生成AI(人工知能)における2024年の焦点は、「基盤モデルの技術競争」から「AIサービスの実装競争」に移りそうだ。事業会社が自社アプリケーションに生成AIを組み込み、事業化する例が増えると見られる。米デロイトは「2024年にほぼ全ての企業向けソフトウエアベンダーが、生成AIを一部の製品に組み込む」と予測している。 「企業が2023年に学んだことの1つは、大規模言語モデル(LLM)をゼロから構築するのが容易ではないということだった」。米エヌビディアでAI開発基盤を担当するチャーリー・ボイル・バイスプレジデントはこう総括する。企業の多くは、クラウドサービスを使って事前学習済みのLLMを利用することを選び、自社が保有するデータでLLMをカスタマイズして差異化を図っている。ここで重要になるのが、「適したLLMの選び方」だ。 米アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)でAIとデータを統括するスワミ・シ
中小企業の経営者は悩み多き存在である。 今のやり方だとこれ以上の成長は難しいが、打開策がみつからない。 「自社の強み」を明確にしたいが、どうすればいいのかわからない。 かといって、コンサルのような「口だけ野郎」は嫌いだし、頼りたくない。 そんな経営者も多いのではないだろうか。 私は地方との関わりと実践をライフワークとしているが、最近、富山の企業とのコラボでみえてきたことがある。 それは、ChatGPTの出現で、地方の中小企業もいよいよマーケティングができる時代になったということだ。 なぜ富山なのか コロナ禍の影響でリモートワークが普及した現在、移動を伴わないコラボが可能になった。 都市圏では、社会貢献として地方と継続的に関わり、その関わりの中で、これまでの経験やスキルを生かしたいと考える人が最近、増えているという。 その一方で、人材不足に悩む地方企業は専門性やスキル、マネジメント能力をもち
追記と修正 2024/01/09: FOR710 についてはプロ視点で賛否両論あったので表現を変えました 2024/01/09: FLARE-VM の構築部分でも書きましたが、解析環境と普段生活する環境は分離しましょう。VMWare or VirtualBox を使ってください。普段使いの環境にここで述べた解析ツールをいきなりインストールするとAnti-Virusに検知される可能性もあります。 TL;DR 将来的にベンダーレポートやカンファレンス発表レベルでの"マルウェア解析"を想定した話です とりあえず FLARE-VM 環境を作ってインストールされたツールを見る・触るところから始めるといいんじゃないでしょうか TL;DR はじめに "マルウェア解析" のスコープと前提知識の明確化 ツールの選択元(プール) : FLARE-VM FLARE-VM に入っている中でもよく使うツール PES
この企業は、設立からわずか1年で驚異的な成長を遂げています。 1年でどのようなことをしたかと言いますと、まず、チャットボットのPiを第一弾プロダクトとしてリリース。 さらに、MicrosoftとNVIDIAが主導する13億ドルの資金調達を行い、Bill Gatesや元Google CEOのEric Schmidtも参画。 NVIDIAとの提携では、世界最大級のAI専用GPUクラスタを構築しました。これは、創業1年目のスタートアップとは思えない快挙です。 注目すべきは、共同設立者がDeepMindのMustafa SuleymanとLinkedInのReid Hoffmanという、世界的に評価の高いテクノロジー起業家であること。彼らの指揮のもと、Inflection AIはあらゆる意味で驚異的なスピードで成長を遂げています。 1年での企業価値40億ドル到達は、Silicon Valleyスタ
近年のソフトウェアプロダクト開発組織の活動単位としてよく言われるのは、「少人数で安定したチーム」であろう。表現は違えど、どの文献でもそのように述べられる。 それでは、「少人数」と「安定」の2つの要件を満たせば高パフォーマンスなチームが設計できるかと言えば、そんなはずもない。他にも要件があるはずだ。 そこで、チームに共通して必要だと考える要件を、設計に関わったこれまでの組織から抽出して言語化し、原則としてまとめてみた。それが、「安定」「アトミック」「非兼務」「少人数」「流動性」「イテレーティブ」の6つだ。 初期に携わった組織には欠けていた要素もあるが、何度も失敗を重ねるうちに見いだしたものだ。組織設計のプラクティスとしてよく聞くものもあるが、いずれも実体験を経て必要だと感じたものばかりである。 なお、本記事で取り上げる6つのチーム設計原則だけでは、組織設計として不十分だ。チームにどういった機
世間ではデータエンジニアリングが流行しており、エンジニアからは人気が出て、企業からはその能力が求められています。 データエンジニアは、データの収集、蓄積、分析、活用に必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。データエンジニアとして活躍するためには、非常に幅広い知識と能力が求められます。 データベース プログラミング システム開発 クラウドサービス データ分析 etc……. 私は多少データエンジニアとして経験を積んできており、業務を行う上で読んで良かったと心から思える本があったのでこちらで紹介します。どなたかの一助になれば幸いです。 初級向けデータエンジニアリング 本ではありませんが、データエンジニアリングに必要な知識がスライドやPDFに綺麗にまとまっています。初めて学ぶ方には適しています。後半はAzure製品について記載されているので、前半のデータエンジニアリングの箇所だけ参考にして下さい
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル(LLM)がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
あけましておめでとうございます。2024年も皆様にとって良い年であるように祈っております。 2023年のベストバイをご紹介しようとリストアップしてみたところ、合わせて30アイテム以上になってしまいました。2023年は自覚的に断捨離の逆張りで高度消費社会の潮流に乗ってみようと思い立ち項目数多くなってます。 ただし各種購入に当たっては、無闇に浪費するのではなくいくつかのルールを決めてあります。 1)その商品分野をある程度リサーチしてベストと思われる機能、デザインの製品を選ぶ それぞれの領域について数時間〜長いものでは数ヶ月、あれでもないこれでもないと調べて吟味しました。 ・市場に流通している製品は概ねチェック ・知見のある方やYTでのおすすめを聞く ・国内で入手可能なものは店頭で触ってみる ・デザインについてはPinterestや画像検索等で国外に良いものないか調査、特に文具や家電はアジア圏、
メモを残す習慣 以前、@gorou_178さんが「1日1ファイル、「調べたこと」「やったこと」を日報として残す」という記事を公開していた。 この記事の中に以下のようなくだりがある。 そこでふと思い出したのが元同僚のメモの取り方。 毎日1ファイル作成して、そのファイルにその日にやったこと(事細かくやった作業、実行したコマンドなども)をメモしていた。メモは年単位で残っておりとても驚いたことを覚えている。 この、「元同僚」というのはきっと私のことである。 私はメモを取ることが結構と好きな方で、メモを残すことがわりと習慣化している。 例を挙げると、普段からこういったことをやっている。 Google Keepに「Podcastに出演してほしいゲスト候補」、「勉強会・カンファレンスの登壇履歴」、「来月購入予定の日用品・雑貨」、「自宅周辺の行ったことないラーメン屋」、「読みたい・気になったマンガ本」とい
Metaが文章から動画を生成できるAI「Emu Video」と文章で指示して画像を編集できるAI「Emu Edit」を2023年11月16日(木)に発表しました。合わせて、両AIで生成できる動画や画像の例を集めたデモサイトも用意されています。 Emu Video and Emu Edit: Our latest generative AI research milestones https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/ Emu Video | Meta https://emu-video.metademolab.com/ Emu Edit https://emu-edit.metademolab.com/ ◆Emu Video Emu Videoは文章(プロンプト)を元に4秒間
Kapper@Linuxガジェヲタ&異世界小説家&電子工作大好き @kapper1224 オープンソースのローカルLLM界隈がPhi-2ライセンスMIT変更で大騒ぎしていますな。 Phi-2改造版も密かにあちこちであります。 ちなみにGGUF版はこちらからダウンロード出来ますし huggingface.co/kroonen/phi-2-… Phi-2 llamafile版もこちらからダウンロードできます huggingface.co/jartine/phi-2-… 2024-01-06 20:15:36 CodingNerds COG @CodingnerdsCog @Microsoft finally changed the license for their small #LLM phi-2 to MIT! 🚀 >> Phi-2 is a 2.7 billion parameter
今日のWebは商取引などの目的に最適化され、少数の企業によって所有されている。個人に力を与え、自己表現を促すかつてのWebの魅力を取り戻す「HTMLエネルギー(HTMLエナジー)」というムーブメントが密かに盛り上がりつつある。 by Tiffany Ng2024.01.08 363 9 Webサイトは、常に洗練されたデジタル体験だったわけではない。 かつて、ネットサーフィンをするには、自分の意に反して音楽が再生されるタブを開いたり、色つきの背景にタイムズ・ニュー・ローマン書体の文字がびっしり詰まったページを読んだりする必要があった。スクエアスペース(Squarespace、Webページ作成サービス)やソーシャルメディアが登場する以前の2000年代、Webサイトは個性を表現するものであり、コードの知識とインターネット上に存在したいという願望を持ったユーザーが、HTMLを使ってゼロから作るもの
画像生成AIが出力した絵画を人間が描いた絵と見比べてもらう実験を行ったところ、どちらが描いた絵なのかわからなくても人間の絵の方が高く評価され、親しみやすく感じられることが確かめられました。 Artificial intelligence and art: Identifying the aesthetic judgment factors that distinguish human- and machine-generated artwork. https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Faca0000570 Research finds people struggle to identify AI from human art, but prefer human-made works https://techxplore.com/n
世界で最も権威ある学術誌の1つであるScienceは2024年1月4日に、Scienceが発行する全ての学術誌において、研究結果として「不正に加工された画像」を使用していることを検出するプロセスに人工知能(AI)を導入して自動化することを発表しました。 Genuine images in 2024 | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn7530 All Science journals will now do an AI-powered check for image fraud | Ars Technica https://arstechnica.com/science/2024/01/all-science-journals-will-now-do-an-ai-powered-check-for-image-f
今年は大規模言語モデル(LLM)の様々な分野へ導入した論文がトップジャーナルに溢れるようになる元年と言えるかも知れない。一般の方ににとってLLMは、ChatGPTのようなテキストを学習させたモデルを指すのだと思うが、元々ノンリニアーな情報を扱う生物学では、早くから様々な目的でLLMの導入が進んでいる。最も普及しているのが蛋白質の構造予測もでるαフォールドだろう。 過去の経験は未来の予測に重要だが、これまでの予測はデータをなんとか法則に落とし込んで、その法則を未来に適用してきた。これに対しLLMでは、過去のデータを自然にコンテクスト化して、そこから最も確率の高い結果を導き出す。まさに生物情報に合致したモデルと言えるが、これと似ているのが気象現象だ。 本日紹介する論文 今日紹介するGoogleの2つの研究所からの論文は、3700万パラメーターを持つニューラルネットを用いて、地球規模で過去の気象
AI技術の発展によって、実写と見分けが付かない精巧な画像を作成できるようになりました。しかし、画像生成AIで作成した精巧な画像は偽情報の拡散に用いられる可能性があるため、画像生成AIによって生成した画像とカメラで撮影した本物の写真を正確に見分ける技術の開発が求められています。新たに、キヤノン・ニコン・ソニーといったカメラメーカーが写真に「実写であることを証明するデジタル署名」を埋め込む技術を開発していることが報じられています。 ニコンやソニー、「AI偽画像」防ぐカメラ 電子署名で - 日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC21C520R21C23A2000000/ Nikon, Sony and Canon fight AI fakes with new camera tech - Nikkei Asia https://asia.ni
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