アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援
アトラシアン、新AIサービス「Atlassian Rovo」発表。GoogleドライブやGitHub、Slack、Teamsなど同社内外のサービスを横断してAIが学習、ユーザーを支援 アトラシアンは、同社製品およびGoogleドライブやGitHubなどサードパーティのサービスを横断してAIが情報を学習し、統合的な検索やチャットによる回答を実現することでユーザーを支援してくれる新しいAIサービス「Atlassian Rovo」を発表しました。 AI breaks down yet another barrier! Today at Team '24 we announced Atlassian Rovo – a new product that unleashes a company’s knowledge so teams can make better decisions faster.
日本リスキリングコンソーシアム
認定証の取得により子育てとキャリアアップ、 柔軟な働き方を実現 神奈川県 デジタルサイネージ業 小松 恵美さん 育児とキャリアの両立に悩んでいた時に日本リスキリングコンソーシアムの存在を知り、Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証を取得しました。転職活動を始めた当初は小さな子どもがいることもあり、不安を感じていたものの、新しいスキルを身につけたことで未経験分野での転職を実現できました。 データ分析の仕事に就いた今では年収が大幅に上がっただけでなく、リモートワークやフレックスなど、これまで以上に柔軟な働き方ができるようになりました。子育てをしながら新たな分野でのキャリアをスタートできたことで、将来の可能性が一気に広がったと実感しています。 育児とキャリアに悩んでいた時にコンソーシアムを知り、Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証を取得。転職活動当初
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
女子大生が100日連続で生成AIで100本のプログラムを書いたらどうなったか？
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
「求められるのは“自分で考える”能力」「学び方を学んでいることが重要」 江草陽太氏・竹迫良範氏が考える、今のエンジニアに必要なこと
「将来なりたい職業」として依然人気が高いエンジニア職。そんなエンジニア職ですが、生成AIなどの進歩もふまえ、10年後にどのような技術が主流になっているのか見通しを立てるのが難しく、将来に大きな不安を抱えている人が多いのも事実です。 そこで今回は、ログミーTechがブランドアンバサダー制度を開始することを記念して、さくらインターネット株式会社の執行役員 兼 CIO 兼 CISOの江草陽太氏と、後進のエンジニア育成に力を入れている株式会社リクルート データプロダクトユニット ユニット長の竹迫良範氏に、「10年後のエンジニアのキャリア」についてうかがいます。全5回。 登壇者の自己紹介 藤井創氏（以下、藤井）：今日はログミーTechのライブ配信に参加いただきありがとうございます。今回もモデレーターを務める、ログミーTech編集部のリーダーの藤井です。よろしくお願いします。 ログミーTechで新たに
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
AIの出現で奪われた仕事を見た話 - orangeitems’s diary
ChatGPTと言えば、かなり知名度も上がり私のブログの読者ならば認知度100％だと思うが、周辺から情報が入ってきているのでそのお話。 ChatGPTで仕事が奪われるなんて先の話でしょ、とお思いの方がほとんどだと思うが、もう実際に仕事がなくなっている。どんな仕事か。いやいや言い過ぎでしょ、人間の仕事が急に無くなるはずないじゃない、そう思うよね。ところがどっこい。あるのだ、もう無くなってしまった仕事が。 それは「AIを作る仕事」だ。いわゆる機械学習を勉強し実装しようとしていた集団がいた。研究内容は統計学や微分、線形代数など・・私は高校で文系に行ってしまったので縁遠かった数学を、AIの基礎として勉強していた。随分長い時間をかけて基本から積み上げていたが、残念ながらなかなか結果は出なかった。 そんな中、ChatGPTが出た。 彼らは、自分たちでAIを作るより、ChatGPTとつないでサービスを強
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
GPTが自社の情報を正しく学習するためにはWebサイトをセマンティックなHTMLでマークアップした方がよい説 | DevelopersIO
ChatGPTを試用している中で、質問に対する回答が誤っていることがあります。自社の情報をWebサイトで提供している企業として、どのようにすれば、GPTがより正確な自社の情報を学習するようになるのでしょうか。 ChatGPTに質問しつつ考えてみました。 はじめに ChatGPTについて、日々さまざまな応用が提案されています。 そのChatGPTを試用している中で、質問に対する回答が誤っていることがあります。自社の情報をWebサイトで提供している企業として、どのようにすれば、GPTがより正確な自社の情報を学習するようになるのでしょうか。 ChatGPTに質問しつつ考えてみました。 事前調査 まず、Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)について調べてみました。 WikipediaのGPT-3に関する項目では、GPT-3 の事前学習データについて
文字・画像と映像・音・3D深度・熱・動作を統合して現実世界を理解できるAI「ImageBind」をMetaがオープンソースで公開
人が外界を認識する時、「人通りの多い通りを見ながら、車のエンジン音を聞く」というように、視覚・聴覚・触覚・嗅覚・味覚という複数の感覚を同時に使います。MetaのAI開発部門であるMeta AIが、「テキスト」「画像と映像」「音声」「動きを計算する深度(3D)」「赤外線による熱」「慣性測定ユニット(IMU)による動き」という6つのデータを統合するオープンソースのAIモデル「ImageBind」を発表しました。 ImageBind: Holistic AI learning across six modalities https://ai.facebook.com/blog/imagebind-six-modalities-binding-ai/ IMAGEBIND: One Embedding Space To Bind Them All (PDFファイル)https://dl.fbaipu
「脳は世界をどう見ているのか」を読んだ
この前、3月21日にビルゲイツ氏はAIについてブログを書いた。 The development of AI is as fundamental as the creation of the microprocessor, the personal computer, the Internet, and the mobile phone. It will change the way people work, learn, travel, get health care, and communicate with each other. https://t.co/uuaOQyxBTl — Bill Gates (@BillGates) March 21, 2023 それについての私のツイートはこれ↓ ビルゲイツがAIについて長文ブログを投下。ビルゲイツが人生で革命的だと思ったテクノロジーは二
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
ブラウザなどのツール操作を簡単に自動化できるAI「ACT-1」が登場
AIスタートアップのAdeptが、デジタルツールを使用するように訓練された大規模なTransformerモデル「ACT-1」を発表しました。ACT-1はブラウザで何が起こっているかを監視し、クリック・入力・スクロールなどの特定アクションを実行できるChrome拡張機能に接続されており、操作を自動化できます。 ACT-1: Transformer for Actions https://www.adept.ai/act ACT-1は、ユーザーの高度な要求を受け止め、それを実行することができます。ユーザーはテキストボックスにコマンドを入力するだけで、あとはACT-1が実行します。 ACT-1への指示は、ブラウザ上に表示されるポップアップに英語で入力して行います。例えば「ヒューストンで4人家族が住む家を探してほしい、予算は60万ドル(約8400万円)」と入力します。 すると、物件の検索サイトでヒ
character.ai
I'm Trevor the Trip Planner, ready to orchestrate your dream journey. What destination is calling you today?
「論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかった」のは AI だけだろうか - 木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
「CustomGPT.ai」でPublickeyのコンテンツを学習させたチャットBotを作ってみた。サイト検索の代わりになるか？ 回答の精度と3つの大きな課題
「CustomGPT.ai」でPublickeyのコンテンツを学習させたチャットBotを作ってみた。サイト検索の代わりになるか？ 回答の精度と3つの大きな課題 ChatGPTを開発したOpenAIの技術を用いて、インターネット上のコンテンツをAIに学習させる機能を備えた「CutomGPT.ai」（以下CustomGPT）と呼ばれるサービスが登場しました。開発したのはPoll the People社です。 CustomGPTは、ChatGPTの持つ幅広い汎用の知識に加えて、特定のWebサイトの情報などを学習させることで、特定の情報に詳しくなるようにカスタマイズできるAIだと説明されています。 Product Hunt Launch Alert Today, we launched our https://t.co/PhjhqGcTkH on @ProductHunt. What is it:
NHKに聞く「人間のアナがいるのにAIがニュースを読む」理由
「AI自動音声でお伝えしています」 ある朝のNHK「おはよう日本」の画面。ニュース映像の右上に、こんな文字が表示されれていて驚いた。音声に違和感がなく、人間のアナウンサーの声だとばかり思っていたからだ。 意識してよく聞けば、イントネーションや“間”がやや不自然だが、流し聞きしているだけでは分からないレベルだ。 場面がスタジオに転換すると、人間のアナウンサーが2人写った。アナウンサーがそこにいるのに、AIがニュースを読んでいたのだ。 「おはよう日本」だけではない。NHKは、平日午後のニュース、ラジオ、Webのニュース番組の一部などでAIによるアナウンスを活用している。 AIアナウンスはどのように作られたのか？ 人間のアナがいるのに、なぜわざわざ、AIにニュースを読んでもらうのか？ NHKに聞いた。 放送時間ぴったりにニュースが読めるAI AIアナウンスの音声は、NHKが開発した技術だ。気象情
AI手書き「手書きくん」 - ロボットがあなたの文字で代筆
手書きくんは、ロボットがペンを持って誰の文字でも書くことができます。自分で書いた文字を写真で取るだけで、「手書きくん」はあなたの文字を学習します。そして、あなたの文字で手紙を代筆可能です。 印刷のDMと違って手書きの手紙は高い反応率を得ることが可能です。手書きだけでなく、手紙の送付まで行うので全く手間がかからないサービスです。 自分の文字だけでなくペンの師範の文字も学習済みなので、自分の文字で手紙を送りたくない人でも安心です。
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
MinecraftをAIがプレイ、10分で「ダイヤモンドのツルハシ」を高速作成 米OpenAIが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米OpenAIの研究チームが開発した「Video PreTraining （VPT）: Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos」は、人間がプレイするMinecraft（マインクラフト）の映像から複雑な動作を学習するモデルだ。学習したモデルは、熟練した人でも20分以上かかるダイヤモンドツールの作成を10分程度で成し遂げ、その有効性を示した。 人がプレイしたマインクラフトのプレイ動画がWeb上に多く存在する。今回のモデルはこの膨大な動画データで学習するわけだが、これら動画からは何が起きたかが分かるだけで、マウスの動きやキーの押し順
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