先日、革新的な画像の異常検知(SAA)が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習(正常)データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
【写真】その他の写真を見る 番組では今回、MCやゲストが愛している商品やコンテンツの“中の人”に手紙で質問を送り、その返事を紹介する企画「拝啓、中の人」を実施。『H×H』の大ファンであるゲストの元櫻坂46メンバー・関有美子とKis-My-Ft2の宮田俊哉、トンツカタンの森本が出演し、蛙亭イワクラと吉住とともにトークを展開した。 関は手紙で「結末は決まっていますか?」という質問をしたそうで、これに冨樫氏は長文の手紙で返事し読み上げられた。以下、冨樫氏からの手紙全文となる。 大まかにはA・B・C、3パターンの終わり方を用意しています。読者の反応を、賛否の比率で想定した時にAは賛が8否が2(評価が高いという意味ではなく、私的には無難な展開で批判票が集まりにくいだろうとの読みです)。Bは賛否が拮抗し、Cは賛が1で否が9くらいではないかと予想しています。 否が圧倒的なCをなぜ残しているかというと、そ
Research部門の近江崇宏です。 ストックマークではビジネスのドメインや最新情報(2023年9月まで)に対応した130億パラメータの大規模言語モデル(LLM)を商用利用も可能なライセンスで公開しました。 モデルはHuggingface Hubからダウンロードいただけます。 https://huggingface.co/stockmark/stockmark-13b このモデルは、合計2200億トークンの日本語のテキストデータにより事前学習が行われました。 一般に事前学習でよく使われるWikipediaやCommonCrawl由来のコーパスだけではなく、当社が独自に収集しているビジネスに関連するWebページや特許などのデータも用いました。 そのため、既存のモデルに比べると、最新の情報やビジネスのドメインに対応したようなモデルになっております。 実際に、ビジネスに関連する知識を問うタスクで
こんにちは。 PharmaXエンジニアリング責任者の上野(@ueeeeniki)です! 今回はGPTの台頭によって、注目度が急上昇しているPineconeの概念と利用し始めるまでの手順をまとめたいと思います! Pineconeは、LangChainやLlamaindexのようなLLMライブラリで文章をベクトル化して保存するのに使われます。 LLMの話をしだすときりがないため、今回はPineconeの概念と使い方のみをまとめていきます。 LLM用のベクトルデータベースにPineconeを使いたいと思っている方の参考になれば嬉しいです! ベクトルデータベースとは?その名の通り、ベクトルを保存できるデータベースです。 機械学習では、文章、画像、音声、動画などのあらゆるデータを、特徴抽出したベクトルに変換して扱うことが多いです。 ベクトルデータベースに保存することで、膨大な量のベクトルの類似度を計
RAG評価ツール「ragas」を試したので、まとめました。 1. ragas「ragas」は、「RAG」 (Retrieval Augmented Generation) パイプラインを評価するためのフレームワークです。「RAG」は外部データを使用してLLMのコンテキストを拡張するLLMアプリケーションです。「ragas」はこのパイプラインを評価して、パフォーマンスを定量化します。 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) RAGパイプラインの準備。 今回は、以下の記事で作成した、ELYZAのRAGパイプラインを使います。 (2) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install ragas datasets(3) 環境変数の準備。 「ragas」は「OpenAI API」で評価します。 import os import
先日Notionで外部ツールとの連携機能が正式リリースされたので、早速GitHubと連携してみました。 Synced Databases bridge the gap between different tools Notionを利用して課題に感じていたこと JCS DX推進グループでは、複数のプロジェクトのドキュメントやタスク管理でNotionを利用しています。 非常に満足しているのですが、Notion上で管理しているタスクとGitHubのPR(プルリクエスト)を同期するのが面倒という課題がありました。 NotionとGitHubを連携してみた 当記事の本題です。 連携方法はこちらの通りで非常に簡単ですが、日本語情報がないので念の為さらっと記載しておきます。 1. NotionでGitHubをアプリ登録する Notionの左上にある Settings & Members -> My co
Synced Databases let you pull information from 3rd party apps like GitHub and Jira into Notion, and break down silos across teams. コンテンツNo more silos — collaborate seamlessly by bringing external work into NotionHow to create and use Synced Databases with JiraFormat your Jira Synced DatabaseHow to use Synced Databases with Notion and GitHubSyncing GitHub Issues or Pull RequestsConnect your Synced
RT2: Vision-Language-Action Models RT-2 model picking up object given the prompt "pick up the extinct animal." Anthony Brohan Noah Brown Justice Carbajal Yevgen Chebotar Xi Chen Krzysztof Choromanski Tianli Ding Danny Driess Avinava Dubey Chelsea Finn Pete Florence Chuyuan Fu Montse Gonzalez Arenas Keerthana Gopalakrishnan Kehang Han Karol Hausman Alex Herzog Jasmine Hsu Brian Ichter Alex Irpan Ni
この記事は、下記ブログ”RICE: Simple prioritization for product managers“を、著者の了解を得て日本語に抄訳し掲載しているものです。 ロードマップを作成する際、優先順位をつけるという作業は常に終わりのない課題です。あなたはまず最初に取り組むことをどのように決めていますか? 新しいアイデアのブレーンストーミング、改善点の発見、そしてフィードバックを得ることに注力する中で、優れたアイデアが満載の確かなロードマップを得られるでしょう。しかし、それらのアイデアを実現する順番を決めることは同じくらい重要なことです。あなたが上手に優先順位をつけるためには、それ相応の時間を費やさなければなりません。 優先順位付けは常に難しい問題 では、ロードマップの優先順位付けはなぜそれほど難しいのでしょうか。何通りあるか数えてみましょう: ・あなたとはあまり関係のない大規
『詳解 Terraform 第3版』を翻訳しました 2023-11-21 『詳解 Terraform 第3版』という本が本日2023年11月21日、オライリー・ジャパンから出版されました。米O’Reillyから出版されている『Terraform: Up and Running, 3rd edition』を私が日本語訳したものです。この本は原著の初版が出版された頃からぜひ自分で翻訳したいと思っていたので、やっとここに至れて個人的にとても嬉しいです。 目次(詳細はオライリーのページへ) 第1章 なぜTerraformを使うのか 第2章 Terraformをはじめよう 第3章 Terraformステートを管理する 第4章 モジュールで再利用可能なインフラを作る 第5章 Terraformを使うためのヒントとコツ: ループ、条件分岐、デプロイ、その他のつまずきポイント 第6章 シークレットを管理す
こんにちは!ミラティブのフロントエンドエンジニア どじねこ です。 今回は、ミラティブを支える社内向けの管理システムにおいて、機能開発の体験を改善する取り組みを「MUI と Zod、React Hook Form の活用術」としてご紹介させていただきます。 前提 ミラティブでは、他の多くの Web サービスと同様に配信者さんの登録した情報や配信の履歴を管理する社内向けのシステムが存在しています。 特に管理システムのフロントエンドにおいては、その特性上入力フォームの実装がその大半を占めています。 日々の機能開発においては、そうした管理システムに実装された入力フォームの新規実装や機能拡張が行われています。 課題 一般的な入力フォームでは、画面の初期描画の際にすでに設定済みの値をフォームに適用する初期化処理や、入力された内容を検証して必要に応じてエラー表示するバリデーション処理が必要です。 ミラ
※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 今週の金曜日から開催されるAmazon ブラックフライデーに先駆けて、Kindle本のブラックフライデー特大セールが開催されています。Webや紙のデザイン、HTML/CSSなどWeb制作の解説書、ディレクションやマーケティング、同人誌・絵師さん向けのイラストの良書がたくさんセール対象です! セール期間は、12/1まで。 スクロールバーを見ると分かると思いますが、かなりの数がセール対象になっています。対象のKindle本は最安値(当方調べ)、セール初登場のものも多く、貴重なこの機会をお見逃しないように。 【ブラックフライデー】最大70%OFF Kindle本キャンペーン セールでは他にも、ビジネス書・文芸・マンガ・趣味実用書・ライトノベル・雑誌などもたくさん半額になっています。 まずは、Kindle Unlimited 3ヵ月がなんと99円
Amazonは、生成AIスキルを習得できる無料の8つの講座をAWSで提供すると発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングを無料で提供するとしている。 米Amazon.comは11月20日(現地時間)、新たな取り組み「AI Ready」を発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングと教育を無料で提供することを目指す。まずはAIのスキルアップを支援する8つの無料コースを開設した。 新コースは基礎から上級まであり、企業幹部や技術者向けのコースをAWS EducateとAWS Skill Builderで受講できる。コースの詳細についてはプレスリリースを参照のこと。コースは英語だが日本からも受講可能のようだ。 Amazonによると、AWSのプログラムでは、既に2100万人がクラウドコンピューティングのスキルを学んだという。 また、AI Read
米バージニア州リッチモンドで最近開催されたLinux Plumbers Conferenceでは、Linux開発でRustをサポートする取り組みの責任者であるMiguel Ojeda氏が、LinuxカーネルにおけるRustサポートの最新状況を説明した。一言で言えば、LinuxカーネルのRustサポートは成熟してきており、Ciscoやサムスン、Canonicalなどの開発者やベンダーから強力な支援を受けている状況だ。 ご存じの通り、Linux 6.1のリリース時にLinus Torvalds氏がRustの導入を認めたことで、今ではLinuxカーネルの開発にRustが使えるようになっている。しかしRustは現在、C言語と並ぶLinux開発言語のツールチェーンの一部になるために必要な環境を整えている段階にある。 Rustの地位は向上している。MicrosoftのソフトウェアエンジニアであるWed
こんにちは。おうちKubernetesを勧めるためにやってきました。 このシリーズでは、Part 1で「なぜやるのか」、Part 2で「どうやるのか」について話します。 この記事は自宅サーバー上のKubernetesで不特定多数向けのサービスを展開することを勧めるものではなく、自分用・身内用のアプリを自宅サーバー上のKubernetesで運用することを勧めるものです。 ハード面 1台構成 or 複数台構成 複数台構成を取るメリットは大きいものだと以下があります。 1台が不調でも残りのサーバーで処理を継続できる(可用性が高まる) 大量のアクセスを捌ける 前者は、自宅サーバーでは気にしても仕方がないというか、停電やネット回線の障害で簡単に落ちるため、過度に可用性を気にする必要はないと思います。逆に言えば、可用性を気にする場合には、そもそも自宅サーバーはあまり向いていません。電源やネットを普段使
GitHubの共同創設者で元CEOのChris Wanstrath氏が11月21日、OpenAIの暫定的なCEOとして就任してほしいと要請メールが来ていたことを公表した。しかしWanstrath氏はメールが迷惑メールフォルダ入りしていたため気づかず、週末は『スーパーマリオRPG』をプレイしていたと明かした。 Chris Wanstrath氏はIT起業家兼プログラマーだ。ソフトウェア開発プラットフォームGitHubの共同創設者としても知られており、元CEOを務めていた。一方でOpenAIは人工知能の研究、開発をおこなっているアメリカの企業だ。対話型生成AIのChatGPTが代表的なサービスとなっている。 そんなOpenAIとWanstrath氏にどういう関係があるのか。Wanstrath氏にOpenAIからメールがあったことについては、同社のお家騒動が関係している。 Chris Wanstr
ChatGPT displayed on smart phone with OpenAI logo, 11 August 2023. Photographer: NurPhoto/NurPhoto 対話型人工知能(AI)「ChatGPT(チャットGPT)」を開発した米オープンAIでは、大多数の従業員が、現在の取締役会メンバーが全員辞任しない限り、最高経営責任者(CEO)を解任されたサム・アルトマン氏に続いてマイクロソフトに移籍すると書簡で警告した。 オープンAIの従業員およそ770人のうち700人余りがこの書簡に署名。20日付の同書簡では「能力や判断力、われわれのミッションと従業員への配慮を欠く人々のために、あるいはそうした人々とともに働くことはできない」と記されている。 オープンAIは17日、アルトマン氏のCEO職を突如解任。マイクロソフトは20日に、アルトマン氏と共同創業者グレッグ・ブ
米オープンAIの取締役会によるクーデターと、未遂に終わった反クーデターによる混迷の数日を経て、マイクロソフトはサム・アルトマン氏を新たな人工知能(AI)研究チームの責任者に起用すると発表した。オープンAIとアルトマン元最高経営責任者(CEO)に大きく賭けていたマイクロソフトにとっては驚くべき事態の展開だ。 だが、それはアルトマン氏にとっても、マイクロソフトにとっても理想的な結果ではない。オープンAIの投資家グループがアルトマン氏のCEO復帰を今も狙っているのはそのためだ。マイクロソフトのサティア・ナデラCEOもこれを容認する姿勢を示唆している。 約770人に上るオープンAIの社員のほぼ全員が、アルトマン氏の解任劇を巡る責任を取って取締役が辞任しない限り、退社も辞さないとする書簡に署名。「マイクロソフトは、われわれがこの新しい子会社に移籍することを選択した場合、オープンAI全従業員の職を保証
本日、私たちは Stable Video Diffusion を公開しました。これは、画像モデル Stable Diffusion に基づく最初の基盤モデルで、動画生成用です。 現在、研究プレビューとして公開されているこの最先端のAI動画生成モデルは、あらゆるタイプの人々のためのモデルを作成するための私たちの旅の重要な一歩を表しています。 この研究リリースでは、Stable Video Diffusion のコードを GitHub リポジトリで公開し、ローカルでモデルを実行するために必要なウェイトは Hugging Face のページで見ご確認いただけます。モデルの技術的能力に関するさらなる詳細は、私たちの研究論文で確認できます。 様々なビデオアプリケーションに適応 このビデオモデルは、単一画像からのマルチビュー合成など、様々なタスクに簡単に適応させることができます。私たちは、Stable
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く