WWDC24：機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合 | NEWS | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「機械学習とAIモデルをAppleシリコンに統合」を公開しています。 AppleのCore MLチームのエンジニアQiqi Ziao氏は、Core ML Toolsに加えられたいくつかのエキサイティングなアップデートについてお話しします。これらのアップデートは、機械学習やAIのモデルをApple Siliconでより良く活用するのに役立ちます。モデルデプロイのワークフローには3つの重要な段階があります。 私は準備段階に焦点を当て、多くの最適化を共有し、デバイス上でモデルを最も効率的に実行するための機能が含まれていることを確認します。このセッションでは、あなたがすでに機械学習モデルを持っていると仮定します。このモデルは、事前に
GitHub Copilotと快適なユニットテストコード作成生活
こちらで登壇させていただいた資料です。 https://trident-qa.connpass.com/event/314818/ ※ こちらは2024/05/23 時点の私の考えとなります。更新の予定はございませんのでご了承ください
GPT-4o API：料金、利用方法などを完全解説
GPT-4oを自分のプロジェクトに導入したり、それを使って新しいプロジェクトを開発したりしたい場合、Apidogという完璧なAPI管理ツールを使うことがおすすめです。ApidogではOpenAI APIプロジェクトを便利にアクセスして、GPT-4o APIを直ちに利用したり、テストしたり、自分のプロジェクトに導入したりすることができます。 また、完全に無料なツールなので、下記のボタンから無料でApidogを利用し始めましょう👇👇👇 buttonGPT-4oとは？GPT-4oとは、米国時間5月13日にOpenAI社がによって発表された最新のAIモデルになります。4oのoはomniの略で、「すべてを包括」という意味合いがあり、これまでのテキストと画像か、音声でChatGPTとやりとりする利用方式とは違い、テキスト、音声、画像やビデオを組み合わせて、GPT-4oとやりとりすることができるよ
速度・出力量・コスト効率最強の、Gemini 1.5 Flash！
はじめに おれの名前は樋口恭介。とにかく速いものが好きだ。そして今日は最近一番"速さ"を感じたものを紹介したい。そう、"Flash"のことです。 5月15日にGoogleの新しいモデル「Gemini 1.5 Flash」が発表され、ちょうどその日に名古屋イノベーターズガレージというところで生成AIのセミナーをすることになっていたので、その場で触ってみました。 そしたら……なんかプロンプト一発で1万字くらいが数分で出てきてしまい、あまりの衝撃で絶句してしまいました。LLMが出てきてから1年半くらい？ ほぼ毎日触っていますが、こいつらはまだおれを驚かせてくれる……。 以下は急に446行・約1万字が出てきて放心状態のぼくの様子。 まあこういうのは動きを見てもらうのが一番でしょうから、ぜひ見てみてください。以下、あらためて触ってみた様子を動画におさめたものです。 Flashのデモ動画 いやこれマジ
OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」（超知能）の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日（現地時間）、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI（Ar
準備0でローカルLLMを動かす(LM Studio)
はじめに Metaが新しく公開したLLMの性能が他の最新モデルに匹敵する性能となっており、ベンダーから提供されるAPIを使わずに、自分のPC上でLLMを動かしたい欲求が高まりました。 ローカルでLLMを動かすメリットとして、以下が考えられます。 従量課金制のAPIの費用を気にしなくて良い (※PCの電気代はかかるが) 個人情報を第三者に送信しないので、プライバシー面を考慮する必要がない LM Studio ローカルでLLMを動かす懸念として、環境構築など準備に時間がかかることが一つ挙げられます。 そこで、便利なツールを探していたところ、LM Studioを発見しました。 このツールは、GUI上でLLMの取得から起動までをボタンクリックで進めることができます。 さらに、チャットのUIやローカルサーバの起動・Pythonコード例の提示までしてくれる便利ツールとなっていました。 操作手順 使用し
ChatGPTまではわかるけど、その先はちょっと苦手な経営者… 伊藤穰一氏と松尾豊氏が語る、AI時代のトップに必要な姿勢
日本のAI戦略の論点 元榮太一郎氏（以下、元榮）：最後に、日本の企業が今なすべきことは何なのかということについて。松尾さんは、AI戦略会議で座長もされているので、日本が何をすべきかというところの前のルールメイキングなどを議論されているところだと思いますが。現時点における論点や方向性みたいなものを簡単にお話しいただけますか。 松尾豊氏（以下、松尾）：これも資料を見ていただければと思いますけども。AI戦略会議で暫定的な論点整理を出していまして、大きく3つあります。 まず、リスクへの対応として、例えば個人情報、機密情報の扱いや、著作権、知財についての扱い。こういったものをどうしていくかを議論しないといけないし、そこに懸念をお持ちの方がおられるので、しっかり対応していかないといけません。 2つ目がAIの利用で、AIを使って生産性をあげる必要があるのでどんどん使っていきましょうと。国が先頭を切って使
9時間かかる仕事、6分で終了 パナ子会社「ChatGPTはビジネスに有効」 (1/3)
パナソニック独自AIサービスの活用実績を報告する、パナソニック コネクト IT・デジタル推進本部 戦略企画部 シニアマネージャーの向野孔己氏 パナソニック子会社のパナソニック コネクトは6月28日、OpenAIの大規模言語モデルをベースにしたAIアシスタントサービス「ConnectAI」の活用実績を報告。今後は機能を拡大し、社内データを活用できるシステムへアップデートすると発表した。 社内利用は「想定の5倍」 「ConnectAI（旧称ConnectGPT）」は、日本マイクロソフトがMicrosoft Azure上で提供する「Azure OpenAI Service」を活用し、パナソニックコネクトが2023年2月から、国内の社員1万3400人に提供しているサービス。 当初は「GPT-3.5」でスタートしたが、Azure OpenAI Serviceの対応にあわせて、3月からは「ChatGP
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
Azure OpenAI Service を検証目的で使い始めるまでにやったことまとめ | DevelopersIO
Azure OpenAI Service を利用するための申請内容やチーム内の利用ルールを検討するために調べたことや対応したことをまとめました。作成した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 以前に Azure OpanAI Service を検証目的で利用するための準備をする機会があったため、利用申請前に確認したことや利用のためにルール化したことを本ブログにまとめたいと思います。また、実施した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 前提条件 導入・導入の前提条件は下記でした。 Azure AD は社内で導入済み Azure サブスクリプションは社内で払い出されたものを利用 チームの複数人が検証用途で Azure OpenAI Service を利用 Azure OpenAI を利用するサブスクリプションと Azure AD ユーザーとの信頼関係が既にある状態です。 もし組
生成AI時代におけるジェネラリストの復権｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ここ1~2年の生成AIの動きで「ジェネラリストの復権」が顕著になっていると感じる。 今まではクリエイティブ至上主義、スペシャリスト礼賛主義が台頭しており、一部の経営者を除いてジェネラリストは器用貧乏としてどちらかと言えば地位が貶められていたように感じる。 しかし、生成AIで専門的な技能がなくてもコードや画像、最近ではCGアニメーションも簡単に作成できるようになり、どちらかと言えば日々新しく登場するAI技術にキャッチアップして、幅広い知識やスキルを組み合わせて成果を生むジェネラリストの価値が相対的に上がっている。 実際に私自身もエンジニアやCGアーティスト、イラストレーターではないが、普通にコードを書いたり、以下のような建築画像やイラストを生成したりしている。 筆者がAIで生成した画像 筆者がAIで生成した画像 MITメディアラボのNeri Oxmanは、生成AIが話題になるはるか前からAg
ChatGPTやBardなど複数のチャットAIへ同時に質問して結果をずらっと比較できる「ChatALL」を使ってみたよレビュー
2022年11月にChatGPTが公開され、わずか5日間で100万ユーザーを突破したのを皮切りに、Microsoftが2022年12月にBing AI Chatを公開し、そしてGoogleも続いて2023年3月にBardを公開するなど多数のAIチャットサービスが登場しています。そうした複数のチャットサービスにまとめて質問を送信して結果を比較検討でき、一番いい結果だけを採用できるツールが「ChatALL」です。 sunner/ChatALL: Concurrently chat with ChatGPT, Bing Chat, bard, Alpaca, Vincuna, Claude, ChatGLM, MOSS, iFlytek Spark, ERNIE and more, discover the best answers https://github.com/sunner/ChatA
10分で分かるGoogle Gemini日本語版の使い方解説！最新活用事例9選も紹介 | WEEL
10分で分かるGoogle Gemini日本語版の使い方解説！最新活用事例9選も紹介 2024 2/10 皆さんはGoogleの「Gemini」を使ったことがありますか？ Geminiはもともと「Bard」という名称のAIチャットサービスで、ChatGPTの対抗馬として開発されました。 2023年12月には搭載モデルが「Gemini Pro」へとアップデート。そして2024年2月、名前がGeminiに変わり、課金をするとGemini Advancedが使えるようになりました。 今や、テキストでのやり取りやコード生成はもちろん、画像認識や拡張機能によるGoogleアプリとの連携までできるんです！しかも誰でも無料で使い放題！！ というわけで今回は、Geminiの概要や使い方、実際の活用事例などを紹介します。最後までご覧いただき、ぜひお手元のPCでGeminiを使ってみてください！ なお弊社では
【ChatGPT】海外でバズったヤバい使い方9選【2023年3月版】 | WEEL
ChatGPTでインテリアデザインを出力 この記事では、CnatGPTとほかのツールを連携させて高品質なインテリアデザインを出力させる方法が紹介されています。 ok, I got ChatGPT working with Additive Prompting Here's a 1 paragraph ChatGPT prompt you can use to generate infinite interior design/architecture photographs w/ 90%+ coherence to the prompt in Midjourney Full prompt w/ examples in thread. Try reading the prompts as you go 🧵 pic.twitter.com/zhGB03UGpD — Nick St. Pier
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
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生成AIユースケースを考え倒すためのGenerative AI Use Cases JP (GenU)の魅力と使い方
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生成系AIの実応用に向けて
Microsoft Launches New AI Skills Training and Resources as part of Skill for Jobs Initiative
「Microsoft 365 Copilot」が「Microsoft Whiteboard」や「OneNote」に拡大／限定早期アクセスプログラムを発表。AIスキルはすべてのビジネスパーソンに必須に
