基盤モデルが自動運転車を操ってる筆者のイメージ created by DALL-E Turingで機械学習チームでエンジニアをしている井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは2030年までにあらゆる場所で自動走行が可能で、ハンドルが必要ない完全自動運転システム（Level 5自動運転）の開発を目指して様々な技術の調査や検証を行っています。このテックブログではTuringがどのようにしてLevel 5完全自動運転にアプローチしていくのか、近年の基盤モデルやGoogleのロボティクス研究から考えていきたいと思います。 TuringのLevel 5への仮説 Level 5の自動運転をどのようにして作るのか。これは多くの人が気になるところだと思います。TuringではLevel 5自動運転の実現の鍵は「知能」にあると考えています。従来の自動運転の開発によって、LiDARやレーダー

Firefoxなどの開発で知られるMozillaが、オープンソースでのAIエコシステム構築を目指すスタートアップ「Mozilla.ai」の設立を発表しました。Mozillaからの投資額は3000万ドル(約39億円)に上る見込みです。 Mozilla.ai https://mozilla.ai/ Introducing Mozilla.ai: Investing in trustworthy AI https://blog.mozilla.org/en/mozilla/introducing-mozilla-ai-investing-in-trustworthy-ai/ AIに関する研究は長年にわたって続いてきましたが、2022年には「Stable Diffusion」「Midjourney」「DALL・E」などの画像生成AIやチャットAI「ChatGPT」、文字起こしAI「Whisper」

大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『⁠涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG

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3月21日（米国時間）、クリエイター向けのツールで知られるアドビが画像生成AIとして「Adobe Firefly」を発表しました。 このAIの学習に用いた画像の権利関係がどうなっているのか、SNS上では話題になっているようです。この点をアドビに聞いてみました。 権利関係はクリアされている？アドビのAIといえば、日本語の「先生」に由来する「Adobe Sensei」がすでに提供されており、Photoshopなどのツールで活用されています。 そして今回登場したFireflyは、自然言語からの「画像生成」と「テキストエフェクト」が実現しています。いま話題のジェネレーティブAIにアドビも参入した形になりました。 Fireflyは招待制のベータ版ではありますが、デモを見た限りでは、画像生成機能では自然言語による指示に加え、縦横比やスタイルなどのオプション指定が可能になっています。 自然言語による指示

DAX Expressは、Nuanceの会話型AIとアンビエントAI、OpenAIの生成型AIであるGPT-4を組み合わせることで、DAXでは4時間かかっていた臨床メモ作成を数秒で完了する。臨床メモは医師が編集でき、カルテに統合するには医師の承認が必要だ。 このサービスは「今夏」にプライベートプレビューとして提供を開始する予定。提供範囲やサービスの価格については公表されていない。 関連記事 ワードやエクセルと「GPT-4」が合体　「Microsoft 365 Copilot」発表　日本のDXも爆速化？ 米Microsoftのオフィスアプリ「Microsoft 365」に新機能「Microsoft 365 Copilot」が登場した。大規模言語モデル「GPT-4」を内蔵することで、「ChatGPT」のように「Word」や「Excel」などの作業をチャットするだけでサポートしてくれる。 Lin