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米Metaは2月24日(現地時間)、独自の大規模言語モデル(LLM)の「LLaMA」(Large Language Model Meta AI)をリリースすると発表した。研究者向けの限定リリースで、LLM分野の研究推進を支援するよう設計したものとしている。 LLMは、大量のテキストデータを使って訓練された深層学習アルゴリズム。米OpenAIのAIチャットサービス「ChatGPT」のエンジンとなっている「GPT-3.5」などが知られている。米Microsoftのチャットbot「新しいBing」が採用しているのは、GPTの“次世代LLM”とされている。 GPTは公開されてはいるが、利用するには大規模なインフラが必要だ。LLaMAは、そうした大規模インフラを利用できない研究者がLLMを研究できるように、小規模ながら性能の高いモデルとして開発したもの。ラベル付けされていない大量のデータでトレーニン
最近読んだGPT関連の論文で面白いものがあったので紹介します。 Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Secretly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers この論文のタイトルを日本語にすると、「GPTはなぜ文脈内学習ができるのか? 言語モデルはメタ最適化器として秘密裏に勾配降下法を行っている」となります。 以前、GPT-3の解説でも触れましたが、GPT-3は大量の文章を読んで学習した後、少数の例を見せるだけで、その例からのパターンに合わせて文章を生成できるというすごい能力を持っています。これを文脈内学習(In-Context Learning)と呼びます。つまり、与えられた例文の文脈から学んだ上で新しい文章を生成することができます。 文脈内学習ではニューラルネットワークのパラメータの更
Introduction to Data-Centric AI IAP 2024 Typical machine learning classes teach techniques to produce effective models for a given dataset. In real-world applications, data is messy and improving models is not the only way to get better performance. You can also improve the dataset itself rather than treating it as fixed. Data-Centric AI (DCAI) is an emerging science that studies techniques to imp
はじめに 〜記事執筆のきっかけ〜 先日、以下の記事についてのツイートが流れてきました。 zenn.dev この記事の内容については、ChatGPTをはじめとするAIによるテストの可能性を示した素晴らしい内容だと思います。 ですが、果たして"今時点(元記事の執筆時点)の"出力結果*1が実用に耐えうるものになっているのか検討し、提示する必要もあると感じました*2。 そこで本記事では、テストエンジニアである私の回答例と"今時点の"AIの出力結果を比較しギャップを示すことを目的とします*3。 決して、AIによるテスト自動生成の進化自体を否定している訳ではないことを念頭にお読みいただければと思います。 結論 本記事では、"今時点の"AIの出力結果に対して、以下の結論を導き出しています。 状態遷移図のテスト設計の題材では、根幹となる機能に関する不具合が含まれていた デシジョンテーブルのテスト設計の題材
クラウド型モバイルPOSシステムのポスタスがプロジェクトマネージャーを募集! ポスタス株式会社 @postas I want to hear a detailed 仕事内容 ■POS+(ポスタス)とは: POS+(ポスタス)は、業界で唯一の多言語・多通貨・多消費税を実現した、飲食/小売/理美容業向けのクラウド型モバイルPOSシステムです。POS+(ポスタス)はPOS機能のほか、導入店舗の経営改善を行なうためのデータ利活用が可能。多様な業種業態のお客様が持つ経営課題を発見し、売上拡大や業務効率化の実現をサポートできるのが強みです。 レジだけではなく”そこで働く人のありとあらゆる業務を支える”べく、データ分析からCRM、勤怠、給与周りまでサービスラインナップとして開発 ”ただのレジ屋ではなく”企業や店舗の効率化/DX化を実現するトータルサービスです。 モバイルPOS業界では大手となるPOS+サ
従来のAIは画像生成や文章生成、音声分析など特定の分野で性能を発揮するように特化した機械学習アルゴリズムですが、汎用(はんよう)人工知能、いわゆる「AGI」は人間と同じような認知能力や情報処理能力を持つことで、人間のようにさまざまな分野の課題を解決できると期待されています。記事作成時点でAGIはまだ実現していませんが、AI開発団体・OpenAIのサム・アルトマンCEOがAGI開発の展望を発表しました。 Planning for AGI and beyond https://openai.com/blog/planning-for-agi-and-beyond/ アルトマンCEOは、「私たちの任務は、人間よりも賢いAIが全人類に利益をもたらすようにすることです」と述べる一方で、誤用や社会的混乱の深刻なリスクを伴うと指摘しています。それでもAGIの利点は非常に大きいため、AGIの開発を止めるこ
こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文脈で、なんのためなのだろうと疑問に思う方は多いと思います。そこで、自分なりにデータ分析を取り巻く現状と課題、ゼロETLの概念が出てきた理由をまとめてみます。これは私自身の思考なので、全然違う可能性が高いですので、悪しからず。 データ分析とETLの現状と課題 ゼロETLの話をする前に、データ分析とETLの現状の話をしましょう。データ分析をする際には、必ずデータが必要です。では、そのデータはどこからやってくるのか?単一のシステム内で分析する場合もありますが、多くの場合はいろいろなシステムから必要なデータを集めて
GitHubは世界最大規模のソフトウェア開発プラットフォームであり、2023年1月にはGitHubのアクティブユーザー数が1億人を突破しました。ところが、非営利団体のTechnology Student Association(TSA)が主催するウェブマスターコンテスト出場を目指していた高校2年生のIfedolapo Shiloh Olotuさんが、「GitHubを使った」という理由でコンテストを失格にされてしまった経緯について語っています。 Disqualified from a National Web Design Competition…for using GitHub | by Ifedolapo Shiloh Olotu | Feb, 2023 | Medium https://medium.com/@shiloholotu/disqualified-from-a-nation
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて!という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから! Google Colabの知っておくべき
今やさまざまな企業・自治体で活用されるクラウド技術。もちろん、学校が使う事例もある。奈良県北葛城郡にある西大和学園も、クラウドを活用する学校の一つだ。同学は2022年5月、学園祭の開催に当たり、AWSを活用した映像配信システムや、チケット管理システムを開発・活用した。 ただ、このシステムはいわゆる「システム開発事業者」や、学内のIT部門が作ったのではない。なんと生徒自らがクラウドで開発・提供した。手掛けたのは同学の「西大和学園技術統括局」(旧・生徒会電算部)という、生徒たちの集まりだ。 生徒自作のシステムが誕生し、実運用に至った背景を、同学の光永文彦教諭(情報科)、そして西大和学園技術統括局の栗栖(くりす)幸久さん、吉田伊織さん、渡部総一郎さん(いずれも高校2年生)に聞いた。
OpenAI GPT-3+VoiceVoxで、3D AIエージェントを作ってLooking Glassで良い感じに表示させてみた! ふとした時に何か会話するの楽しいし、自分の作業してるすぐ横で見守ってくれるし、AIにどんどんかわいさを感じていってあまりにも良い…👏😭 pic.twitter.com/I5UegeJUrl — ねぎぽよし (@CST_negi) February 27, 2023 やっていることのコアとなる要素を抜き出すと… ・自身の発話内容をテキストに変換する ・そのテキストをOpenAIのAPIに投げて、AI側の回答を取得する ・AIの回答テキストをVoiceVoxを用いて音声として出力する ・その音声を再生しつつ、それをベースにキャラクターに口パクをさせる となります。 環境はWindows11で、プログラミング自体はUnity/C#で完結しておりPythonなどを
世界中で大きな盛り上がりを見せる「生成AI」。 生成AIを活用したChatGPTが史上最速で月間ユーザー数1億人を突破し、TIME誌の表紙を飾ったことは、その勢いを象徴する出来事だろう。 だが、ここで以下の2つの問いが浮かぶ。 生成AIは今までのAIと明確に何がちがうのか? なぜ今このタイミングで生成AIがここまで盛り上がっているのだろうか? この記事では上記2つの問いを海外のいくつかの記事を参考にしつつ解説していく。 生成AIと今までのAI技術との関係性まず生成AI技術とこれまでのAI技術との関係性を概観しておこう。 広い意味でのAI技術として、データの特徴を学習してデータの予測や分類などの特定のタスクを行う機械学習が生まれ、その中でデータの特徴をマシン自体が特定するディープラーニング技術が発展した。 そして、生成AIはこのディープラーニング技術の発展の延長上にある技術だと言える。 そし
Stable Diffusionなどの画像生成AIに、特定の画像や画風を特定の単語に圧縮してAIに指示することで、自分の生成したい画像を任意の画像によく似せる「最適化」が可能です。テル・アビブ大学のコンピューター科学者であるリノン・ガル氏らのチームが、たった1枚の画像と5~15ステップの調整で画像の最適化を実現する方法を発表しました。 [2302.12228] Designing an Encoder for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12228 Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://tuning-encoder.github
The future of AI is flexible, reusable AI models that can be applied to just about any domain or industry task. Over the last decade, we’ve seen an explosion of applications for artificial intelligence. In that time, we’ve seen AI go from a purely academic endeavor to a force powering actions across myriad industries and affecting the lives of millions each day. In recent years, we’ve managed to b
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