AI系の研究・開発に関する情報収集元を紹介 - Qiita
昨年、株式会社松尾研究所（東京大学松尾研とビジョンを共有）に転職しました。 現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています（リサーチャー職）。 本記事では社内の有志向けに実施した、私が普段実施している情報収集元の紹介です。 私は現在、「企業での基礎研究者」的立場ですが、AI系は基礎研究から開発、ビジネスの距離が近いため、ビジネス関連の情報も幅広く見るように心がけています。 以下、 毎朝チェックしている情報 週単位でチェックしている情報 月単位でチェックしている情報 の順番に紹介いたします。 1. 毎朝チェック 1.1 最新の研究情報 最新のAI系研究論文の調べ方ですが、私は 「labml.ai」 の 「Find latest and trending machine learning papers」 を使用しています。 こちらのサイトでは、T
生成AIは日本語の画像をどこまで理解できるのか？ - Qiita
はじめに こんにちは！AI エンジニアのヤマゾーです。 ここ数年生成 AI の進化が目覚ましく、生成テキストの品質だけでなく画像の理解力も各段に向上しつつあります。例えば以下の記事を書いた時の ChatGPT は画像中に書かれた日本語を殆ど読めなかったのですが、現在は難しい漢字もスラスラ読めるようになっています。 その他にも、X ではインフルエンサーの「〇〇を読めた！」「〇〇を扱えた！」という投稿を毎日のように見かけます。中には再現性や新規性が怪しい投稿も含まれるようですが、ここまで活発かつ継続的に多くの進展が報告されるのは異例の事態です。 それでは、現時点における生成 AI は実際どこまで日本語の画像を理解できるのでしょうか？ 本記事ではこの疑問に答えるべく、三大生成 AI である ChatGPT、Gemini、Claude を対象にオリジナルのテストを行い、初学者向けに解説しようと思い
「AIに仕事を奪われた絵師」な訳だが｜走り書き
「当然の時代の流れだった」と思っているという話。 最初に書いておくとこれはAIに反対する記事ではないので、規制を推奨する内容を期待して開いた人はブラウザバックをお勧めする。 あと推敲全然しないで思いつくままに書いてるから、すごく読みづらい。 それでも良いという人は以下にどうぞ。 2年ちょっとくらい前まで、イラストで食っていた。 ただし、バリバリ企業と契約とかして1枚10万とか取っているプロイラストレーターではない。 ココナラとかSkebとかSKIMAとか、そういうコミッションサイトでフリゲーやTRPGやVtuber用の立ち絵イラストを1枚1万弱で売り捌いている、いわゆる「アマチュア底辺絵師」だった。 （そう呼ばれる層にいた、という意味で「底辺」という言葉をあえて使う） 絵のクオリティは全身立ち絵で1万円ついたらいい方ってくらいの、「X(旧Twitter)でよく見るちょっと絵が上手い人」のラ
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒
Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。テクノロジー本部 アドバンストテクノロジー部 部長の時田充です。私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。その一環として、Difyの全社活用をテーマに2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。 Dify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの開催 カカクコムでは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを選定したことと並行して、弊社CTOの京和がDifyアンバサダーのサンミンさんと共にDify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの企画を進めました。立ち上げてすぐのコミュニティで開催までの期間が2週間弱しかなかったため、カカクコムが全面的にバックアップし、イベントの
実録：AIで描く漫画の実際 ～AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる (1/6)
こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第2回です！ ■第1回はこちら 実録：AIで描く漫画の実際 ～体験して見えた、その実力と課題!! その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年3月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視する事はできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのような事が出来るのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるものなのか？ 『AIに仕事を奪われる』と『今のAIは実戦では使い物にならない』という真逆の意見を多数見るが、この二つは両立しないのでは？ 実際はどっちなんだ？」「画像AIを試し
Firecrawl
Crawl, Scrape, CleanWe crawl all accessible subpages and give you clean markdown for each. No sitemap required. [ { "url": "https://www.firecrawl.dev/", "markdown": "## Welcome to Firecrawl Firecrawl is a web scraper that allows you to extract the content of a webpage." }, { "url": "https://www.firecrawl.dev/features", "markdown": "## Features Discover how Firecrawl's cutting-edge features can tra
Firefox、サイドバーに統合する生成AIを選択可能に。まずはChatGPTやGoogle Gemini、HuggingChatなど、今後も選択肢を追加
Firefox、サイドバーに統合する生成AIを選択可能に。まずはChatGPTやGoogle Gemini、HuggingChatなど、今後も選択肢を追加 Mozillaは、Firefoxの新機能としてサイドバーにChatGPTやGoogle Geminiなど任意の生成AIサービスを選択して統合できるようにすることを明らかにしました。 今後数カ月のうちに登場するFirefoxの開発バージョンであるNightlyにおいて、実験的実装を開始する予定です。 下記はその動作を説明している画像で、左側にあるサイドバーに生成AIのチャットボットが統合され、Webページ上で選択された文字列をチャットボットに送り、要約してもらうといったことが可能です。 ほとんどのWebブラウザでは、Googleなどの検索エンジンの機能が統合されていますが、ユーザーはどの検索エンジンを利用するかを設定で変更可能になっていま
GPTを生んだ先端技術「Transformer」、その基礎を正しく理解する
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 すっかり市民権を得た対話型AIサービス「ChatGPT」。ChatGPTで用いられている自然言語モデルが「GPT」（Generative Pre-trained Transformer）です。いわゆる「大規模言語モデル」（LLM：Large Language Model）の1つであり、本稿執筆時点（2023年12月）の最新バージョンは「GPT-4 Turbo」です。バージョンを追うごとに、精度向上などの進化を遂げてきました。 このGPTの核となるディープラーニング（深層学習）のモデルが「Transformer」です。前述のGPTの正式名称を見直すと、「T」はTransformerのTであることがわかります。このネ
2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジは「プラットフォームエンジニアリング」「クラウド開発環境」、AIを活用した「AI拡張型開発」など。ガートナー
2024年のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジは「プラットフォームエンジニアリング」「クラウド開発環境」、AIを活用した「AI拡張型開発」など。ガートナー 調査会社のガートナージャパンは、2024年以降のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表しました。 同社が発表した戦略テクノロジトレンドは以下です。 ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス これまでソフトウェアエンジニアリングにおける意志決定は、責任者の直感的な感覚や経験、スプレッドシートなどでの進捗管理などを基に行われてきました。 ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンスは、これをソフトウェアの開発ライフサイクルにおいて、例えばどれだけのコードが新規作成されたか、リファクタリングされたか、どれだけのプルリクエストが発生し、いくつがレビューされたか、などの精緻な数値によって
Fastly、生成AIのAPIをインテリジェントにキャッシュ、高速レスポンスとコール回数削減を実現する「AI Accelerator」発表
Fastlyは、生成AIへのAPIコールをセマンティックに基づいてインテリジェントにキャッシュすることで、APIコールからの高速なレスポンスとAPIコール回数の低減によるコスト削減などを実現する「Fastly AI Accelerator」を発表しました。 インテリジェントなセマンティックキャッシング 通常のアプリケーションが提供するAPIは、引数と返値が文字列や数値などのデータ型によって決められています。そのため、APIキャッシュのアルゴリズムにおいて引数が一致しているかどうかを判断し、一致している場合にはキャッシュ済みの返値を高速に返す、といった処理はそれほど複雑なものではありません。 一方で、最近登場した生成AIにおいては、プロンプトが自然言語で記述されるため、ほとんど同じ内容であったとしてもさまざまな表記や表現が可能なため、プロンプトが過去のプロンプトと完全に一致することは期待でき
OpenAI、AIインフラをAzureだけでなくOracle Cloudへも拡大へ
オラクル、マイクロソフト、OpenAIの3社は提携を発表し、OpenAIにさらなるAIインフラのキャパシティを提供するために、OpenAIが利用するプラットフォームをMicrosoft Azureに加えてOracle Cloudへ拡大することを発表しました。 もともとOpenAIとマイクロソフトは複数年にわたる長期的なパートナーシップにより、Microsoft AzureがOpenAIの独占的なクラウドプロバイダーとして、研究や製品、APIによるサービスなど、OpenAIのすべてのワークロードを支えることを発表しています。 今回の3社の提携は、このOpenAIを支えるクラウドプロバイダーにOracle Cloudが加わることを意味します。 OpenAIのサム・アルトマンCEOはこの提携に当たり、次のようにコメントしています。 We are delighted to be working w
生成AI検索エンジンのPerplexityはクローラーを防ぐ「robots.txt」を無視してウェブサイトから情報を抜き出している
Perplexityは生成AIを利用した検索エンジンであり、ユーザーの質問に対してAIが直接回答を生成できるほか、ユーザーのプロンプトに基づいたウェブページを生成する「Pages」という機能を提供しています。そんなPerplexityが、検索エンジンやAIトレーニングなどのボット(クローラー)を制御するテキストファイル「robots.txt」の指示を無視し、管理者がPerplexityの巡回を禁止したウェブサイトにもアクセスしていることが判明しました。 Perplexity AI Is Lying about Their User Agent • Robb Knight https://rknight.me/blog/perplexity-ai-is-lying-about-its-user-agent/ GoogleやBingなどの検索エンジンやChatGPTをはじめとする生成AIは、ク
自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog
はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
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Model & API Provider Analysis | Artificial Analysis
AWS、開発スキルがなくても生成AIへのプロンプトで業務アプリが作れる「AWS App Studio」プレビュー公開
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
eesel AI - Instant answers to every company question
自分だけの信頼できるAIへ グーグル「NotebookLM」公開
