AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

本ブログはこんな人におすすめ RAG (Retrieval Augmented Generation)を使ったアプリケーションを開発しているけど評価に関心のある人 LLM (Large Language Model)やRAGのハルシネーションをどう評価するのかに関心のある人 Ragas (RAGの評価ライブラリ：Retrieval augmented generation assessment)の挙動に興味がある人 こんにちは。私はBeatrustのML周辺のお手伝いをしている鈴木宏和と申します。今回はこれから3つのパートに分けて紹介させていただきますが、LLMの応用として特に注目を集めているRAG (Retrieval Augmented Generation)について、RAGの評価の必要性とアプローチ方法について考察しつつ、RAGに特化した評価ライブラリであるRagasの有用性に関する

We explore large-scale training of generative models on video data. Specifically, we train text-conditional diffusion models jointly on videos and images of variable durations, resolutions and aspect ratios. We leverage a transformer architecture that operates on spacetime patches of video and image latent codes. Our largest model, Sora, is capable of generating a minute of high fidelity video. Ou

ニュース | 管理人からのお知らせ 2024年2月27日：このサイトの総アクセス数が100万PVを超えました． 2023年9月21日：仕事術・マネジメント術・組織改善のおすすめ書籍 のページを新規追加しました． 2023年4月30日: Pythonで学ぶ画像認識の著者陣とやりとりをし，Githubページから当サイトの推選リンクを張って頂きました．本書の紹介記事にもリンクしていただきました． 2023年3月14日: 用語集から📚用語Wikiという名称に変更しました 1. 概要 ：探求型の学習支援の「拠点」サイト コンピュータビジョンやディープラーニングを専門とする中級レベル以上の研究開発者を対象を，強力に支援するポータル型サイトが「CVMLエキスパートガイド」です．管理人が厳選した，最重要な標準的スキル(プロとして熟練させたい基礎)の，徹底的な習熟に的をしぼっています． 以下のサイト内・サ

パナソニック ホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）は、大規模言語モデルの事前知識を活用することで、任意のテキスト入力に応じたセグメンテーション（画像中の物体を見つけ出し、画素単位で映っているものを識別すること）タスクを遂行できる画像認識向けマルチモーダル基盤モデルをカリフォルニア大学バークレー校と共同開発しました。本技術は、40以上の公開データセットを対象とした評価実験で、世界最高性能*1を達成しました。 近年、画像認識AIの構築にかかる時間やコストの削減を見込める手法として、大規模言語モデルを応用した研究が注目されています。大規模言語モデルの事前知識を画像に取り込むにあたって、実際は異なる粒度の階層的な言語（例えば、人→顔→鼻／口／目…）が同一の物体領域に存在する場合、基本的には、階層的な関係性は無視され、領域と言語が1対1で対応する形で扱われてきました（人／顔／鼻のどれか

Introduction　人工知能（AI）関係者の間では名の知れた米グーグル出身の研究者コンビが東京でAI開発スタートアップを立ち上げた。1人は今の生成AIの土台となる「トランスフォーマー」技術の論文を共同執筆したライオン・ジョーンズ氏。もう1人はグーグルのAI研究部門の東京チームを率いたデビッド・ハ氏だ。生成AIの開拓者たちが見据える「次」を聞いた。（聞き手は生川暁、伴正春）現行の生成AI、開発負担大きく

ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一貫として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか（gochikika） は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ

大変残念なお知らせですが、本ブログ「ステート・オブ・AI ガイド」のサービスを 2023 年 3 月 31 日 (金) をもちまして正式に終了させていただくこととなりました。 個人的な話で恐縮ですが、最近、私の健康状況が良くなく、病院による検査・診断の結果、重度の疾患を患っていることが判明しました。 この状況下で、今後の検査・治療に専念するため、ブログを続ける時間、また、私の本職などの時間もほとんど取れないことから、このような決断をさせていただきました。この決断は私にとって非常に難しいものであり、皆様にご迷惑をおかけすることを心よりお詫び申し上げます。 なお、具体的なサービスの解約については、以下のようにお願い申し上げます: 月間 (monthly) 個人購読者: ログインした後右上に表示されるメニューから「アカウント」の画面に進んでいただき「Cancel subscription」をクリ

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

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田　邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の

ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。

ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも

Chat GPTをさらに進化させた、Bingに搭載されるチャットAI機能を先行で体験したので、いろいろ使ってみた。情報収集よりも文章形成が中心です。 2023/2/18 追記：アップデートが入ったので現在はできなくなってることも多々あるみたいです。 比較表ハムスターとiPhoneの比較ジョークを考える弁護士に厳しい怖すぎる俳句ドクロ俳句 ドクロハンバーガー俳句 漫才コロナ禍漫才ロールプレイ高飛車な女の子紹介文グラビアアイドル風の武田信玄グラビアアイドル風の卑弥呼裁判ゲーム陰謀論地球平面論者のロールプレイ指示した話を膨らませて書くチャーハンを捨てる話SS天海春香と櫻木真乃の対話碇親子の会話おじさん構文 このあと「iPhoneをあげるよ」としつこかった思想のトレースラップバトル「お前はただの曲がった果物」ジョークの解説批判的な検討非現実的な前提からのシミュレートアスキーアートシナリオの中間を考

AI は、Google が現在取り組んでいる中で最も本質的なテクノロジーです。AI は、医師による病気の早期発見の支援や、自国語での情報へのアクセスなど、人々、ビジネス、コミュニティの潜在能力を引き出します。そして、数十億人の生活を大きく改善できる新しい機会を提供します。6 年前から、私たちが Google の方向性を AI 中心に再編し「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」という Google のミッションを果たす最も重要な方法に AI を据えているのは、これが理由です。 以来、私たちは全面的に AI への投資を継続し、Google AI と DeepMind のチームは最先端のテクノロジーを進化させています。現在、AI の計算規模は半年ごとに倍増していますが、それはムーアの法則よりもはるかに早いペースです。同時に、高度なジェネラティブ AI と大規模言語モ

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が