https://minorun365.connpass.com/event/297923/

ChatGPTの新しい画像生成AIのDALL-E 3は、かなり自由に画像をコントロールすることができます。 １．リアル画像のコントロール＞20代の日本人女性の写真を作成してください。 生成された画像＞３番目の女性の眼鏡をはずして、喜怒哀楽の表情を見せてください。 生成された画像※１枚目の画像以外は眼鏡をはずしてくれませんでした。また、喜、怒、哀の表情は描いてくれましたが、楽の画像は生成できませんでした。 ＞この女の子を、１．走らせてください。２．座らせてください。３．ジャンプさせてください。４．逆立ちさせてください。 生成された画像※３枚目までは上半身だけの画像なので、ジャンプしているかどうかはよく分かりません。４枚目はちゃんと逆立ちしています。 ＞縦長画像にして、全身を見せてください。 生成された画像４枚目の画像※これで、３枚目の画像がちゃんとジャンプしていることが分かります。４枚目は、

The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. Th

本Surveyの目的 近年LLMの学習や推論に関するさまざまな新しい手法が提案されている。本surveyではこれらの手法を外観することで、近年のLLM研究のキャッチアップを容易にすることを目的とする。また、これらの手法で用いられたアイデアの幾つかはLLM以外の言語モデルや、言語以外のドメインにおいても転用できるものもあると信じている。 LLMに関する提案手法の外観 以下の観点でまとめる。 アーキテクチャの改善に関する手法 事前学習の安定性に関わる手法 事前学習の高速化に関わる手法 推論の高速化に関する手法 Decode手法 解釈性に関する手法 注意事項として、今までに自分が読んだ論文を中心にまとめているため網羅的なsurveyとはなっていない。また、fine-tuningに関わる手法については提案された手法の多さと比較して自分の調査した範囲が不足していると考えたためこのsurveyからは除

この記事の目的と対象者 この記事は、統計をほとんど勉強したことがない人が、立派に「ベイズ統計」というナウでヤングな統計学について語れるようになるまでの道標を示します。 ドヤ顔でベイズ統計について正しいことを語れるようになる、統計に詳しい人とがガッツリ議論できるようになるぐらいまでがこの記事のゴールです。 この記事の勉強をしたところでベイズ統計を使いこなせるようになるわけではないことに注意してください。 現場で使いこなせるようになるには、プログラミングがある程度できる必要もありますし、対象となる実データも必要です。 本当に統計的処理をする前には、前処理なんかも必要ですよね…… 統計を使ったデータ分析には、統計学の理論だけではなく、様々な道具を身につける必要があるのです……涙 （よみがえる眠れぬ夜のおもひでたち……） 基本的には書籍を使った勉強法を紹介していきます。 ある程度、統計学のことが分

ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023 (SES 2023)

はじめにプロンプトは、ChatGPTのような高度なAIを使いこなすためには欠かせない技術となっています。今回は、いま日本で一番 ChatGPT を使い倒している経営者兼プロンプトエンジニアの七里さんが考案した七里式プロンプト「8+1の公式」をご紹介させていただきます（※七里さんの許可を得て紹介しています）。これは、最大限の成果を生み出すためのプロンプト制作に役立つ独自の公式で、ビジネスや個人利用において、効果的な応答を生成するための鍵となります。 本記事では、その概要から具体的な例と一緒に解説していきます。読者の皆様がより効果的にChatGPTを使いこなすためのガイドとなることを願っております。最後に非常に重要なお知らせもあるのでお見逃しなく。 それでは早速、「8+1の公式」を一つずつ見ていきましょう！ 「8＋1の公式」ソース：https://twitter.com/shichiri_11

身近な疑問にお答えする「なんでなん？」のコーナーです。 ひときわ暑いこの夏。 お盆が明けても厳しい暑さが続いています。 先月（７月）、話題になったのが、「大阪・枚方市で日中の最高気温が３９.８度を観測し、ことし全国で最も高くなった」というニュースです。 枚方市があるのは大阪府の北東部、大阪湾からおよそ３０キロ離れた所です。 枚方はこの夏、２回も全国１位の最高気温を記録したほか、先月（７月）から８月２２日までで、３５度以上の猛暑日となったのは２９日。 なんと「２日に１回は猛暑日」という暑さなんです。 「枚方、暑いの、なんでなん？」。 その理由を徹底調査しました。

Qiitaでは、Qiita CLIを使うことで、Qiitaの記事をGitHubリポジトリで管理できます。 また、Qiita CLIを使うと普段お使いのエディタで記事を執筆できます！ Qiita CLIの詳細はQiita CLIのREADMEをご確認ください。 Qiita CLIを使って記事をGitHubリポジトリで管理する方法 1. リポジトリを作成する GitHubでリポジトリを作成します。 リポジトリの各種設定は、お好きな設定でOKです。 詳しいリポジトリの設定方法は、GitHub Docsをご確認ください。 2. QiitaのトークンをGitHub ActionsのSecretsに設定する 2-1. Qiitaの個人用アクセストークンを発行する Qiitaの設定 にあるアプリケーション > 新しくトークンを発行する から個人用アクセストークンを発行します。 すでに発行されているトーク

こんにちは，株式会社Nospareリサーチャー・千葉大学の小林です． 今回はJournal of Royal Statistical Society Series Aにも掲載されたGabry et al. (2017)（arXiv版）の紹介をします．この論文では次の挙げられるベイズ分析のワークフロー 探索的データ分析 分析前のモデルチェック アルゴリズムの動作チェック モデル推定後のモデルチェック において視覚化をどのように使っていくかについて書かれており，実証分析や実務においてベイズ分析を行うにあたってとても有用な内容になっています．本記事で掲載する図などは著者がgithubにポストしてあるコードを使って作成しました． データ分析例の設定 この論文では終始PM2.5に関するデータ分析例を取り扱っており，この例では以下の設定があります． PM2.5は人体に対して影響があると考えられ，本当は

TL;DR 「Qiitaで炎上するタイトルのつけ方」というテーマを書くのに失敗したので、諦めて最近学習している「ベイズ統計モデリング」に関するメモや書籍をまとめた。 記事のタイトル通り、文系エンジニアが数学知識0からベイズ統計モデリングを勉強するときに読んだ方がいい本や資料を網羅したつもりです。 もしオススメ資料とかあったら追記するので教えてもらえると嬉しいんだな〜(｀・ω・´) 前提条件 中学生レベルの数学知識 Pythonが少しでもわかるエンジニア力 （Rがわかるともっと捗る） ポイント 書くこと ざっくりな説明とコメント オススメ資料 書かないこと 正確な説明 細かい説明 そもそも（ベイズ）統計モデリングとは？ すでにあるデータを使って未知の値を推定したりするやつです。ざっくり言うと統計と機械学習を合体して最強なやつです（にこり） 詳しくは StanとRでベイズ統計モデリング (Wo

「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、JBアドバンスト・テクノロジー株式会社の新居田晃史氏。プロンプトエンジニアリングの実践について発表しました。 登壇者の自己紹介 新居田晃史氏：みなさんこんばんは。トップバッターということですが、僕はあまりMLに明るくない人なので、今から「ChatGPT」をいったん触ってみて、「この後何をしていったらいいんだろう？」みたいな、本当に初心者の人に向けてプロンプトエンジニアリングの話をしようかなと思います。よろしくお願いします。 （会場拍手） ちょっと自己紹介です。JBアドバンスト・テクノロジーという会社の先進技術研究所に所属しています。人よりちょっと走るのが速いで

はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIのシステム開発会社」で、代表をしております^^ この記事では、「LangChain」というライブラリを使って、「ウェブサイト検索が可能なChatGPTの作り方」を解説します。 この記事を読むことで、検索APIを使わずに、ウェブ上の最新情報を取り入れたChatbotの作成が可能になります。 ChatGPTやLangChainについてまだ詳しくない方は、こちらを先にご覧ください◎

2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/

画像生成AI「Stable Diffusion」などの開発で知られるStability AIが、ChatGPTに使用される大規模言語モデルの「GPT-3.5」に匹敵する性能の大規模言語モデル「FreeWilly1」と「FreeWilly2」を公開しました。 Meet FreeWilly, Our Large And Mighty Instruction Fine-Tuned Models — Stability AI https://stability.ai/blog/freewilly-large-instruction-fine-tuned-models stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor · Hugging Face https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor