お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。 レジなし無人販売冷蔵庫とは レジなし無人販売冷蔵庫とは、IoT/ML/AI の技術を用いて、お客様が取り出したドリンクなどの商品を認識してカウントし決済まで完了させることで、支払いの手間のない購入体験ができる冷蔵庫です。この冷蔵庫を構築する経験の中で、IoT/ML/AI を使ったシステムを包括的に学習することが可能です。本プログラムは、お客様自身で構築することに主眼
Alexaスキルを開発してVUIを学ぼう！ 手軽にAWS Lambdaで作る音声インターフェイスの基本 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
Lambdaで作る音声インターフェイスの基本 Amazon EchoやGoogle Homeといったスマートスピーカーが話題となっています。AIとの対話をインターフェイスとするVUIの基礎知識から、Alexaスキル製作の基本まで、スマートスピーカー向けのアプリケーションを数多く手がける君塚史高さんに教えてもらいました。 こんにちは。君塚史高（@ki_230）と申します。 普段は面白法人カヤックで、IoTデバイス向けのソフトウェアを開発しています。 最近ではAmazon EchoやGoogle Home、Clova WAVEといったスマートスピーカー向けのアプリケーションを制作する機会が増えました。そこで得られた知見をもとに、本稿ではAmazon Echo向けにシンプルな「時計」アプリケーションの作り方を解説します。 スマートスピーカーのユーザーインターフェイスは音声のみ（VUI）のため、一
Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講 - ITmedia NEWS
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
人工知能はまだまだ日本語を理解できない：文法を作り直す「シーマン」開発者の挑戦
この特集で日本語と日本人についてさらに言及する前に、日本語と人工知能（AI）の話に触れておきたい。現在あるAIは、日本語で自然な会話ができるわけではない。しかし、スマートスピーカー「Amazon Echo」の登場による音声入力の時代の到来で、話せるAIが求められている。あの育成シミュレーションゲームの名作「シーマン」シリーズの開発者、斎藤由多加氏も「日本語の文法をぶっ壊す」という方法で日本語会話エンジンの開発に挑んでいる。 「調子が悪い」？ロボットとの会話2014年6月5日に発表され、都内の店舗で販促に貢献するなどして人気を博していたロボットのペッパーは、今どうしているかと思って店舗に行くと、いつもいた場所にペッパーの姿はなかった。店員に聞くと、「この頃は相手にされなくなってしまって、調子が悪いこともあり、置いてないんです」と言う。別の店舗に電話してみると、「調子が悪くて、今は置いてないん
「AIアナウンサー」年間1000円の衝撃
和歌山県の放送局が、放送業界にちょっとした衝撃を与えている。特定非営利活動法人であるエフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を開始したからだ。小規模なコミュニティー放送局では大量のアナウンサーを確保しておく余力はない。だがニュースや天気予報といった番組は、深夜や早朝にも必要とされるものであり、こうした時間帯での運用をどうするのかが課題であった。 音声の読み上げシステムは以前から存在するので、機械が記事を読み上げること自体は、それほど驚くべき出来事ではない。だがエフエム和歌山の事例が画期的なのは、音声読み上げシステムを同局の職員が手作りしてしまったことである。 もちろん職員が音声合成システムまで含めて全てを開発したわけではない。同社が選択したのは、米Amazon.com（以下、アマゾン）がクラウド経由で提供しているAIサービスを利用する手法だった。アマゾンは「AWS（Ama
Engadget | Technology News & Reviews
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
日本にもボイス時代到来！Amazon Echo連携の先行事例７選 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
チャットボットの対話設計ができる対話サービスまとめ 〜Docomo対話サービスからAmazon Lexまで〜 - Qiita
2016年はチャットボットが非常に盛り上がり、たくさんのボットが世の中に登場しました。 ここまでの盛り上がりの理由には今年正式に始まったLINEボットなど、メッセンジャーサービスの登場が欠かせません。LINEだけでなく、Facebook、Slackなどメッセンジャーツールが次々とボットへ対応しました。 SlackボットやTwitterボットを作る際、従来であれば一から自分でプログラミングする必要がありましたが、現在対話ボットを簡単に作れるプラットフォームが次々と登場してきています。GitHub社のHubotで普及し始め、Docomoのサービスや、IBMのWatson、最近発表されたAmazon Lex、GoogleやFacebookに買収されたapi.aiやwit.aiなど、対話ボット開発に非常に注目が集まっています。対話ボットは今後業務での活躍が期待されている証拠です。 対話には大きく2
Amazon Lex – 対話的音声＆テキストインターフェースを構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Lex – 対話的音声＆テキストインターフェースを構築 話すコンピュータは素晴らしいですが、聞いて応答するコンピュータはさらに優れています。 もしあなたがAmazon Echoを使用している場合は、Alexa-poweredなインタラクションモデルがどれほどシンプルで、有益で、強力であるかが分かります。 本日、Amazon Alexaを支える深層学習技術(ASR – 自動音声認識, NLU – 自然言語理解)と同じものを、ユーザーの会話アプリケーションの中で利用できるようにしました。Amazon Lexは、チャットボットや魅力的で実物そっくりのやり取りをサポートするその他のウェブ＆モバイルアプリケーションを構築するために利用できます。あなたのbotは、情報を提供したり、アプリケーションを強力にしたり、作業を効率化したり、ロボット
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なんでAIやロボットが進歩しても働かなくては生きていけないのか、そして少しの未来予測 - orangestar2
米IBM、AI「ワトソン」無料に アマゾンに対抗 - 日本経済新聞
Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境」一覧
［速報］「Amazon AI」として、画像認識／テキスト音声変換／音声認識と自然言語理解の3つを発表。AWS re:Invent 2016
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