近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全

経済産業省は7月5日、ゲーム・アニメ・広告などコンテンツ産業における生成AI利活用の方向性を示す「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」を公開した。日本における実際の活用事例や、利用に当たっての法的な問題点を、約60ページにまとめている。 ガイドブックではサイバーエージェントやスクウェア・エニックス、伊藤園などによる生成AIの活用事例を紹介。その上で、実際に利活用する際に注意すべき法的な問題点とその対応策をまとめている。 例えば「画像生成AIを利用して、線画への彩色や仕上げを行う」「テキスト生成AIを利用して、広告コピーを作成する」といったケースごとに、著作権・肖像権などを侵害する可能性や、それを回避するための留意事項などを記載している。

Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは

AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味 2024.07.04 Updated by Ryo Shimizu on July 4, 2024, 12:26 pm JST かなり長い間、本欄でも「AI(人工知能)」と書くときに、注釈として「AI(人工ニューラルネットワーク)」と書く必要があった。 というのも、AIという言葉が指す意味は範囲がとても広く、解釈次第ではただの電卓や辞書、IMEまでもがAIと呼べてしまうからだ。 だから、「AI」という言葉を多用する人を見た時、それは「新しいインチキ(Atarashii Inchiki)」であると考えた方が良いというジョークを言ったものである。 ここ5年で、事態は一気に変化した。今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる。まあそれでもニューラルネット以前の古いシステムをいまだに「AI」と呼ぶようなIT(インチキ)企

Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦

ってなんかあるの？ 都心にある国立博物館美術館は人多すぎるし知ってるからそれ以外で 府中市美術館、八王子市夢美術館はとても良かったのでそういうのを教えて欲しい あそこらへんみたいな郷土に必ずしも関係ないのに割と尖った展示ができるところこそ真に東京じゃないとできない美術館と個人的には思った (追記) 元増田です まさかこんなに伸びるとは！ みんなありがとう！行ったことないところたくさんあるわ おすすめしてくれてる人が多い佐倉の歴博と江戸東京建物園、横須賀美術館は増田もお気に入りだ 少し離れると混雑が幾分緩和されていいところ多いよね 上野の国立博物館系は一昔前なら常設ならそこまで混まなかったけど、最近はヤバくてフラッと行けるレパートリーが減ったなと思ってたから色々とありがたい 特に区立の美術館とか全然手を伸ばしてなかったわ しかしやっぱ東京の東側より西側の方がいい美術館博物館多いよなあ

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

この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く

はじめに みなさん、こんにちは！今日は、AI技術の世界に革命を起こす新機能「Artifacts（アーティファクツ）」について、わかりやすくお話ししていきます。Claudeという人工知能と、より効果的に協力して作業ができるようになる、とてもワクワクする機能なんです。 Artifactsとは何か？ 簡単な説明 Artifactsは、Claude.aiで導入された新機能です。ユーザーがClaudeに何かを作ってもらう時、その成果物を会話とは別の専用ウィンドウで見ることができます。つまり、会話しながら同時に作品を見て編集できる、そんな魔法のようなツールなんです。 Artifactsの主な特徴 リアルタイムの表示: Claudeが作った内容をすぐに見ることができます。 編集可能: 表示された内容を自由に編集できます。 作業の継続性: 一度作ったものを基に、さらに改良を加えていけます。 Artifac

こんにちわ！hanetsukiです。 この記事はCursorが出た頃に一瞬使ってみて「う〜〜〜ん、なんかビミョい」となり、VSCodeに出戻ったフロントエンドエンジニアがもう一回Cursorを使い始めて長期的に使っていきそうな所感を感じたまとめ記事です。 Q.Cursorってなに？ A.端的に申し上げますと、VSCodeにAI搭載したエディターです。 VSCodeをフォークして開発されているので、見た目もまんまVSCodeです。 Q.なんでVSCodeに戻ったの？ A.UIの微妙な差が気に食わなかったのです。 過去のことなのでよくわかりませんが...当時の私は変化を受け入れることに抵抗があったのでしょう。 参考までに、VSCodeとCursorのスクリーンショットを掲載します。 VSCode Cursor お気づきになりましたでしょうか？...そうです。 アクティビティーバーが水平になって

イラストの下描きからキレイな線画を作り出せるAIアプリ「sketch2lineart」が、画像生成AI関連のアプリを開発しているとりにく氏によって公開されました。sketch2lineartはウェブ上に構築されたアプリで、処理がサーバー上で実行されるため低スペックなPCでも問題なくAIを活用できるとのこと。めちゃくちゃ便利そうだったので、実際に下描きを入力して線画を作ってみました。 AIでラフを線画に整えるだけの無料webアプリ『sketch2lineart』公開｜とりにく https://note.com/tori29umai/n/n9d80869570a7 sketch2lineartは、以下のリンク先でウェブアプリとして公開されています。 Sketch2lineart - a Hugging Face Space by tori29umai https://huggingface.c

OODAふりかえり 何って…ただ毎スプリント、違うふりかえり手法を採用してるだけだが？ / Retrospectives with OODA

背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便利で一貫性のある文章を作れるようになってきました。しかし、モデルのサイズや学習データには限界があり、単純に大きくすることで性能を上げるには莫大な費用がかかります。 一方で、LLMは種類によって得意なことが違います。例えば、複雑な指示に従うのが得意なモデルや、コードを書くのが得意なモデルなどがあります。 そこで、研究者たちは新しいアイデアを思いつきました。それは、異なる得意分野を持つLLMを組み合わせることです。 例えば、複雑な指示を理解するのが得意なモデルと、プログラミングコードを生成するのが上手なモデルを組み合わせれば、より高性能で柔軟になるのではないか、と考えたのです。 これまでにも、複数のLLMを組み合わせて使う方法はいくつか提案されてきました。例えば、出力された文章の順位を変えたり、どのモデルを使うかを選んだりする方法がありま

加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function

1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム

Adobeツールの乗り換えを検討し始めたけど、 「どこで見つければいいの？」「どんなツールを選べば後悔しない？」「代替ツールのいいところって何だろう？」「乗り換えのタイミング今なのか？」「費用の違いはどのくらい？」 普段から利用するツールだからこそ、自分にとって最適なデザインツールを知りたい方向けのリストとなっています。 Adobe Creative Cloudソフトから乗り換えたいと考えているひとへ どんな代替ツールがあるか知りたいひと いろいろツールを見たけどピンとこないひと 自分にあったツールが知りたいひと 代替ツールへの乗り換えで失敗したくないひと 目次Photoshopの代替ソフトIllustratorの代替ソフトPremiere Proの代替ソフトAfter Effectsの代替ソフトAdobe Creative Cloudの代替ツール Photoshopの代替ソフト 1. A

公益財団法人日本デザイン振興会は、各都道府県や企業、行政などのデザインに関する多様な取り組みを網羅的に取りまとめたレポート「デザイン白書2024（WHITE PAPER ON DESIGN 2024）」を2024年6月4日（火）に公開しました。 背景・経緯 経済産業省と特許庁は2018年に『「デザイン経営」宣言』を発表し、日本の産業競争力強化のために、デザインを企業価値向上のための重要な経営資源として活用する「デザイン経営」を推進することを提言しました。その後、大企業や中小企業、スタートアップ、官公庁などでデザイン活用が進み、経済産業省デザイン政策室はデザイン活用をさらに拡大するために、2023年に「これからのデザイン政策を考える研究会」を開催しました。研究会では、2023年度・2024年度グッドデザイン賞審査委員長の齋藤精一氏が座長を務め、当会からは深野弘行理事長、柴田文江理事、田川欣哉

同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice

めっちゃくちゃ久しぶりの記事です。 弊社のStampはTabisakiの運用を始めたこともあり、SEOに取り組む機会も増えてきました。そんなタイミングで、Googleの検索結果のランキングアルゴリズムが流出したとのことですので海外の記事をベースにAIで内容をまとめました。 ドメイン権威（Domain Authority） ドメイン権威（Domain Authority、DA）は、SEOの世界で広く使用される指標であり、特定のドメインが検索エンジンの結果ページ（SERP）でどれだけの影響力を持つかを測定するものです。この指標は主にMozが提供しているもので、0から100のスコアで表され、高いスコアほど検索結果でのランキングが高くなる可能性があるとされています。ドメイン権威は以下のような要因に基づいて計算されます。 リンクプロファイルの質と量: 外部サイトからのリンクの数と質。 ドメインの年齢