画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」 (1/4)
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
ChatGPTは「植民地化されたネットの象徴」 若手起業家が警鐘：朝日新聞デジタル
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Bard が日本語に対応
Bard は、ジェネレーティブ AI を活用してユーザーをサポートする Google の試験運用中のサービスです。旅行プランの案を出したり、ブログ記事の構成案を作成したりと、英語での公開から 2 か月弱の間に、すでに多くのユーザーに様々な方法でお使いいただいています。 そして、本日より Bard が日本語でも利用できるようになりました。「おいしい卵焼きを作るためのコツを教えて」や「夏休みの自由研究のアイデアを出して」など、 創造性と生産性を高めるパートナーとして、 bard.google.com から、Bard をぜひお試しください。 Bard とは Bard は、Google の大規模言語モデル（ LLM : Large Language Model ）である PaLM 2 を利用しています。LLM は言語のパターンを拾い上げること、それを使って文章の中で次に来る確率の高い単語を予測する
学習データに最適化されすぎて本来の目的が達成できなくなる「過学習」と同様の現象はAIだけでなく社会全体で起こっているという主張
機械学習における過学習(過剰適合／オーバーフィッティング)とは、AIが学習データのみに最適化されてしまい、未知のデータに対する予測能力が低くなってしまうという現象です。そんな過学習と同様の現象が機械学習分野だけでなく社会全体のさまざまな場面でも発生していると、Google傘下の人工知能研究所・Google Brainの研究者であり近年の画像生成AIに広く用いられている「拡散モデル」の論文執筆者でもあるJascha Sohl-Dickstein氏が主張しています。 Too much efficiency makes everything worse: overfitting and the strong version of Goodhart’s law | Jascha’s blog https://sohl-dickstein.github.io/2022/11/06/strong-Go
AI科学者「AI-Descartes」 データと理論から最適な数式を自動推論 「相対性理論」などで実証
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 IBM Research、Samsung AI、米メリーランド大学、米ミネソタ大学、米コロンビア大学に所属する研究者らが発表した論文「Combining data and theory for derivable scientific discovery with AI-Descartes」は、データと理論を与えると一般的な論理的公理によって表現された事前知識を尊重しながら、データを正確に記述する意味のある最も適した数式を導き出すシステムを提案した研究報告である。 データによく合う方程式の候補を作成し、どの方程式が背景となる科学理論に最も適合するかを識
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
GPT-4以上？ 自分で何度も“推敲”し完成度を上げる言語生成AI「Self-Refine」
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米カーネギーメロン大学、Allen Institute for Artificial Intelligence、米ワシントン大学、米NVIDIA、米UC San Diego、米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback」は、大規模言語モデル（LLM）が、より高品質な出力を生成するために、反復的な改良と自己評価を利用することを可能にする新しいフレームワークを提案した研究報告である。
生成AIでアーティスト失業「まだ始まり」 シカゴ大教授からの警告：朝日新聞デジタル
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【Linuxカーネルを読む】ChatGPTで爆速コードリーディング - Qiita
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
ChatGPTのOpenAI社、日本に7つの提案。本気で普及を狙う
ChatGPTのOpenAI社、日本に7つの提案。本気で普及を狙う2023.04.11 02:2063,794 かみやまたくみ OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党の会合に出席、7つの提案を行なったと、同党衆議院議員 塩崎あきひさ氏がツイートしました。 OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党・AIの進化と実装に関するPTに出席。日本での活発なChatGPTの利用などを引き合いに｢日本がAIの利活用を通じて世界で大きな存在感とリーダーシップを発揮してほしい｣と同氏。日本への期待を込めて、以下の7点の提案がありました。 1… pic.twitter.com/ZH0KZCDxEa — 塩崎あきひさ 【衆議院議員・愛媛1区】 (@AkihisaShiozaki) April 10, 2023社会全体に大きな影響を及ぼす可能性があるとみられている対話型AIサービス｢
ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
ChatGPT、何が問題か 元グーグル社員「非常に無責任で無謀」：朝日新聞デジタル
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｢ChatGPT、これやって｣うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素
｢ChatGPT、これやって｣うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0035,351 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、｢変な答えが返ってくる…｣。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、｢聞き方｣｢言い方｣がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で｢本当にして欲しいこと｣が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として｢本当にして欲しいこと｣がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E
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rinna、36億パラメータの日本語特化GPT言語モデルを公開
［速報］Google、責任あるAIを実現するとして、画像にウォーターマークとメタデータの埋め込みを進めると発表。Google I/O 2023
ChatGPT と自然言語処理 / 言語の意味の計算と最適輸送
AIに「お前のところの営業担当、マジでクソだ、二度と顔見せんな。替えろ」をメールの文章に変換してもらったら超実用的だった
Googleの会話型AI「Bard」がコード生成に対応
パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは
