LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節(Decoder Clause): テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
2023年4月18日にMicrosoft Research AsiaとMicrosoft Azureのカイ・シェン氏らの研究チームが拡散モデルを使用した小品質の音声合成システム(TTS)である「NaturalSpeech 2」を発表しました。NaturalSpeech 2では数秒の短い音声サンプルを利用する事で、人の声だけでなく歌声までも忠実にシミュレートすることが可能になっています。 [2304.09116] NaturalSpeech 2: Latent Diffusion Models are Natural and Zero-Shot Speech and Singing Synthesizers https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.09116 NaturalSpeech 2 https://speechresearch.github.io/na
Earlier today we announced some changes that will accelerate our progress in AI and help us develop more capable AI systems safely and responsibly. Below is a recap of what DeepMind CEO Demis Hassabis shared with employees: Hi Team When we launched DeepMind back in 2010, many people thought general AI was a farfetched science fiction technology that was decades away from being a reality. Now, we l
Vite 4.3 is out! April 20, 2023 Quick links: Docs: English, 简体中文, 日本語, Español, Português Vite 4.3 Changelog Performance Improvements In this minor, we focused on improving the dev server performance. The resolve logic got streamlined, improving hot paths and implementing smarter caching for finding package.json, TS config files, and resolved URL in general. You can read a detailed walkthrough
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
先週、LLM(GPT-3.5)によって固有の性格や属性を持たせた25人のAIエージェントによる小規模社会シミュレーションの実現を試みたGenerative Agents論文が話題になりました。 本論文では、信憑性のある人間の行動をシミュレートするジェネラティブエージェントを紹介します。大規模言語モデルを拡張したアーキテクチャを用いて、エージェントの経験を自然言語で記録し、リフレクションにより統合し、それを行動計画に利用します。インタラクティブな環境でユーザーと自然言語で対話できるようにし、信憑性のある個々の行動と新たに現れる社会的行動を実現します。今後の研究では、生成エージェントのアーキテクチャをさらに改良し、人間の行動のシミュレーションをさらに向上させることが求められます。またこの技術は、教育、ゲーム、ビジネスコミュニケーションなど、さまざまな分野での応用が期待されています。 アブストラ
MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models The recent GPT-4 has demonstrated extraordinary multi-modal abilities, such as directly generating websites from handwritten text and identifying humorous elements within images. These features are rarely observed in previous vision-language models. We believe the primary reason for GPT-4's advanced multi-modal
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成」(2023年4月17日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆる「Infrastructure as Code」ツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 PulumiはTypeScriptやPython、Go、Javaといった一般的なプログラミング言語を使ってインフラの構成コードを記述
Google has been worried about A.I.-powered competitors since OpenAI demonstrated a chatbot called ChatGPT in November.Credit...Laura Morton for The New York Times Google’s employees were shocked when they learned in March that the South Korean consumer electronics giant Samsung was considering replacing Google with Microsoft’s Bing as the default search engine on its devices. For years, Bing had b
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