ド下手な俺が半日だけ絵を練習してみた｜shi3z
前回、絶望的な画力のなさでAIといえど俺の伝えたいことが伝えられなくて非常に困ったので、もうここは諦めて絵を勉強することにした。人間、何歳になっても勉強できる! 職業柄、「図」はよく描くのだが、「絵」特に、メカではないキャラクターは苦手だった。 学生時代、「漫画アニメーション研究会(まに研)」の幽霊部員だった時も、キャラクターが描けなかったので馴染めなった苦い記憶を持つ。 しかし、時は大AI時代。 AIさんに思い通りの絵を描いてもらうには、俺だって最低限の画力が必要だということを前回痛感したため、このクソ忙しいのに半日だけ絵を練習した、という話。 色々な本をKindleで買ってみたが、良かったのはこれ。 Kindleで買って感動して、DVD付きの書籍をわざわざもう一冊買い直すくらいハマった。 これは、自主制作のアニメ制作から初めて絵を修行し、最終的にはスタジオジブリの入社試験に合格できるほ
Claude-3でアニメーション書かせてみた!AIアニメ新時代｜shi3z
学校の先生の皆さんに朗報です。 もうアニメーションをパワポで頑張って作る必要はないかもしれません。 まあ別のことを頑張らなければなりませんが。 Claude-3は、Pythonでアニメーションを生成するプログラムを生成できます。 「こんな感じのアニメーションを作るPythonコードを書け」と言えば作ってくれます。 まず百聞は一見にしかず。こちらをご覧あれ これはニューラルネットの基本中の基本である「三層パーセプトロン」の動作をアニメーション化したものです。これは便利。今までKeynoteとかのアニメーション機能を駆使して作っていたのですが、できることとできないことがあり、どうしても妥協するしかありませんでした。 このアニメーションのように、パーセプトロンの上をどのように信号が流れていくかを可視化するのは専用のプログラムを書かなくてはならず、非常に面倒でした。仕事でなければやってらんねえ。
こんなこと書いていいの!?電通のヤバい手口を暴露した電通マンの知られざる悲惨「電通マンぼろぼろ日記」｜shi3z
昨日は技研フリマで昼から飲んでしまい、技研バーが始まる頃には椅子で寝ていた。 まつゆう*と交代して家に帰り、そのまま寝てしまったので午前四時くらいに目が覚めた。 猪瀬直樹の「ラストニュース」を全部読んでしまったので、「ミカドの肖像」を読み始めたが眠くなってしまい、別の本を探した。 買った覚えはないのだが、いつの間にかKindleにダウンロードされていた「電通マンぼろぼろ日記」を読み始めたらもう止まらない。一気に読み終わってしまった。 僕は電通とは多少関わりがある。一時期は毎年のように電通の研修で講師をしていたし(今考えるとなぜ僕がそんなことをしていたのか謎すぎる)、多分本書に登場するF社とも仕事をしたことがある。 電通の友達とは今でも毎月何かしらで飲んでいる。 僕が本格的に企画の基礎を学んだのは電通の仕事が最初で、堺屋太一の「インターネット博覧会(インパク)」向けの企画を作る時だった。 電
東浩紀「訂正可能性の哲学」はAI関係者必読だ!｜shi3z
先週、今週とあちこちへ出張が続いているので、移動時間の合間、ネットが途切れる山奥にさしかかったあたりで東浩紀「訂正可能性の哲学」を読んだ。東さんの本はいつもそうなのだが、あまりの内容に驚愕した。 そして昨日はたまたま東さんにVisionProを体験させる約束をしていた日なので、会う前に一気に読み終えた。すごい。もっと早く読めばよかった。 東さんの本は基本的に「凄すぎる」ので、読むと影響を受けすぎてしまってしばらく自分の思考が戻ってこない状態になる。しかし最近の僕は、むしろ忙しすぎて誰かの思考を取り入れたいモードになっていたのだ。 その意味で、まさに今の時代に必要とされている本だと思うし、本当にすごい。10年前に上梓された「一般意志2.0」の続編でもあり、なおかつアップデートでもある。もちろん読んでなくても全然良い。 特に舌を巻いたのは、落合陽一の「デジタルネイチャー」や成田雄介の「無意識デ
Apple Vision ProはHoloLensの完成形。現時点での限界値｜shi3z
昔は海外の電波を発する新製品は国内で使用できなかったが、今は総務省の技適の特例制度を利用することでいち早く試すことができる。 「海外法令」云々のところで多少つまづいたが、これはFCC IDを検索すれば解決した。 https://fccid.io/BCGA2117 VisionProのFCC IDはBCGA2117だった。 これで準備完了。 吾輩は、かつては1990年代にキヤノンのMR(混合現実感)システムや理化学研究所のSR(代替現実感)システムを試し、大学院の履修生をやっていた頃はVR特講を受講し、学生対抗国際VR(人工現実感)コンテストに参加したこともある。htc Viveでいくつかのデモを作り(ほとんどは非公開)、Oculusもほとんど持ってるくらいはHMD好きである。片目リトラクタブルHMDで自転車の走行を支援するシステムのデモも2008年頃に作った。 2017年には機械学習したM
プログラミングの超基本的な考え方をド文系の人に説明した動画｜shi3z
哲学者の東浩紀さんと思想史と近代科学史(特にコンピュータ史)の本を一緒に書いてみようという企画が今年から立ち上がった。 すると東さんがある日の生放送で、「しかし俺も最低限プログラムくらいかける必要があるんじゃないか。しかし最低限のプログラムとは何か」と言っていたところ、シラスの桂さんが「エラトステネスの篩ふるいとかですかねえ」と言っていて、もうエラトステネスと聞いたら黙ってはいられない吾輩が怒涛の勢いで生放送したところ、東さんが一番乗りで入ってきてくれたのでその場でライブコーディングしながらプログラムの書き方を簡単に教えることにした。 https://shirasu.io/t/zelpm/c/shi3zlab/p/20240105163405 プログラミング言語習得のコツプログラミング言語は、言語であるため、マニュアルを頭からお尻まで読んで内容を暗記するよりも、「これってどうやんの?」「こ
俺に起業の相談をするな｜shi3z
最近よく聞かれるので改めて言っておく。俺に起業の相談をするな。一切受けつけていない。突然事業のアイデアを言われても俺は助けないし助けられない。 俺が相手にするのはUberEatsのユーザーと、昔から一緒に仕事をしている人の紹介だけだ。もうすぐ五十路が見えているというのに新たな人間関係を構築しようとするほど俺は暇でも気長でもない。 相談されるとそれだけで僕の頭脳が無駄に消費される。俺に相談するというのは基本的に泥棒である。俺は何か聞いたら自分でも意識しないうちに気の利いた解決策を考えてしまう。俺にとって俺の頭脳は商売道具だから、俺に起業の相談をするというのはタダでイラストレーターに絵を描けと言ってるのと同じだ。 相談を受けなくていいようにたくさん記事を書いてるし本も書いている。俺の情報を一方的に発信するのは構わないのだが、誰かのへんな考えを聞いて時間を浪費したくない。時間は限られているのだ。
無料でGPT4越え!?ついに来たXwin-LM｜shi3z
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
プレ・シンギュラリティ、もう始まってない?｜shi3z
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ｜shi3z
やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp
会話という錯覚について｜shi3z｜note
あちらの記事は万人向けに書いているので、行間読まないとわからないようなことは省略してあるのだが、本欄の読者には補足として蛇足になるかもしれないが会話について研究していて思ったことを記しておく。 人工無能と僕記事中にあるように僕がチャットボット・・・当時は人工無能と呼ばれていたが・・・を開発し始めたのは中学生の頃だ。1990年頃だと思う。 きっかけは、中学校にNECのパソコンが導入されて、友達に自分のプログラムを見せる機会を得たからだ。 家で一人でプログラミングしているときはどうも気分が乗らなかったのだが、友達を面白がらせるという動機は子供の頃の僕にとっては非常に強く働いた。 一度、家で人工無能のプログラミングをしたときは、相手が自分しかいないのでわりとすぐ飽きてしまったが、中学になってその熱が再燃した。 きっかけは月刊ASCIIに、AWKの特集が載ったことで、AWKというのは要はUNIX用
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
日本語で指示するだけでAIが作画する無料Webサービスを公開しました #Stable Diffusion｜shi3z
お知らせ（8/27 08:08）新サービスに移行しました。より便利に使いやすくなっています。そしてずっと無料です 開発の経緯はこちら https://note.com/shi3zblog/n/n8a3c75574053 夜更かしをしていたらすごい勢いでStable Diffusionが落ちてきて、あまりにうれしいのでこの喜びを皆様と分かち合いたく、無償で公開します。 使い方低コスト運用ですので、テキストボックスに文字を入力したあと、Requestボタンを押して、しばらくしたらリロードしてみるとどこかに自分の入れたものが表示されているはずです。といっても、今回のStableDiffusionはめちゃくちゃ速いので運が悪いと無視されます(そうしないと無限に電気代とサーバー代がかかってしまうので無料故の措置だと思ってください)。 注意事項Requestを連打しないでください。 腕に覚えのある方h
Midjourney/Memeplex(StableDiffusion)などの画像生成AIで思い通りの画像を出すヒント｜shi3z
このnoteの収益を使ってStable Diffusionを使ったWebサービス https://memeplex.appを公開しました。誰でも無料で何枚でもAI作画をすることができます(そのかわり、混み合ってる時は時間がかかると思います)。 このnoteで学んだことをぜひ活用して、AIによる新しい時代の風を感じてください。 また、本文中にMidjourney、StableDiffusion、DreamStudio、Memeplexなどの言葉が頻出するため、全面的な修正を行うことにしました。StableDiffusionに統一しておきたいと思います。 現状(2022/8/28)は、StableDiffusion=DreamStudio/Memeplexと考えて構いません。Memeplexは将来的にStableDiffusion以外のアルゴリズムもサポートする予定だからです。
真実とは何か｜shi3z
ITジャーリストAyanoさんという人がいて、彼女はすごい人なのである。 何がすごいかというと、ものすごいダイエットに成功した人なのだ。 【大会まで1週間】 秀子先生の緻密な指導と仲間の理解と応援のおかげでここまで来ることが出来ました❗️ のこり1週間悔いのないよう最後まで全力でやり抜きます💪 みなさん応援よろしくお願いします‼️#フィットネスビキニ https://t.co/7lmPdxWeHs pic.twitter.com/2ICgNdXnOK — ITジャーナリスト富永彩乃 Ayano Tominaga (@AyanoTDO) July 23, 2017 そんなAyanoさんと初めて会った時、せっかくだから一緒に写真を撮りましょう、ということになったのだが、Ayanoさんは「だったらこのカメラで撮って下さい」と、中国製の自撮りに特化したスマホが出てきた。プリクラのように、少し目が
今日から俺は、｜shi3z｜note
私、社長ではなくなりました。 思えば、会社を飛び出して19年、海外に行ったり、個人事業主になったり、結局会社を作ったり、ゲームを作ったり、CMSを作ったり、ハードを作ったり、やりたい放題やってきて、つくづく思っていたのは、「俺は社長には向いてない」ということでした。 過去のブログでも度々言及していたように、社長ほど割りに合わない仕事はありません。 給料が高くていいなあと思うかもしれませんが、中小企業の社長なんて、少しお金が貯まれば、すぐに自社株買いに回さなくてはなりません。結局、形を変えて会社にお金を戻していたわけです。 川上量生さんも以前言っていたように社長になるというのは、社長を辞めるゲームの始まりです。いかにいい形で社長を辞めることが出来るか。会社が軌道に乗り、自分が一から百までやらなくても、社員が自律的に行動し判断し、会社が持続的に成長出来るようになること、そのために必要な幹部社員
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