僕たちが考える最強のNo-code AI ～行動認識AIをノーコードで実現するプラットフォーム構成例 | gihyo.jp
誰でも使えるNo-code AIを開発しよう 近頃、文章生成AIや画像生成AIが世間を賑わしています。文章生成AI「ChatGPT」は、わずか2か月でユーザー数が1億人を超え、画像生成AIサービス「DreamStudio」は、有償でありながら2か月でユーザーを150万人以上獲得しています。これらのAIサービスが爆発的なトレンドとなった背景には、「専門家が構築する」といったイメージのある従来のAIとは違い、「誰でも簡単に使える」という点が大きいと言えます。 このように、AIをもっと身近に、ふつうの人が作ったりカスタマイズしたりできるようにする動きがあります。それが「No-code AI」です。 No-code AIとは、その名の通り、コードを書かずにAIモデルを作れる手法のことを言います。No-code AIでは、ドラッグ＆ドロップやキー入力など簡単な操作でAIモデルを作ることができます
完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す｜shi3z
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
【全体公開】今から追いつく！AIイラスト超入門｜スタジオ真榊【AIイラスト術解説】｜pixivFANBOX
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
自然言語系AIサービスと著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス（＊ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします）を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
OpenPoseとは | ディープラーニングで人のポーズを解析 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
AIは早くやったやつが勝つ 10分の1の時短を実現したソフトバンクのWatson活用法
日本IBMが、WatsonとIBMクラウドの最新情報とさまざまな活用事例を紹介するイベント「Watson Summit 2017」を開催した。その基調講演に、日本でのWatson活用を積極的に推進するパートナーである、ソフトバンクの社長兼CEO、宮内謙氏が登壇。他社に先駆け、自らWatsonを活用し、事例を生み出す同社が、Watsonを導入して業務がどう変わっているのかを紹介した。 「ソフトバンクでは、『一生懸命頑張る』とか『執念』とかではなく、徹底的にITやAIを活用した効率化を進めている」と宮内氏は言う。「システム部門だけでなく、現場の人間に、どこに無駄があるか、どこにムラがあるか、どこに重複した仕事があるかを洗い出してもらい、AIやIoTを活用するアイデアを出させている。自分が一番つらいポイントを、AIを使って改革できないか、考えてもらっている」 こうした取り組みの中で出てきたのが、
1
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
