GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.
| Demo | Discord | X | FastChat is an open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots. FastChat powers Chatbot Arena (https://chat.lmsys.org/), serving over 10 million chat requests for 70+ LLMs. Chatbot Arena has collected over 500K human votes from side-by-side LLM battles to compile an online LLM Elo leaderboard. FastChat's core features include: The trai
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
《日経Robo》自己注意機構：Self-Attention、画像生成や機械翻訳など多くの問題で最高精度
ニューラルネットワークはあらかじめ設計されたネットワーク構造に従ってデータが入力から出力に向かって計算されながら伝搬していく。多くの問題では、事前知識を使って構造を設計することで性能を上げることができる。 例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像は近い位置にある情報が関係があるという事前知識を使って、近い位置にあるニューロン間のみをつなぐことでパラメータ数を減らし、特定のモデルが学習されやすいようにして汎化性能を上げている。 このような事前知識は帰納バイアスとも呼ばれ、学習が成功するかの重要な要素である。しかし、データの流れ方は学習によって決定し、データに合わせて変わることが望ましい。 自己注意（Self-Attention）機構1-2）は、データの流れ方自体を学習し決定するような方法である。もともとRNN向けに提案されたが、CNNなど他のニューラルネットワークにも利用され
不確実性と上手く付き合う意思決定の手法
予測モデルの不確実性を減らすActive Learning, モデルの不確実性を予測結果に反映するThompson Sampling, オンライン最適化など
Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり | Seamless
Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり 2018-10-23 Google AIの研究者らは、画像内の全ての物体に効率的にアノテーションする手動と機械学習を組み合わせたツール「Fluid Annotation」を発表しました。 論文：Fluid Annotation: A Human-Machine Collaboration Interface for Full Image Annotation 著者：Mykhaylo Andriluka, Jasper R. R. Uijlings, Vittorio Ferrari 従来の手動ラベリングツールでは、画像内の各オブジェクトの輪郭を慎重にクリックして注釈を付ける必要があり、膨大な時間を要します。そこで、本論文は、画像内のすべてのオブジェクトと背景領
A3RT
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
GoogleのMachine Learning Crash Courseをやってみた - たけぞう瀕死ブログ
少し前にGoogleが社内教育用のコンテンツとして使用しているというMachine Learning Crash Courseが公開されていました。PredictionIOのコミッタをやっていながら機械学習はほぼ素人というのもどうかと思っていたこともあり、社内で毎日1時間ずつこの講座を進めてみることにしました。 developers.google.com 15時間で終わるということになっていますが、英語の動画やテキストの理解に時間がかかってしまい、最終的には40時間くらいかかってしまったものの、なんとか完走することができました。機械学習やディープラーニングの基礎について25のレッスンがあり、それぞれのレッスンは以下のコンテンツから構成されています。 動画による概要の解説 より詳細な内容を説明したテキスト ブラウザ上でビジュアルな実験が可能なプレイグラウンド ノートブックを使用したプログラミ
Machine Learning | Google for Developers
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
はてなにおける機械学習の取り組みについて - Hatena Developer Blog
こんにちは、アプリケーションエンジニアのid:syou6162です。2018年になってしまいましたが、2017年のはてなにおける機械学習の取り組みについて振り返ってみたいと思います。 機械学習サブ会とは リソース/ツール整備 定例会 プロジェクトの近況を共有、より専門的な困り事を相談 技術共有/雑談 論文読み会/専門書の輪講会 社内で機械学習ハッカソンの開催 おわりに 機械学習サブ会とは はてなではより専門的な内容に関するエンジニアの小集団として、サブ会という制度が昨年から開始されています。昨年までは個人的に機械学習勉強会をランチタイムに運営していましたが、社内で正式にサブ会として認定されたことにより、業務時間内に活動しやすくなりました。このエントリではサブ会発足からの約八ヶ月の活動を振り返りってみたいと思います。 簡単に背景について説明しておきます。はてなは現在のところ、研究開発専門の部
Encoder-Decoder でレシピの材料名を正規化する - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の原島です。部のマネージメントのかたわら、自然言語処理関連の開発に従事しています。本エントリでは、最近社内で開発した自然言語処理システムを紹介します。 ■ 「しょうゆ」のバリエーションは 100 種類以上 クックパッドで以前から解決したかった課題の一つに材料の名前（以下、材料名）の正規化があります。 クックパッドのレシピは複数の材料から構成され、各材料は名前と分量から構成されています。例えば、上のレシピの一つ目の材料は「豚薄切り肉」が名前で、「200g」が分量です。 さて、この材料名はこのレシピでは「豚薄切り肉」という表現でした。しかし、他のレシピでは「豚うす切り肉」という表現かもしれません。「豚うすぎり肉」や「ぶた薄切り肉」、「豚薄ぎり肉」等の表現もありえますね。 これは異表記同義（いわゆる表記揺れ）の問題ですが、同様の問題は他にも沢山あります。例えば、以下のようなものです。
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AI Voice Generator & Text to Speech
GitHub - microsoft/VoTT: Visual Object Tagging Tool: An electron app for building end to end Object Detection Models from Images and Videos.
How Google does Machine Learning 日本語版
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機械学習の精度と売上の関係
Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開
GeForceのデータセンター利用を禁止する使用許諾契約に対してNVIDIAが声明
