AI Bunchoモデルで何か物語めいたものを生成する｜shi3z
もともと小説を書くためのAIなので物語には強いだろう。しかも日本製だし。 ということで大先生が早速試していた。 僕も真似をしてさっそく使ってみたのだが、そのままだとかなり短い文章しか出てこない。使い方に工夫が必要そうである。 そこでこんなコードを書いた。 def b(prompt): input_ids = tokenizer.encode( prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt" ).cuda() tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), max_new_tokens=320, temperature=0.6, top_p=0.9, repetition_penalty=1.2, do_sample=True, pad_token_id=tok
データセットを手にしたら、 Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう
データセット手にしたら、数理モデルを作ったりする前に、通常はEDA（探索的データ分析）を実施します。 端的に言うと、データと仲良くなるための会話です。 ざっくり次のような流れになります。 データコンディションチェック（欠測値や基本統計量など） 単変量の分析（各変数の分布など） 多変量の分析（変数間の関係性など） 正直、EDA（探索的データ分析）はほぼ半分は似たような分析を実施します。 そこで、EDA（探索的データ分析）の中で似たような分析は自動化しようということで幾つかのライブラリーがあります。 今回は、「データセット手にしたら、Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう」というお話しをします。 Rに関しては「Rでシンプル半自動EDA（探索的データ分析）」で紹介しています。 半自動EDAライブラリー 色々な半自動EDAライブラリーがあります。 今回紹介するのは、以下の3
毎年夏コミに全日程で参戦し、炎天下に晒され続けた取材班が行きついた、究極の対夏コミ用装備
毎年夏コミに全日程で参戦し、炎天下に晒され続けた取材班が行きついた、究極の対夏コミ用装備 江川資具 2023年8月11日 いよいよ週末に迫った「コミックマーケット102」。現状では台風が直撃して暴風雨に見舞われるか、台風がそれて猛暑に見舞われるかという地獄みたいな2択。 ほど良く曇って、ミストシャワー程度に小雨が降って、風も吹いて、いい感じに涼しい……みたいなことになってくれねぇかなぁと思うが、たぶんそうはならないのだろう。 暴風雨コースはどうしようもないが、猛暑コースは対策で耐えられる。そこで、毎年10キロ超えの機材を背負って全日程に参加し、開会から閉会まで直射日光に晒されてなお、元気に生還し続けている当サイトのコミケ取材班が行きついた、ガチな夏コミ用装備を紹介しようと思う。 ・総勢1名 ちなみに取材班とは名ばかりで、総勢1名！ 私だけだ。C94までは別の誰かが取材していたが、C95以降
お盆 - Wikipedia
仏教用語の「盂蘭盆会」の省略形として「盆」（一般に「お盆」）と呼ばれる。盆とは文字どおり、本来は霊に対する供物を置く容器を意味するため、供物を供え祀られる精霊の呼称となり、盂蘭盆と混同されて習合したともいう説もある。現在でも精霊を「ボンサマ」と呼ぶ地域がある。 中華文化では道教を中心として旧暦の七月を「鬼月」とする風習がある。旧暦の七月朔日に地獄の蓋が開き、七月十五日の中元節には地獄の蓋が閉じるという考え方は道教の影響を受けていると考えられる。台湾や香港、華南を中心に現在でも中元節は先祖崇拝の行事として盛大に祝われている。 盆の明確な起源は分かっていない。1年に2度、初春と初秋の満月の日に祖先の霊が子孫のもとを訪れて交流する行事があった（1年が前半年と後半年の2年になっていた名残との説がある）が、初春のものが祖霊の年神として神格を強調されて正月の祭となり、初秋のものが盂蘭盆と習合して、仏教
すべての小売業者が Google Cloud Retail Search を検討すべき理由 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 8 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Retail Search は、小売業向け検索ソリューション ポートフォリオの一部として、Google 品質の検索を提供することで、小売業者のデジタル プラットフォームにおけるショッピング サービスの質を大幅に向上するお手伝いをします。Cloud Retail Search は、ユーザーの意向をより深く理解する機能や、小売業者のオンライン サービスの潜在能力を最大限に引き出すのに役立つ自動学習型ランキング モデルなど、高度な検索機能を提供します。 Google Cloud の小売業向け検索ソリューションは、小売業者のデジタル エンゲージメントの向上を支援する一連のサービスで、Google の業種別ソリューションの一部として提供されています。 概要小売業者は、
YouTube Summary with ChatGPT & Claude - Chrome Web Store
Summarize YouTube videos, web articles, and PDFs to save time, powered by ChatGPT (OpenAI) and Claude (Anthropic). YouTube Summary with ChatGPT & Claude is a free Chrome Extension that lets you quickly summarize YouTube videos, web articles, and PDF you're consuming. Use this extension to save time and learn more quicker. YouTube videos, web articles, and PDF summarization functions are powered by
ChatGPT＋3Dモデルの音声対話エージェントを15分で開発する方法⚡️ - Qiita
先日、タイトルの件についてRTAをしました。 その結果、だいたい2時間くらいで以下のようなChatGPT＋3Dモデル対話エージェントが完成しました。 RTAではユーザーの話しかけに対する反応速度が遅くなっていたり（長文の読み上げ音声の生成＆ダウンロードに時間がかかっている）、そもそも2時間って結構大変だなーみたいなのがあるので、基本的に"Out-of-the-Box"で動くサンプルを公開しました。 この記事ではChatGPTとおしゃべりするまでの手順と、その次に進みたい（自らもっとカスタマイズしたい）方向けのTipsを説明したいと思います。 音声認識・音声合成・ChatGPTのAPIKeyの取得 まずはAPI Keyの類を準備します。音声認識・音声合成としてGoogle / Azure / Watsonのいずれかを準備してください。 Google Azure Watson サービスにより設
「自分好みの見た目のAIとおしゃべりしたい」 ChatdollKit×ChatGPTを使って、15分でできる音声会話AIBotの作り方
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、吉海将太氏。ChatdollKit×ChatGPTで開発した音声会話AIBotについて発表しました。 「AIと音声でおしゃべりしたい」という悩みはありませんか？ 吉海将太氏：「ChatdollKit×ChatGPTで音声会話AIBotを作ろう！」というタイトルで、吉海が発表いたします。けっこう真面目な発表が多い中、僕のはすごくライトなものなので（笑）、リラックスして聞いてもらえればと思います。 自己紹介です。「Yoshikai」というのが本名で、ハンドルネーム「tinjyuu」で活動していますが、ハンドルネームであまり呼ばれたくないのでよろしくお願いします（笑
ComfyUI 解説 (wiki ではない)
Stable Diffusion の web UI でありバックエンドでもある ComfyUI について、主にアーティスト向けに、内部動作や背景にある理論も含めて感覚的に捉えられるように解説していきます。 (充実しつつある公式 README や公式サンプルに書いてあることは、多分このサイトでは説明しません) 重要な外部リンク ComfyUI 公式リポジトリ ComfyUI 公式サンプル ComfyUI 公式チュートリアル (未完らしい) 有志によるマニュアル (ほぼ準公式) 最近の主な更新 公式に取り込まれた: ConditioningConcat 新ノード: ConditioningZeroOut SDXL 関連のノード追加: CLIPTextEncodeSDXL、CLIPTextEncodeSDXLRefiner モデルの保存が出来るようになった: CheckpointSave SDX
PaLM 2 APIを使ってtext-bisonモデルに感情分析させてみた
クラウドエース宮崎です。 蒸し暑い日々が続きますが、皆さん夏を楽しんでいますでしょうか。私は早く涼しくなって欲しいです。 ということで、今回は6月9日にGAとなったVertex AIのPaLM 2 API for text-bisonを利用してサクッとこんな憂鬱な感情を分析してみたいと思います。 はじめに 本記事の趣旨は、「GAになったばかりのPaLM APIをとりあえず活用してみた」といったものになります。 実用的ではないので、Vertex AIのGenerative AIに興味があって、触ってみたいといったライトユーザー向けの記事になります。 PaLM 2 APIとは PaLM 2 APIは、テキストデータの言語モデリングに特化したAPIです。PaLM 2は、Googleが開発した大規模なプレトレーニング言語モデル（LLM）であり、PaLM 2 APIを使用することで、パフォーマンスの
PaLM 2 models | Google AI for Developers
Send feedback PaLM 2 models Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. PaLM 2 is a family of language models, optimized for ease of use on key developer use cases. The PaLM family of models includes variations trained for text and chat generation as well as text embeddings. This guide provides information about each variation to help you decide which is
Googleの生成AI、PaLM 2をSlack連携して社内ツールとして導入してみた - G-gen Tech Blog
G-gen のタナです。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Slackと連携した簡易的なチャットボットの PoC を行いました。 はじめに 前提知識と事前準備 PaLM 2 Slack App Python Slack SDK Google App Engine APIの有効化 権限周りの設定 検証 概要と構成図 App Engine へのデプロイ 必要なファイル 1. requirements.txt 2. app.yaml 3. app.py 実行結果 Slack を介して PaLM 2 を活用するユーザー体験 BigQuery によるプロンプト履歴の分析 デプロイの手順 1. Slackのシークレット取得 2. シークレットをSecret Managerで保持 3. Cloud Loggingの設定
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