15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー | DevelopersIO
15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode
LLM のニューロンを可視化し理解する Gemma Scope のススメ｜kawamou
LLM（に限らず NN の多く）は便利だが時にブラックボックス過ぎるキライがある。Google が発表した Gemma Scope は Google の LLM「Gemma」の内部ニューロンを可視化し分析することのできるオモシロツールである。 Gemma Scope公式が Colab を用意しているため触ってみた備忘録。 LLM の内部を理解する Mechanistic Interpretability（機械論的解釈可能性）Mechanistic Interpretability（機械論的解釈可能性）。唐突に難しい言葉だが、Gemma Scope 含めた LLM 内部挙動の理解を試みる領域を指す言葉なので触れておく。 深層学習モデルのブラックボックスを明らかにしようとする「機械論的解釈可能性」(Mechanistic Interpretability) の研究が注目されています。 機械論的
RAG入門: 精度改善のための手法28選 - Qiita
RAGの精度改善するために何があるかを学びました。基本系のNaive RAGを知っている人向けの記事です。 方法が多すぎるので、Youtubeの「RAG From Scratch」を中心に少し整理してみました。LangChainをよく使っているので、LangChain出典が多いです。 全体像 まずは、RAGの全体像。Indexingが同じ流れにあるのが少しわかりにくいのですが、実行タイミングとしてはRAGの前準備としてやっておきます。 画像出典: RAG from scratch: Overview もう少し粒度を細かくした図です。 画像出典: RAG from scratch: Overview 表形式で分類します。Generationだけ少し特殊です。 大分類 中分類 内容
Googleが大規模言語モデル「Gemma 2」をベースとしたパラメーターサイズがコンパクトな「Gemma 2 2B」、AIモデルの入出力をフィルタリングする「ShieldGemma」、モデル解釈ツール「Gemma Scope」を発表
Googleは2024年6月に大規模言語モデル(LLM)の「Gemma 2」を発表しました。当初発表されたGemma 2のパラメーターサイズは90億(9B)と270億(27B)の2つだったのですが、これらよりもコンパクトなパラメーターサイズでありながら優れたパフォーマンスを発揮できる「Gemma 2 2B」や、Gemma 2をベースとしたAIモデルの入出力をフィルタリングしてユーザーの安全を守ることができるという「ShieldGemma」、モデルの内部動作に関する比類ない洞察を提供することができるモデル解釈ツールの「Gemma Scope」を発表しています。 Smaller, Safer, More Transparent: Advancing Responsible AI with Gemma - Google Developers Blog https://developers.goo
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2024）シンポジウムでの招待講演の資料です。 https://dicomo.org/
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
日本語対応でGPT-4よりも高性能な大規模言語モデル「Command R＋」が登場したので使ってみた、無料でダウンロードしてローカル動作も可能
AI開発企業のCohereがGPT-4と同等の性能を備えた大規模言語モデル「Command R＋」を発表しました。Command R＋は日本語での応答にも対応しており、ローカルにダウンロードして実行可能なほか、ウェブ上で実行できるチャットアプリのデモも公開されています。 Introducing Command R+: A Scalable LLM Built for Business https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/ CohereForAI/c4ai-command-r-plus · Hugging Face https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus Command R+ https://docs.cohere.com/docs/command-r
たった3万7000円で自作できるオープンソースのロボットアーム
ロボット用の汎用(はんよう)AIの構築を目指しているというアレクサンダー・コッホ氏が、わずか250ドル(約3万7000円)前後で作ることができるロボットアームを、GitHubで公開しています。 GitHub - AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot https://github.com/AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot 以下は、コッホ氏がGitHubで公開しているオープンソースのロボットアームが実際に稼働している様子です。このロボットアームは安いだけでなく、機械学習でトレーニングすることでカメラの画像と関節のステータスだけを使って動かすことができるようになるとのこと。 Early results from my AI training runs. I've trained my $200 robot arm on a simp
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア（東京大学学術専門職員） [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら
第五のUI - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Izumo Ooyashiro, Izumo, Japan 1.4/50 Summilux ASPH, LEICA M (Typ 240) 気がついたら年末。半年もブログ更新ができていない*1。その上、最近、色々な場で人に色々聞かれるたびに思うことが随分と多い。澱（おり）のようにためておくのもどうかと思われ、色々書き出すモメンタムになればと少し書けたらと思う。 - 毎週何回か登壇、取材が続いているが、このところ、繰り返し聞かれることがいくつかある。 LLMによって仕事はなくなるんですか？ 今後AIでどんな仕事がなくなるんでしょうか？ OpenAI & Microsoft、Google/DeepMindのglobal big playersがガンガンとやる中、日本はなにかやれることはあるんですか Pivotなどで言われていた物魂電才について教えてください。 今後の学校教育はどうあるべきですか
StreamDiffusionをローカルで遊ぶ｜omiz
StreamDiffusionってなに？めちゃくちゃ速い画像生成ができるやつです。 いくつか機能が用意されていて、text2img、img2img、画面キャプチャからの画像生成、vid2vidができます。 個人的にvid2vidが激ヤバで感動しました。 リアルタイムAIお絵描き(?)も高fpsでできちゃう・・・ 下のリンクからでも動画が見れるので見てない人は見て欲しい。すごい。 (https://x.com/IMG_5955/status/1731971307732918532?s=20) (https://x.com/cumulo_autumn/status/1732309219041571163?s=20) (https://x.com/cumulo_autumn/status/1728768642052182231?s=20) インストールするよはやく遊びたいのでインストールします。
Visual Studio Codeに入れるべき拡張機能【2023年最新版】 - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに VSCodeは世界で多くの人が使っているコードエディタです。 開発の際に使用している人も多いのではないでしょうか。 今回はそんなVSCodeの拡張機能を一挙に紹介していきます。 拡張機能 VSCodeは世界中で支持されているコードエディタですが、最大の魅力が「拡張機能」です。 機能を追加して、より自分が使いやすいコードエディタにすることができます。 拡張機能のインストール 拡張機能のインストールのやり方を説明します。 アクティビティバーの拡張機能マークをクリックする（四角が4つあるマークです） インストールしたい拡張機能を検索する 拡張機能を選ぶ インストールをク
あなたの開発生産性を爆上げする、エンジニア向けAIツール22個｜苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば）
こんにちは。くるしばです。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業、経営したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに13000人以上の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — くるしば | 読めば10倍効率が上がるプログラミング学習の教科書 (@shiba_program) September 13, 2022 最近は下記のように、Udemyでプログラミング講座も出しています。 ありがたいことに公開から3ヶ月で800人以上の方に受講いただき、Reactジャンルの講座
1万種類を超える大規模言語モデル(LLM)をまとめてダウンロード数や類似性などを分かりやすく視覚化したデータライブラリが公開される
2022年後半から「ChatGPT」や「Bard」など数え切れないほどの大規模言語モデル(LLM)およびAIサービスが登場し、世界中のユーザーが生成AIを積極的に使い始めるようになりました。こうした大規模言語モデルの多くは機械学習モデルとデータセットのリポジトリであるHugging Faceに寄託されていますが、スタンフォード大学の研究者らがHugging Faceのデータをまとめて視覚化したものを新たに公開しました。 [2307.09793] On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.09793 Constellation https://constellation.sites.stan
イラストや実写画像を「拡大してもぼやけないSVG画像」に変換できるAIツール「Vectorizer.AI」を使ってみた
イラストや実写画像を大きく拡大すると輪郭がぼやけてしまいます。無料のウェブアプリ「Vectorizer.AI」を使えばイラストや実写画像を無限に拡大可能なSVG形式に変換できるとのことなので、実際に使ってみました。 Trace Pixels To Vectors in Full Color, Fully Automatically, Using AI - Vectorizer.AI https://vectorizer.ai/ 以下のGIGAZINEのロゴの「G」の部分です。 「G」を拡大すると、こんな感じに輪郭がギザギザ・ボヤボヤになってしまいます。JPGやPNGなどの画像形式では画像を小さな四角いピクセルの集合として表現しています。これは言い換えると「超高精細なドット絵」のようなものなので、画像を拡大すると輪郭がギザギザになったりぼやけたりしてしまうわけです。 「超高精細なドット絵」の
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
「コントロールの喪失」の恐れがあるとしてGPT-4を超えるAIの即時開発停止を全技術者に対して6カ月間求める公開書簡、イーロン・マスクやスティーブ・ウォズニアックなど1300人以上が署名
OpenAIが開発したGPT-4やChatGPTの成功をきっかけに、多数の企業やAI開発団体がAIの研究や開発を行っており、AI分野は急成長しています。しかし、急速な発展を遂げるAIは「社会と人類への深刻なリスク」があるとして、イーロン・マスク氏やAppleの共同創設者であるスティーブ・ウォズニアック氏などが公開書簡に署名しました。書簡の内容は「GPT-4を超えるAIの少なくとも6カ月間にわたる即時開発停止」です。 Pause Giant AI Experiments: An Open Letter - Future of Life Institute https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ Tech pioneers call for six-month pause of "out-of-contr
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