AIに「ITパスポート試験」を解かせてみると…… 最もIT分野に詳しいLLMは？ GMO子会社が検証
大規模言語モデル（LLM）に国家試験「ITパスポート試験」を解かせてみた──そんな研究成果をGMOグループのGMOメディア（東京都渋谷区）が発表した。LLMが持つ推論能力や問題解決能力の特徴を分析するため、IT分野での能力差を検証。GPT-4など、6種類のLLMで比較した。 比較に使ったLLMは、米OpenAIの「GPT-3.5」（gpt-3.5-turbo-1106）、「GPT-4」（gpt-4-1106-preview）、Stability AI Japanの「Japanese StableLM Alpha」（Japanese Stable LM Instruct Alpha 7B v2）、東工大と産業技術総合研究所の「Swallow」（Swallow-7B-instruct-hf）、rinnaの「Nekomata」（nekomata-7b-instruction）、ELYZAの「EL
「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、
Perplexity
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おもしろいダジャレを入力すると布団が吹っ飛ぶ装置を作った - Qiita
面白いダジャレを言うと、何が起こるでしょうか。 そうです。布団が吹っ飛びます。 今回は、ダジャレを心から愛するブレインパッドのメンバー4人が制作した、最新ダジャレAIを搭載した次世代型おもしろダジャレ検知マシン『オフトゥンフライングシステム』のご紹介をさせて頂きます。 ※補足＆感謝 面白いと布団が吹っ飛ぶという発想は日テレ系列の大喜利番組「フットンダ」のリスペクトです 「オフトゥンフライングシステム」という名前はボーカロイドソング、『オフトゥンフライングシステム』があまりにもイメージとぴったり合ったため、名前を使わせていただきました。こちらの曲を無限ループしながら記事を読んでいただけると、より楽しめる仕組みになっております Product Summary オフトゥンフライングシステムとは何か。分かりやすく説明すると、ダジャレ検知AI『Shareka』とダジャレ評価AI『Ukeruka』が搭
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機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 工学部女子大生のranranです。 私は彼氏のことが大好きで、いつも彼氏のことばかり考えています。もちろん、将来的には彼氏の「奥さん」へと昇格したいと考えています。しかし、このまま時間の流れに身を任せていてれば、自然と「彼女」から「奥さん」になれるのでしょうか？ 非常に不安です。
pixivコミック作品のタグが自動生成されるまでの軌跡 - pixiv inside
「pixivコミック・ノベル」チームのエンジニアの pawa です。 pixivコミックはWebやアプリで漫画を試し読みできるサービスです。私が一番好きな pixivコミック作品は「温泉卓球☆コンパニオンズ！」です。 2017年7月4日、pixivコミック（Web版）の作品ページにタグ機能が追加されました。 これらのタグは、作品説明文から自動的に抽出されたもので、コンピュータに計算させた「作品のキーワードとして妥当な順番」に並んでいます。 今回は、このタグ機能が生まれるまでの物語をご紹介します。 問題提起 pixivコミックに携わる者として、以前から、次の2点を問題だと感じていました。 特定のジャンル（たとえばスポーツ）の漫画を探すのが難しい 「あわせて読みたい」作品がなぜ「あわせて読みたい」のか分かりにくい 私は、社会人になってから、大好きなスポーツが共通する人とスポーツをすることの果て
人工知能関連ニュースの、実際のところシリーズ - Qiita
最近「人工知能が～」というニュースが山のように出てきますが、その中にはだいぶ誇張された表現のものも少なくありません。 人工知能関連の技術に注目が集まるのは、研究資金の増加や案件の発生という面では良いことです。しかし、「仕事が奪われるぞ！」みたいな過度な不安を煽ったり、「人工知能だったら何でもできるんやろ？」といった過度な期待を煽ってしまうことで、実体とはかけ離れた議論や誤解を生んでしまうという面もあります。 本稿では、目についた中で大きな誇張があるニュースを取り上げるとともに、その実際のところはどうなのか？について紹介をしていきたいと思います。本記事が、冷静な議論と共に背景となる技術的な面への興味の喚起となれば幸いです。 日経のAI記者が始動、1日30本の決算サマリーを量産 同僚が人工知能という世界が現実のものになろうとしている。 人工知能は人の仕事を奪うことになるのか、あるいは型にはまっ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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