「Auto-GPTとAgentGPTは別物です」という話
ChatGPTを皮切りとしたAIブーム。流石にちょっと過熱気味になってきた印象があります。 中でも気になるのは「AutoGPT」の話題。Twitter上だと、 他にも、AgentGPTを使って「AutoGPTすごい！AGIだ！」としている投稿を多く見かけました。 ですが、「AgentGPTはAuto-GPTのブラウザ版」ではありません（少なくとも2023年4月15日時点は）。 両者とも似たアプローチはとっていますが、Auto-GPTは 「GPT-4に情報探索・処理や長期記憶の手段を持たせている」 という点が大きく異なります。 AgentGPTは、 ユーザーが設定したゴールをAIにいくつかの問い（タスク）に分解させる それぞれの問いに回答を出させ、その結果を踏まえて追加で必要な問いを考えさせてタスクリストに追加する という自問自答のループを回すことで思考を深めています。 一方、Auto-GP
Beyond the Chatbot: The Path to Enterprise-Grade Generative AI
To succeed with Generative AI, you need a strategy that will both turn use cases into reality (quickly) and safeguard against risk. Data leaders and executives: build an action plan for how to do both — today. Given the amount of attention that Generative AI has been receiving in the popular and business media, executives are rightly wondering whether this is yet another technology hype cycle that
RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、議論を活性化する質問をLLM技術によって生成できないかと考え、『この分野は素人なのですが…Bot』を開発した内容を、ご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の藤田です。 ブレインパッドでは、有志による社内勉強会がとても活発で、ほぼ毎日何かしらの勉強会が開かれています。社内勉強会では、参加者による質問が重要な役割を果たします。質問によって、質問者は理解を深めることができ、他の参加者や発表者にとっても新しい視点を得ることができます。しかし、参加者が多い
GitHub Copilot chatが解禁されたので使ってみての感想とChatGPTと比べてどうかの所感 - Qiita
GitHub Copilot chatのウェイティングリストが通過して本日使えるようになりました。 結構本日通っている方が多かったようです。 アイコンがかわいいですね。 このかわいいアイコンと対話することになります。 使えるようになったので何ができるかを試してみました 準備 まだCopilot chatに関しては公式でも文献がおいておらず招待のメールを見ながら準備を進めるのですが必要なのはVSCode Insiders とGitHub Copilot Nightlyになります。 またVSCode InsidersにGitHub Copilot拡張をいれるとNightlyと競合するようなのでその点が注意です。 使い方 コード上で右クリックを押すとCopilotメニューが追加されています。(Chatでない標準のCopilotだとこれはなかった） 基本的にできること /helpででてきます。 た
百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
チャットAI「StableLM」発表 オープンソースモデルで商用可 「Stable Diffusion」開発元から
英Stability AIは4月19日（英国時間）、オープンソースの大規模言語モデル「StableLM」を発表した。α版として30億と70億パラメータの2モデルを公開。今後150億パラメータから650億パラメータのモデルも公開予定としている。ライセンスはCC BY-SA-4.0で、商用や研究目的で自由に利用できるとしている。 現状で対応しているのは英語のみ。できることとしてはチャット、フォーマルな文書作成、創作、プログラミングコードの提示などを例に挙げている。 サービスではなくローカルで実行可能なモデルとして公開しているが、AI関連のコミュニティーWebサイト「HuggingFace」上でチャットを試すこともできる。 ローカル実行環境の要件について言及は見つからないが、米Googleの機械学習向けクラウド実行環境「Google Colaboratory」で実行できるサンプルも用意されている
ControlNetでポーズや構図を指定してAIイラストを生成する方法｜ddPn08
こんにちは。だだっこぱんだです。 今回は、AIイラスト界隈で最近話題のControlNetについて使い方をざっくり紹介していきます。 モチベが続けば随時更新します。 StableDiffusionWebUIのインストール今回はStableDiffusionWebUIの拡張機能のControlNetを使います。 WebUIのインストールに関してはすでにいろんな解説記事や動画があると思うのでそちらをご参照ください。 一応僕が作った簡単にWebUIを起動できるソフトも紹介しておきます（せんでん）
Greater creative control for AI image generation
Creative expression is central to human connection, and using artificial intelligence (AI) to augment human creativity is a powerful use of technology — whether it’s by generating expressive avatars, animating children's drawings, creating new virtual worlds in the metaverse, or producing stunning digital artwork using just text descriptions. It’s not enough for an AI system to just generate conte
【経産省「未来の教室」STEAMライブラリー事業3年連続採択】AI機械学習による課題解決型/価値創造プロジェクト学習を改良・実証し、「STEAMライブラリー」で来春公開
【経産省「未来の教室」STEAMライブラリー事業3年連続採択】AI機械学習による課題解決型/価値創造プロジェクト学習を改良・実証し、「STEAMライブラリー」で来春公開角川ドワンゴ学園、グルーヴノーツ、ミミクリデザイン 学校法人角川ドワンゴ学園（以下、角川ドワンゴ学園）は、経済産業省の2020年度『「未来の教室」STEAMライブラリー事業』の事業者に採択され、2018年度、2019年度に続き、3年連続で「未来の教室」事業に参画することをお知らせします。2020年度「未来の教室」STEAMライブラリー事業においては、角川ドワンゴ学園と株式会社グルーヴノーツ（以下、グルーヴノーツ）で、昨年度N中等部で行った実証授業をブラッシュアップし、2020年11月・12月に、N中等部・N高等学校の希望者向けに、機械学習を体験的に学び、その技術を利活用して課題解決や価値創造を考えるワークショップを開催しま
新型コロナの症状100種類以上 AIで世界の論文を解析した結果 | NHKニュース
世界中の新型コロナウイルスに関係する論文、およそ20万本をNHKがAI＝人工知能を使って解析したところ、新型コロナウイルスの感染で、これまでに少なくとも100種類以上の症状が報告されていることが分かりました。 NHKは、今月初めまでに世界中で公表された新型コロナウイルスに関する英語の論文、およそ20万本をAIに学習させて分析するプロジェクトを進めてきました。 その結果、新型コロナウイルスに感染した際の症状は、肺炎や発熱などのほかにも味覚障害やドライアイ、それにじんましんなど、全身で少なくとも116種類が報告されていることが分かりました。 中でも、論文での報告が多かったのはめまいや記憶障害、それに幻覚など脳や神経に関する症状で、30種類余りありました。 このうちイギリスのグループの論文では、重症患者の脳の画像を分析した結果、呼吸や睡眠などをつかさどる「脳幹」という部分に炎症が起きていたと報告
AI Nationalism — Ian Hogarth
For the past 9 months I have been presenting versions of this talk to AI researchers, investors, politicians and policy makers. I felt it was time to share these ideas with a wider audience. Thanks to the Ditchley conference on Machine Learning in 2017 for giving me a fantastic platform to get early feedback on my ideas. Thanks also to Nathan Benaich, Jack Clark, Matt Clifford, Jeff Ding, Paul Gra
ウェザーニューズ、AIで降水分布を高解像度で解析・予測--予報精度を向上
ウェザーニューズは6月8日、降水分布を高解像度で解析・予測する短時間予報解析モデルを新たに開発し、アプリ「ウェザーニュースタッチ」（iOS版）にて提供を開始したと発表した。 同予測モデルは、実況解析において、気象庁の実況観測データや衛星画像を取り込み、さらに、独自観測機による観測データやウェザーニュース会員から寄せられる実況報告でリアルタイムに評価を行うことでデータ補正を行なっている。 また、予測においては、降水域の移動ベクトルを抽出し、そのベクトルから3時間先までの降水のシミュレーション予測を行う。今回、独自開発したこのシミュレーション予測には、既存のモデルで上手く表現されなかった地形効果による雲の発達や衰弱、速度変化が反映されている。より予測技術者の思考結果に近づくように、独自のAI技術を利用することで実用化したという。 同社によると、一般的な雨雲レーダーや降水予測では、30分より先の
AlphaGoを模したオセロAIを作る(1): SLポリシーネットワーク - Qiita
$10^{360}$というと，もう「億」や「兆」のような名前すらない規模でイメージもできませんが，観測可能な宇宙に存在する原子の総数と言われている$10^{80}$よりもずっと大きいのですから驚異的です． ちなみに，情報の世界では「天文学的数字」よりも大きい数字がしばしば出てくるので，「組合せ論的数字」なんて言い方も耳にすることがあります． この膨大なパターン数が原因で，AlphaGoが開発されるまでは「AIが囲碁で人間に勝利するまであと10年はかかる」と言われていましたが，2016年にディープラーニングを応用したAlphaGoが李世乭九段を破り世界を驚かせました． AlphaGoのすごさを感じていただけたでしょうか？でも，$10^{360}$の世界で戦う人間の棋士もすごいですよね． ともあれ，囲碁は難しいので私はオセロにしました． 必要なもの ディープラーニングの基礎とChainerの基
｢医療×ブロックチェーン｣の絶大なメリット
ビットコインに代表される仮想通貨の基盤技術として知られるブロックチェーン。近年ではフィンテック以外にも、音楽・絵画などの著作権管理、土地取引、フェイクニュース対策など、さまざまな分野で応用されている。そして今、医療分野への応用が大きな期待を集めている。 日本では現在、病院に訪れた患者の情報を電子管理するのが一般化している。ただ、その情報は医療機関によって管理され、自分の医療情報を手に入れる場合には、わざわざ診療情報提供料を数千円支払わなければならない。 仮に情報を手に入れられても課題は残る。 患者の医療情報は、医療機関がそれぞれ、独自のファイル形式で作成しているため互換性が欠如している。これでは、患者が情報を受け取って別の医療機関に提供したところで、共有・連携がうまくいかない。 医療機関の持つデータは、患者の同意を受けたあとは患者の意思に関係なくやりとりされ、ビッグデータとして売られている
To Build Truly Intelligent Machines, Teach Them Cause and Effect | Quanta Magazine
That’s a dramatic thing to say, that science has abandoned cause and effect. Isn’t that exactly what all of science is about? Of course, but you cannot see this noble aspiration in scientific equations. The language of algebra is symmetric: If X tells us about Y, then Y tells us about X. I’m talking about deterministic relationships. There’s no way to write in mathematics a simple fact — for examp
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AIでボーカル・ドラムを取り出す、無料音声分離「Demucs」を試す【藤本健のDigital Audio Laboratory】
Google、AI寡占化の懸念再び 40億枚もの画像学習 - 日本経済新聞
韓国の「天才囲碁少女」が対局でAIを不正使用 資格停止1年の懲戒 - ライブドアニュース
AI感染予測の前提条件を確認へ 厚労省がグーグルに ｜ 共同通信
