ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。 この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)
Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi
Docker、生成AIアプリの開発環境構築を容易にする「GenAI Stack」を発表
Dockerは2023年10月3日から10月5日に開催されたDockerCon 2023で、「Neo4j」「LangChain」「Ollama」とともに「GenAI Stack」を発表した。 GenAI Stackは、Dockerおよび生成AI（GenAI）分野の先端技術を結集したもので、開発者はわずか数クリックでGenAI Stackをデプロイし、生成AIを活用したアプリケーションを開発、構築できるという。 GenAI Stackの特徴は GenAI Stackを利用することで、AI／機械学習（ML）モデルの統合を簡素化し、生成AI技術を容易に利用できる。Ollama、Neo4jなど生成AIによるアプリケーション開発に必要な開発環境が、Dockerコンテナで連携可能な状態で提供される。 関連記事 「生成AI」と「ローコード／ノーコード開発ツール」は相性が良い？ 日立ソリューションズが導入
【全体公開】今から追いつく！AIイラスト超入門｜スタジオ真榊【AIイラスト術解説】｜pixivFANBOX
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
GoogleとMicrosoft AI技術と検索 まとめ (2023/02) - SEMリサーチ
2023年2月7日のMicrosoft発表イベント、および同8日のGoogle発表イベントの内容をまとめています。いずれも検索エンジンに搭載されるAIサービスに関する新プロダクトが発表されました。 このページは随時更新しています。 Microsoft、AIを搭載した新しいBingと Edgeブラウザを発表 Microsoftイベントの発表内容（日本時間 2023年2月8日午前3時〜） 従来の検索サービスは複雑な質問の回答に適していない 従来の検索結果画面とAIチャットウインドウ GPT-4相当の技術を搭載 ChatGPTよりも自然で意図にあった回答をするデモを披露 違法行為を促進しないための安全システム 新しいBingのデモ画面 AIを搭載した新しいBingの概要（Microsoft公式発表資料より） Bing Webmaster Guidelines 会話型検索に関する記述 Google
This Anime Does Not Exist
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった──アキバ通いのパソコン少年がゲーム アーツを創業──宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】
じつは1980年代の“国内ゲームAI史”は、これまでまったくの暗黒大陸と化していた。そんなところに発見されたその資料は、驚くべきことに──いまAI研究の最先端にいる開発者から見てもまったく色褪せない歴史的な完成度であるという。 この“早すぎる”麻雀の“ゲームAI”は、はたしてどう生み出されたのだろうか？ この奇跡ともいえる仕様書を作った人物は、ゲームソフト制作会社ゲームアーツを立ち上げ、その後『LUNAR』、『グランディア』シリーズや『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のプロデュース、そして『大乱闘スマッシュブラザーズX』の開発プロデュースなども手がけた宮路洋一氏だ。 宮路洋一氏 当時、23歳の若者だった氏が作り上げた“麻雀AI”完成度の高さの舞台裏には──じつに1年半にわたる、途方もない回数のテストプレイの日々があったという。 「いつのまにかAIになっていた」、「いま思うと手動でディープラ
人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ！そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった！という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
Cognitive Servicesの画像解析を使って自動でalt属性を作る仕組みをノンコーディングで作ってみた話（LogicApps＋Computer Vision API Analyze image） |
Web制作時、alt属性（画像の代替となるテキスト情報）の書き方について悩んだことはないでしょうか？アクセシビリティの観点からもキチンと写真の状況を適切に説明する文章を入れることが推奨されています。 が、私は悩むし悩んで作った割に説明できてないといった感じで、作るのがとても苦手です…。 というわけで、「alt属性の文章を自動で生成する方法ができないか？」と思って調べていたところ、Cognitive ServicesのComputer Vision API Analyze Image（画像解析）を使えばできるんじゃないか？と思ったので試してみました。 今回もLogic AppsのComputer Vision API Analyze Imageコネクターを利用するのでノンコーディングです！ 今回やったこと ちなみに、Cognitive ServicesのComputer Vision API
進化した「グーグル翻訳」が物語る「AIファースト」へのシフト | 集中連載「グーグルのAI開発最前線」第1回
プロローグ グーグル翻訳の驚くべき向上 2016年11月初旬のある金曜日の夜遅く、人間とコンピュータとの新しい関係の研究で有名な東京大学教授の暦本純一は、インターネットを使いながら講義の準備をしていた。 そのとき、自分のSNS上のフィードに、いくつかの奇妙なポストが舞い込んでくるのに気が付いた。グーグルが手がけるサービス「グーグル翻訳」によるものだが、いつものグーグル翻訳とは違う。明らかに、突如として驚くべき向上を遂げたようにみえた。 暦本はグーグル翻訳を自ら利用して、実験を始めることにした。そして、彼はただちに驚愕することになる──。 暦本は眠りにつかねばならなかったが、グーグル翻訳は、彼の想像力にとりついたままだった。暦本はこの最初の発見を、自身のブログに記した。 まず彼は、英語から日本語への翻訳を調べた。『グレート・ギャツビー』の1957年の野崎孝訳と、より最近の村上春樹訳の2バージ
人工知能Watsonにテープ起こしさせてみた:WebClip - ウェブ制作、UXD／IA、アクセシビリティ
この記事は、IBM Bluemix に関するブログを、12月1日からリレー投稿していく teratail Bluemix Advent Calendar の14日目の記事です。 UXデザイナーの羽山 祥樹（@storywriter）です。最近、ライターとしての仕事も増えてきました。 どちらの仕事でも共通するのが「インタビューのテープ起こし」です。 UXデザインでは、調査でユーザーインタビューした結果を、録音から文字に書き起こして、分析します。 ライターとしては、取材したインタビューを、文字に起こして、原稿にします。 この「テープ起こし」、けっこうな手間がかかります。インタビューした時間が2時間だとすると、書き起こしに10時間かかる、なんてこともザラです。 テープ起こしの専門会社にお願いすることもできますが、1〜2万円ほどの費用がかかります。報酬が潤沢な案件ならよいですが、そうでないと、ちょ
Facebook、ディープラーニング技術をオープンソースに
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米国時間1月16日、Facebookは人工知能に関する研究開発を促進するため、同社が推進する人工知能プロジェクト「Torch」のディープラーニング（深層学習）モジュールをオープンソース化し、企業や開発者に対して公開すると発表した。 Facebookにはオープンソースのコミュニティに貢献してきた歴史があり、過去には自身のデータセンター技術を公開したこともある。今回Facebookがオープンソース化する、Torch用に最適化されたディープラーニングモジュールや関連ツールなどの技術は、人工知能に関する各種分野の研究開発をおおいに促進する可能性がある。また、現時点でTorchを主に利用しているのは、学術機関の研究室や、Google、Twitte
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ヒツジ先生の「AIイラストで成人向けマンガを作ろう」が実践的かつわかりやすい
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