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わずか10秒の元音声でもリアルな「なりきりボイチェン」できる無料ソフト『Seed-VC』は過去最高レベルの再現度か（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
筆者はUTAUによる波形接続の時代から「その人の声になりきる」技術を試してきましたが、このほど、その中でも画期的と思える技術に出会いました。『Seed-VC』（Seed Voice Conversion）というオープンソースソフトです。 ■AIボイチェンの進化どこが画期的なポイントかというと、高い音質を維持しながら、ゼロショット、つまりファインチューニングをせずに、1秒から30秒までの短い音源を参照するだけで、短時間でオリジナルに近いボイチェンができるところにあります。 以前紹介したDiff-SVCやRVCは、オリジナル音声に近いボイチェンが可能ですが、学習にはそれなりの長さのオーディオデータと高性能GPUによる処理が必要です。
GitHub - jellyfin/jellyfin: The Free Software Media System
Jellyfin is a Free Software Media System that puts you in control of managing and streaming your media. It is an alternative to the proprietary Emby and Plex, to provide media from a dedicated server to end-user devices via multiple apps. Jellyfin is descended from Emby's 3.5.2 release and ported to the .NET Core framework to enable full cross-platform support. There are no strings attached, no pr
シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース
シングルバイナリでローカル実行可能、高速なOLAP用オープンソースDB「DuckDB 1.0」正式リリース オープンソースとして開発されているOLAP用データベース「DuckDB」が正式版となるバージョン1.0に到達したことが発表されました。 OLAP用のデータベースといえば、クライアント／サーバ方式の大規模なサーバアプリケーションが一般的ですが、DuckDBは、SQLiteのようにローカル環境上でシングルバイナリでローカル環境でも簡単に実行できる点が最大の特徴です。 SQLでクエリを記述すると同時に、Python、Java、Node.js、Rust、Go、C/C++、R、ODBCなどから呼び出せるAPIも備えており、クライアントアプリケーションに組み込むこともできます。 対応するプラットフォームはWindows（x86_64）、macOS（Intel/Apple Silicon）、Lin
【OpenGPT】GPTsのリスクを全て克服した無料オープンソース版GPTsを実際に使ってみた | WEEL
WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 OpenGPTは、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できるプラットフォームです。 このアプリケーションは、OpenAIが11月に発表したGPTsとほぼ同じものですが、こちらはオープンソースなので完全無料で作成や、他の人が作ったものを使用できます。 今回は、OpenGPTの概要や使ってみた感想をお伝えします。 是非最後までご覧ください！ OpenGPTの概要 OpenGPTは、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できるプラットフォームです。 このアプリケーションは、OpenAIが11月に発表したGPTsとほぼ同じものですが、こちらはオープンソースなので無料でChatGPTアプリケーションの作成や、他の人が作ったものを使用できます。 とはいえ、OpenGPTには無料版と有料版があり、無料版の場合は文字制限や使用回数に制限がありま
Stability AI、言語モデルシリーズ「StableLM」の第1弾をリリース — Stability AI Japan
Stability AIは、新しいオープンソースの言語モデル StableLMをリリースしました。アルファ版は30億パラメータと70億パラメータのモデルが用意されており、今後150億パラメータから650億パラメータのモデルも用意される予定です。開発者は、CC BY-SA-4.0ライセンスの条件に従って、商用または研究目的で、私たちのStableLM ベースモデルを自由に検査、使用、適応することができます。 2022年、Stability AIは、プロプライエタリなAIに代わる透明でオープンで拡張性のある画期的な画像モデルである Stable Diffusionを一般公開しました。StableLM モデル一式のリリースにより、Stability AI は、基盤AI 技術をすべての人が利用できるようにすることを続けています。StableLMモデルは、テキストやコードを生成でき、様々なアプリケー
Hello Dolly: オープンなモデルでChatGPTの魔法を民主化する - Qiita
サマリー 我々は、誰でも歴史のあるオフザシェルフのオープンソース大規模言語モデル(LLM)を活用し、高品質トレーニングデータを用いて単体のマシンで30分トレーニングすることで、魔法のようなChatGPTのように指示に従う能力を提供できることを説明します。驚くべきことに、指示への追従には最新かつ最大のモデルは必要ないように見えています: GPT-3の1750億のパラメーターと比較して、我々のモデルは60億のパラメーターです。我々のモデル(Dolly)のコードをオープンソース化し、Databricks上でどのように再作成できるのかを示します。DollyのようなモデルによってLLMの民主化の助けとなって、限られた数社のみが購入できるような何かを、どの企業でも所有し、自身の製品を改善するためにカスタマイズできるようなコモディティになることを信じています。 背景 プロプライエタリの指示追従モデルであ
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装
Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装 Redisやmemcachedに代表されるインメモリデータストアは、高速なデータアクセスを要求される場面で使われています。 このインメモリデータストアを2022年の最新技術を用いて設計、実装することで、Redis/memcached互換を実現しつつRedisの25倍高速とする「Dragonfly」が登場しています（開発元のアナウンス、GitHub）。 Redisやmemcachedが登場した十数年前と比べて、現在ではCPUのマルチコア化やI/Oの高速化、メモリの大容量化など、ハードウェア技術が大きく進化しています。 これらを最大限活用する設計と実装を取り入れることでRedisやmemcachedよりも大幅な高速化と高効率化を目指したのがDragonflyです。 採用した主な技術
いろんなサービスを勝手に連携させるオープンソースのタスク自動化ツール「Huginn」を使ってみた
さまざまなウェブサービスを連携して作業を自動化してくれるツールにはIFTTTやZapierなどさまざまなものが存在しています。その中でも、「Huginn」はオープンソースで開発されており、自分でサーバーを立てることでデータを傍受される心配なく利用できる自動化ツールとのことで、実際に使ってみて使い勝手を試してみました。 GitHub - huginn/huginn: Create agents that monitor and act on your behalf. Your agents are standing by! https://github.com/huginn/huginn Huginnのページによると、一番簡単なのはDockerを利用したセットアップとのこと。DockerがインストールされたPCのターミナルで「docker run -it -p 3000:3000 hugin
OSS未経験「なにから始めたらいいかわからない…」←これを一気に解決する神リポジトリ - Qiita
はじめに こんにちは。WEBエンジニアのmasakichiです。 OSSを始めたいと思いながらも「なにから始めたらいいかわからない…」と悩んでいませんか？ そんなOSS未経験者にGood First Issueというリポジトリをお勧めしたく記事にしました。 この記事で書いてあること この記事には以下の2つが書いてあります。 Good First Issueについて Good First Issueからコントリビュートするまでの流れ（経験談） Good First Issueとは OSSにコントリビュートしたことのない開発者でもすぐに始められる人気プロジェクトをピックアップしたキュレーションサイトです。 プロジェクトのリンク先はgithubリポジトリで管理されています。 リポジトリはこちら キュレーションサイトはこちら Good First Issueでは下記の基準を満たしたプロジェクトがピ
AWS、コンテナ特化で瞬時に起動する軽量VM「Firecracker」オープンソースとしてバージョン1.0に到達。AWS LambdaやAWS Fargateで利用
Amazon Web Services（AWS）がオープンソースとして開発し、コンテナの実行に特化した軽量な仮想マシン「Firecracker」がバージョン1.0に到達しました。 Firecrackerは2018年11月に行われたAWSのイベント「AWS re:Invent 2018」でオープンソース化が発表されました。コンテナのために作られた仮想化技術で、同社が「マイクロVM」と呼ぶセキュリティにフォーカスして設計されたスリムな仮想マシンです。 AWS Lambdaのような高速なサーバレス環境を実現するために同社が開発しており、実際にAWS LambdaやAWS Fargateで利用されていると説明されています。 基本的な特徴として、小さなメモリフットプリントとオーバーヘッドに加えて、外部から攻撃可能な部分を最小限にするなどのセキュリティ対策を実装しています。 速度にもフォーカスしており
GitHub - raimohanska/ourboard: An online whiteboard
Setting your nickname or sign in Click on the top right corner nickname field to change your nickname Optionally, log in with your Google user account. This allows you to create private boards and to track your favorite boards across devices Adding items Drag from palette Double click to add a new note Use keyboard shortcuts below Adding links Paste a link to text, it'll automatically converted to
日米OSDN離合集散、苦闘の21年史
さて、ついに退職エントリだ。私は米国のオープンソース・ムーブメントを日本で再現するためのコアを作るために民間企業へやってきたはずだった。それから21年、随分と長い航海になってしまったが、結局様々な尻拭いを続けてきたという感慨ばかりが起きてくる。一つの歴史として書き残すいいタイミングなのでその苦闘を振り返っておこう。 なお、長く付き合いが続いてしまう米国側法人は下記のように名称が変化している。なるべく頭に米国と付けて日本側法人と区別しやすいように記述するが、突然名称が変わったりするので注意してほしい。多くがもはや消滅した法人のことなので、さすがに一気読みするような酔狂な人はほぼいないと思うが。 VA Research Andover.net ↓ ↙︎ (VAによる買収) VA Linux Systems ↓ ↘︎ (Andoverから社名変更) VA
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GitHub - Cinnamon/kotaemon: An open-source RAG-based tool for chatting with your documents.
Introducing MPT-7B: A New Standard for Open-Source, Commercially Usable LLMs
SigNoz | The Open Source Datadog Alternative
https://jp.techcrunch.com/2021/10/14/linked-ideal-toposoid-release/
GitHub - rinnakk/japanese-pretrained-models: Code for producing Japanese pretrained models provided by rinna Co., Ltd.
