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カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
はじめに LangChainと呼ばれPythonライブラリをご存じでしょうか。 OpenAIのAPIなど、LLMを用いたアプリケーションは学習時点のデータを用いて回答するため、最新情報が求められるケースでは使い勝手が悪いです。 そこで登場したのがLangChain。 LangChainを用いれば、最新情報を考慮したチャットアプリが作成可能です。その他にも開発をサポートする様々な機能がLangChainには備わっています。 今回はLLMアプリケーション開発によく用いられる LangChainを導入するメリットや各種機能(モジュール) について紹介します。 LangChainとは何か LangChainとは、GPT-3 のような大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)を用いたサービス開発時に役立つライブラリです。 LangChainを用いると、他のシステムと統
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
米Microsoftは3月14日(現地時間)、米OpenAIによる「GPT-4」発表を受け、2月から提供しているチャットbot「新しいBing」は「検索用にカスタマイズしたGPT-4」をエンジンとしていると公式ブログで明らかにした。 Microsoftはこれまで、新しいBingは「OpenAIが昨夏に共有したGPT-3.5よりはるかに強力な、ChatGPTを強化するLLM」とのみ説明していたが、「過去5週間に新しいBingプレビューを使った人は、GPT-4の初期版を既に体験済みだ」とコーポレートバイスプレジデント兼コンシューマーチーフマーケティングオフィサーのユスフ・メディ氏は語った。 OpenAIによるGPT-4の更新は、随時Bingに反映される。 2月に新しいBingのAIモデル「プロメテウス」について説明したジョルディ・リバス氏は「プロメテウスで使う次世代モデルはGPT-4だ」とツイ
「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を3行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語(日英中独仏西葡伊)対応 → 長文を3行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は
人工知能(AI)企業のDeepMindが開発しているAI「AlphaStar」が、Blizzard Entertainmentのリアルタイムストラテジー(RTS)「スタークラフト2」でプロのトッププレイヤーであるTLO氏とMaNa氏と対戦し、10連勝を達成しました。 AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/ これまでAIの性能をテストし評価するための方法の1つとして将棋や囲碁が使われてきましたが、AIの性能が高くなるにつれて、AIが挑戦するゲームはより複雑化。近年ではゲームの中でも特に複雑な操作と情報処理が必要となるRTS
米Google傘下のYouTubeのスーザン・ウォジスキCEOは12月5日(現地時間)、不適切な動画対策の成果と今後の取り組みについて発表した。 YouTubeでは3月、人種差別やイスラム過激派に賛同する内容などの不適切な動画が広告収入を得ているとして批判された。また、未成年が出演する動画への不適切なコメントや、「YouTube Kids」に子ども向けではない動画が表示される問題も浮上している。 Googleは6月、こうした問題に対処するために機械学習による問題コンテンツ検出システムの強化を約束した。 ウォジスキ氏によると、6月以来、機械学習システムは従来の5倍以上人間のレビュアーをサポートしたという。機械学習のサポートを得て、15万本以上の動画を暴力的過激主義だとして削除した。現在では、暴力的過激主義だという報告の98%は機械学習によるもので、そうして報告され、実際に問題だと人間のレビュ
中国の電子商取引会社アリババ・グループ・ホールディングは研究開発費を2倍余りに増やし、向こう3年で150億ドル(約1兆6900億円)とする。次世代技術を開発し、業界を一変させる可能性のあるムーンショット(困難だが実現すれば大きな影響をもたらし得る挑戦)プロジェクトを探る。 アリババは世界各地に研究所を7カ所設立し、研究員を100人採用すると電子メールを通じて発表した。人工知能(AI)やインターネット・オブ・シングス(IoT)、量子コンピューティングの研究に従事し、特定分野では機械学習やビジュアルコンピューティング、ネットワークセキュリティーなどを含むとしている。 ブルームバーグの集計データによれば、アリババが過去3会計年度に投じた研究開発費は64億ドル。今回発表した支出額はその2倍余りとなる。 研究所は中国国内のほか、米国、ロシア、イスラエル、シンガポールに設立し、カリフォルニア大学バーク
この4人の美少女キャラのうち、 3つは、 「コンピュータで自動生成」したもの 1つだけ 「人の手で描かれたもの」です。 どれが「人の手で描かれたもの」か、判りますか? (答えは中ごろにあります) ************ 美少女キャラクターをコンピュータが自動生成してくれるサイトがあります。 make.girls.moe 製作者twitter: Aixile@MakeGirlsMoe (@namaniku0) | Twitter (サイトの使い方の詳細などは下記サイトが参考になります) 1クリックで嫁がポンポン生まれるサービスが登場 深層学習で萌えキャラを自動生成 - ねとらぼ また、どうやって作っているかの解説論文も公開されています(英文) (どうも「Getchu.com」のサムネイルを学習させて画像処理しているっぽいですね・・) 何も考えず1クリックで、このレベルの美少女画像が無限に出
世界中のみんなとつながりたい」という目標に向かって活動する、バーチャルタレントKizuna AI(キズナアイ)のオフィシャルウェブサイトです。
対話型人工知能(AI)である[PROJECT Samantha](β)版『罵倒少女:素子』のサービスにご参加いただき、誠にありがとうございました。 わずかな期間ではありましたが、素子との会話はお楽しみいただけましたでしょうか。 最初は罵倒に拒絶感をもっていた人も、罵倒を受け続けるうちに赦された気持ちになっていったのではないでしょうか。 「罵倒から始まる特別な関係」——そんな新しい扉を開くお手伝いができたなら幸いです。 PROJECT Samanthaチーム一同 当サービスは、株式会社ソニー・ミュージックエンタテインメントと株式会社言語理解研究所が開発した対話型人工知能(AI)を使い、設計されています。 残念ながら『罵倒少女:素子』のサービスは終了いたしましたが、2017年の正式サービスに向けてより良いサービスをご提供できるよう、ユーザーの皆様からいただく声をもとにサービス向上と品質改善への
「今から10年後の2026年、AIは東大に入る程度の知能を有すると思いますか?」──ガートナー ITインフラストラクチャ&データセンターサミット2016に登壇した新井氏は冒頭、会場に向けて1つの質問を投げかけた。 この問いに「Yes」と挙手した人は、全体の80%以上にのぼった。「この質問の次に、どうしてYesと思うのかを聞くと、多くの人がビッグデータを活用した機械学習、最近ではディープラーニングの例を挙げる」という。 今年はAIが人間に勝つには10年かかるといわれていた囲碁の世界で、グーグル傘下のDeepMindが開発した「AlphaGo」が世界チャンピオンに4対1で大きく勝ち越して、世間を驚かせた。東大は日本一難しい大学だが、それでも毎年約3000名が入学する。プロ棋士になるほうが難しい。そのプロ棋士にAIは勝った。 「だったら東大に入ることはそれほど難しくはないのではないかと皆さんは考
村上福之です。AlphaGoのサーバ利用料金をエイヤでお見積りをしたら58億9811万4845円だった。ざっくり60億円。ソースはGoogle様のGCEお見積りツール。年間2586万ドル=29億円くらい。開発&学習2年なのでそれくらい。「株式会社まんだらけ」を2つ買収しても10億円オツリが来るプライス。スペックは適当。ただし、GPU利用料金を除く。GPUインスタンスは一般に公開されていないからだ。だから、本当はもっと高いかもしれないし、CPUも公式発表の1202台でずっと使った場合なので分からない。あと、Persistent Diskなどは0円で設定している。 言いたいことは、どっちにしても、零細ベンチャー企業は払えない金額だということが分かった。 有限会社シーリスの有山社長と話していて、「AlphaGoってGoogleみたいにサーバやGPUを死ぬほど使えないと無理だよね。カネかかりすぎ。
日時 8月27日(木) 14:50~17:30形式 CEDEC CHALLENGE プラットフォーム コンシューマPCモバイルその他 (1) 一から説明しますので対話型ゲームと人工知能に興味があればどなたでも参加できます。人狼は対話ゲームの一例ですので、人狼がわからなくても説明するので大丈夫です。 (2) 人狼知能エージェント(対話型エージェント)に関する基本的な知識や実装力があれば、より深く理解できます。 (3) 可能であれば、以下のサイトを先に予習されると、よりよく理解できます。 http://www.aiwolf.org/expslide/ (4) 事前の大会にエントリーして頂ければ、実際に大会に参加することも可能です。 →6月にエントリーを開始します。http://www.aiwolf.org (1) コミュニケーションゲームにおける人工知能に関する最先端の技術的知見と基礎。 具体
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