VISUAL ARTISTS ✕ IMAGENArtists endlessly reimagine Alice’s Adventures in Wonderland by fine-tuning Imagen 2 in each of their unique styles.
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VISUAL ARTISTS ✕ IMAGENArtists endlessly reimagine Alice’s Adventures in Wonderland by fine-tuning Imagen 2 in each of their unique styles.
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
【Next Tokyo ’23 】生成 AI を中心とした魅力的なデモのハイライト！Expo、Innovators Hive から | Google Cloud 公式ブログ
【Next Tokyo ’23 】生成 AI を中心とした魅力的なデモのハイライト！Expo、Innovators Hive から Next Tokyo ’23 では、Expo と Innovators Hive というゾーンで、さまざまなデモが行われていました。ここでは、その中でも 生成 AI を活用した魅力的なデモの一部を紹介します。 生成 AI 対応の新しい情報検索基盤 Vertex AI SearchVertex AI Search は企業内のさまざまな文書やデータベースから情報を収集し、AI による「意味検索」とキーワード検索を実現する検索エンジンで、生成 AI による要約や対話型検索（RAG）にも対応します。 PDF 文書、検索や生成 AI での対話型検索デモで、その機能を紹介します。 PaLM 活用 | 次世代 AI チャットアプリPaLM2 は テキストの分類や文章作成など
プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
Vertex AI PaLM API と LangChain で容易になった生成 AI アプリケーションの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google I/O 2023 で、Google は、テキストとエンべディング向け Vertex AI PaLM 2 基盤モデルの一般提供への移行、基盤モデルの新しいモダリティ（コードを生成する Codey、画像の Imagen、音声の Chirp）の拡張、モデルを活用して調整する新しい方法を発表しました。これらのモデルは、安全性、セキュリティ、プライバシーを含むエンタープライズ対応の機能を基盤とする、高性能かつ信頼性の高い生成 AI アプリケーションを開発するために役立ちます。 LangChain は、言語モデルを活用した生成 AI アプリケーションに対応する新しいインターフェースを開発できる、オープンソース フレームワークとして注目されています。これにより、言語モデ
Vertex AI Matching Engineの検索速度を試す | Wantedly Engineer Blog
バックエンドエンジニアの@nasaです。Google Cloudの近似最近傍探索サービスのVertex AI Matching Engineを試したのでその話を書こうと思います。 Vertex AI Matching Engine(以下Matching Engine)の自体の説明はしないつもりなので詳しく知りたい人は公式ブログを見てみてください〜 本記事ではMatching Engineのindex作成速度、検索速度について書こうと思います。 TL;DR768次元ベクトル10万件でのindex作成は50分ほどデプロイは5分ほど。ただしindex作成からしばらくたってデプロイすると50分ほど(おそらくindexを再構築している)1万件取得する際の検索速度は12msほど検索までのオーバーヘッドはあるものの検索自体は爆速で終わりますね。取得件数が多くても問題なく捌けているので大規模な検索にも使え
Vertex AI Matching Engine: フルマネージドで利用する Google のベクトル検索
はじめに 本記事では Vertex AI Matching Engine とは何かを簡単に説明して、使い始めるための手順を説明します。本記事の目的は、ベクトル検索を実現するために Matching Engine を使えるようになってもらうことです。 記事全体を理解するためにはある程度のクラウドやプログラミングの知識が必要です 必要に応じて補足したり、リンクしたりしています Matching Engine の背景にある論文等の解説はしません 使い始めるための手順の中でいくつか選択肢があるとき、今後主流になりそうな選択肢の手順のみを説明します とにかくまずは使ってみたいという方は、Vertex AI Matching Engine を使ってみるまで読み飛ばすか、次のチュートリアルを実施してください。 ベクトル検索で何ができるの？ 昨今ではテキスト、画像、ユーザー行動など様々なものを機械学習モデ
新しいジェレネーティブ AI を使用した検索と会話のエクスペリエンスを Gen App Builder で構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 一般ユーザー向けに最近リリースされたジェレネーティブ AI ツール（たとえば Bard）を詳しく調べて、自身のビジネス向けに同様のエクスペリエンスを構築する方法を検討しているのであれば、Generative AI App Builder（短縮名は Gen App Builder）の使用をおすすめします。 Gen App Builder は、Google Cloud で最近発表された ジェレネーティブ AI サービスに属しています。ML のスキルがまだ十分ではない開発者でも、Gen App Builder を使用すれば、Google の基盤モデル、検索技術、会話型 AI テクノロジーの威力を迅速、容易に活用して、エンタープライズ グレードのジェレネーティブ AI アプリケ
PaLM API & MakerSuite：ジェネレーティブ AI アプリケーションのスムーズなプロトタイピングと構築を可能にする開発ツール
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
AlphaGoのサーバ料金は最低60億円？ - ふくゆきブログ
村上福之です。AlphaGoのサーバ利用料金をエイヤでお見積りをしたら58億9811万4845円だった。ざっくり60億円。ソースはGoogle様のGCEお見積りツール。年間2586万ドル=29億円くらい。開発&学習2年なのでそれくらい。「株式会社まんだらけ」を２つ買収しても10億円オツリが来るプライス。スペックは適当。ただし、GPU利用料金を除く。GPUインスタンスは一般に公開されていないからだ。だから、本当はもっと高いかもしれないし、CPUも公式発表の1202台でずっと使った場合なので分からない。あと、Persistent Diskなどは０円で設定している。 言いたいことは、どっちにしても、零細ベンチャー企業は払えない金額だということが分かった。 有限会社シーリスの有山社長と話していて、「AlphaGoってGoogleみたいにサーバやGPUを死ぬほど使えないと無理だよね。カネかかりすぎ。
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小売業向け Vertex AI Search | Google Cloud
Google Research: Looking Back at 2019, and Forward to 2020 and Beyond