ChatGPTやAIを実務に活かす方法をまとめています。業務効率化や動画制作、デザイン、ライティングやSEO、SNS、サイトやアプリ制作などのビジネス領域だけではなく、語学学習など多岐にわたるカテゴリを扱っています。ChatGPT、AIメディアを見れば非エンジニアでもAIを実践レベルで活用する方法がわかります。

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AI（Stable Diffusion WebUI）で画像生成をしていると意外と言うことを聞いてくれないということがよくありますよね。例えばキャラクターの髪や目や服の色がまちまちだったり、そもそもうまく出せなかったり……そんな悩みを解消するのが今日ご紹介するLoRAというわけです。 そもそもLoRAって何？　簡単に言えば素材となる画像を20～30枚程度用意し、AIに特徴を覚えさせることで人物や、背景、絵柄などを簡単に変更できるファイルのことです。 　Hugging Faceやcivitaiなどには多くのLoRAが公開されています。にきもなか先生がまとめてくださっているので、どんなものがあるのか気になる方はこちらをご覧ください。 Civitaiに公開されているLoraの昨日公開分までをまとめました。 AI制作の一助になれば幸いです。 多分600個くらいあります あなたの性癖の為のLoraリン

プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が

Consistency Models: 1~4stepsで画像が生成できる、新しいスコアベース生成モデル はじめに こんにちは。 今回は、Yang Songさんをはじめとする拡散モデルの第一人者が新たに提唱する生成モデルである、Consistency Model（一貫性モデル） を説明します。 まだ実用レベルのpre-trained modelがリリースされているわけではなく、PoCの段階ですが、その成り立ちやデザインからして、のちに拡散モデルの正統進化版の1つとして広く受け入れられるものになる気がしています。 前置き Consistency Modelは拡散モデルと強すぎる結びつきがあり、拡散モデルをスコアベース生成モデル（Score-based Generative Model）として捉えることが議論の端緒となっていることから、話に追いつくまでには数多くの文脈があります。 特に、以下の

HumanAuthorshipRequirement.md アメリカ合衆国著作権局 著作権登録ガイダンス：人工知能によって生成された素材を含む著作物について 2023年3月16日(木)発行 16190 FEDERAL REGISTER, VOL. 88, NO. 51 RULES AND REGULATIONS 37 CFR PART 202 アクション：方針表明 概要：著作権局は、人工知能技術の使用により生成された素材を含む著作物の審査および登録に関する実務を明確にするために、この方針表明を発表します。 日付：この方針表明は2023年3月16日に発効します。 FOR FURTHER INFORMATION CONTACT: Rhea Efthimiadis, Assistant to the General Counsel, by email at meft-AT-copyright.g

「良いネガティブプロンプトが思い浮かばない・・・」 「上手く生成できた画像の画質をさらにUPさせたい」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、画質をUPさせるネガティブプロンプトの生成テクニックを解説しています。 本記事の内容 画質を上げるネガティブプロンプト画質を上げるネガティブプロンプトの作成方法画質を上げるネガティブプロンプトを用いた動作検証 それでは、上記に沿って解説していきます。 まずは、次の画像をご覧ください。 どちらの画像が綺麗でしょうか？ 右側の方が、綺麗な画像に感じませんか？ 細部の描画や画質も含めて、右側の方が良い画像と言えるはずです。 そうじゃないと感じる場合は、次の画像をご覧ください。 どちらの方が、美味しそうですか？ チーズの溶け具合やトマトの新鮮さで右側だと思いませんか？ このように画質をUPさせる裏技が、存在しています。 AUTO

第1　はじめに 前回の記事で大規模言語モデル（LLM）に関するビジネスは3つのレイヤーに分けると理解しやすいというお話をしました。 このうち、レイヤー1は「大規模データセットや大規模言語モデルを自ら開発して公開・提供するレイヤー」です。 このレイヤーに関する最近の話題としては、自民党が公表したホワイトペーパー（案）や、OpenAIのサム・アルトマンCEO来日＋日本への7つの提言などがありますね。 【関連リンク】 ▼　自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム ▼　来日したOpenAIのアルトマンCEO、日本へ7つの提案–自民党の塩崎議員が明かす 今回の記事は、このレイヤー1に取り組む際の法的な留意点について解説をしたいと思います。 レイヤー1に関する論点の全体構造は以下のとおりですが、全部を解説するとボリュームが大きくなりすぎるため、とりあえず最も良く問題となる①に絞ります。 ①　デ

OpenAIが提供する「ChatGPT」などのチャットAIは要約やコーディング、翻訳などを人間の専門家以上の精度で実行できると報告されています。しかしチャットAIの訓練に必要な人間のフィードバックに基づいた強化学習(RLHF)を実行するエンドツーエンドなパイプラインが存在せず、最先端のチャットAIの訓練を行うことは困難でした。しかしMicrosoftが発表した「DeepSpeed-Chat」では誰でもChatGPTのようなモデルを作成可能です。 DeepSpeed/blogs/deepspeed-chat/japanese at master · microsoft/DeepSpeed · GitHub https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-chat/japanese これまでChatGPTのよ

Stable Diffusion 3 Medium は Stable Diffusion 3 series の最新かつ最も高度なテキストから画像へのAIモデルで、20億のパラメータで構成されています。フォトリアリズムに優れ、複雑なプロンプトを処理し、明瞭なテキストを生成します。ウェイトはオープンな非商用ライセンスでご利用いただけます。商用利用の場合は、ライセンスの詳細についてお問い合わせください。 コードをダウンロード Stable Assistant で試す

Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年（2022年）6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考：AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード

ELSI NOTE 掲載日：2023年4月12日　最終更新日:2023年4月13日 ELSI NOTE No.26 生成AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）論点の概観：2023年3月版 執筆者：カテライ アメリア、井出 和希、岸本 充生 執筆者からのひとこと 2022年から生成AI（generative AI）の波が押し寄せています。社会がどのように向き合い、使いこなし、場合によっては制限をかけていくべきか、そうしたことを考えるための基礎資料として、2023年3月末時点でのELSI論点を切り取ってみました。動きの速い分野なので、すでに古くなっている情報もあるかもしれないことをお断りしておきます。 PDF（1.5 MB） 大阪大学学術情報庫OUKA 生成AI（Generative AI）の倫理的・法的・社会的課題（ELSI）論点の概観 : 2023年3月版

先日行われた私の登壇内容「知らなきゃ損だ！こんな使い方もできるChatGPT活用例10選！」をブログでもお伝えさせていただきます。 当日のセッションではお伝えできなかったChatGPTとの細かいやりとりも当ブログでは公開させていただきますので、セッションを見ていただいた方もぜひ見てみてちょ。 はじめに 今回の活用例10選は以下2つのテーマに分けてお伝えをさせていただきます。 知っておくとちょっと便利な活用例3選 マーテックで役立ちそうな活用例7選 前半の活用例3選は普段ChatGPTを使っている時に発生するトラブルに対する対処法、後半の活用例7選は私が担当しているマーテックのプロダクトで使える活用例7選をご紹介します。 知っておくとちょっと便利な活用例3選 ネットワークエラーの対処法（活用例1） ChatGPTを使っていると以下のようなネットワークエラーのトラブルに遭遇することがあるかと思

二週間前、ChatGPTのような人間のインタラクティブ性(指示追従性)を示すように、$30以下でトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)であるDollyをリリースしました。本日、研究と商用利用にライセンスされた、人の手で生成された指示データセットでファインチューンされた、史上初のオープンソース、指示追従LLMであるDolly 2.0をリリースします。 Dolly 2.0はEleutherAIのpythiaモデルファミリーをベースとした12Bのパラメーターを持つ言語モデルであり、Databricks従業員によってクラウドソースされた人間の手で生成された新たな高品質な指示追従データセットのみを用いてファインチューニングされています。 我々は、すべて商用利用できるトレーニングコード、データセット、モデルの重みを含むDolly 2.0のすべてをオープンソース化します。これは、すべての組織がサー

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