流れるように自然な会話ができたり、ときには素っ頓狂（すっとんきょう）な答えが返ってきたりするのが楽しくて、このサービスを使っている方もたくさんいるでしょう。本稿では、その特徴や実際に使った例などを見ながら、ChatGPTがどんなものかを概観することにします。 特徴 ChatGPTはテキスト生成用に訓練されたGPT-3.5と呼ばれる系列の言語モデルを対話に適したモデルへとファインチューンしたものです。このときには、RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback。人間のフィードバックを用いた強化学習）と呼ばれる手法が使われています（この手法の概要については次回以降に紹介する予定です）。 ChatGPTを使う上で気になるのは使用料がかかるかですが、現在は初期のResearch Previewであり、無料で使用できます（ということは、将来的には有料に

質問内容に対して、手動で実行しその結果をドキュメントに残していれば0.5、CIなどに組み込まれ自動実行されている場合には1.0、どちらにも該当しない場合には0をつけます。各領域においてスコアを合算し、そのスコアの最小値が最終的なML Test Scoreです。従いまして、特定の領域でスコアが高くても、別の領域のスコアが低ければその結果が採用されることになるため、高スコアを得るには全ての領域で高スコアを取る必要がある厳しいものです。 一方、ML Test Scoreを進めるにあたり、同じプロダクトへの継続的な計測であっても回答者が変わった際に回答基準にぶれが生じる課題が発生しました。対策として、設問一つずつに対して社内の状況なども加味した判断基準を作成し、そちらをもとに回答をしてもらうようにしました。具体的には下記のようなものです。 特徴量・データ領域 質問内容： 新しい特徴量は素早く追加可

はじめに 2022年も終わりますね。 今年は点群処理が網羅的に解説された本が出たり、テキストから点群生成できるAIが出てきたり、いろいろ点群界隈も盛り上がっていたかと思います。 そんな正統派点群技術が盛り上がった年の最後に、闇の点群技術を紹介できればと思います。 Pythonワンライナーの世界 Pythonワンライナーとは、普通に書くと数行に渡りそうな処理をワンライナー(一行)で書くことで、ただただ自己満足・自己顕示欲のためだけに難解なコードを作成するアレなテクニックです。 この記事では一般的なPythonワンライナーコードではなく、点群処理に特化したアルゴリズムのワンライナーを紹介していきたいと思います。 前提条件 まず、本記事のテクニックではnumpyおよびscipyのみライブラリとして使用することを許可しています。 Open3Dまで使ってしまうと闇どころか完全なチートになってしまうの

ブレインパッドのデータサイエンティストが、KaggleのAmerican Express - Default Predictionコンペに参加して、4874チーム中11位となり、上位入賞者に授与される金メダルを獲得しました！ 本ブログでは今回のコンペの概要とアプローチをご紹介したいと思います。 こんにちは。アナリティクスサービス部の藤本です。 2022年5月～8月にかけてKaggle（データ分析コンペサイト）で開催されたAmerican Express - Default Predictionコンペに参加し、金メダルを獲得することができました！ コンペの紹介と、今回どのような手法が有効だったかについて、本ブログでご紹介したいと思います。 図: kaggleサイト( https://www.kaggle.com/ https://www.kaggle.com/competitions/ame

この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 23日目の記事です。 こんにちは、GMOアドマーケティングの平木と申します。 今回は、非エンジニアPdMの自分が、Vertex AIで広告配信用の機械学習モデルを作成してみた体験について書いていきたいと思います。 Vertex AIとは Vertex AIとはGoogle Cloud Platform 上における機械学習プラットフォームで、データの前処理からモデル構築、予測やデプロイまでを一元的に行うことができるプラットフォームです。 Vertex AIのAutoML を使用することで、コードを書かずにGUIベースの操作のみでモデルをトレーニングすることができるため、学習を兼ねて広告配信用の機械学習モデルを作成してみました。 何を予測する機械学習モデルを作成するか 今回は、広告配信用の機械学習モデルとしてより初

研究開発部Architectグループの堤（@shu223）と申します。新任マネージャーとして自身のキャッチアップも兼ねて、研究開発部の技術や成果物について紹介する記事を書いています。 buildersbox.corp-sansan.com 第5弾となる今回は、Sansan/Eightのニュース配信システムがどのように実現されているか、またその中で研究開発部のどのような技術が利用されているかについて紹介したいと思います。 ニュースの種類 現在、SansanやEightでは以下のようなニュースを配信しています。 人事異動情報 社内の共通人脈の通知 企業の最新ニュース 同業他社の最新動向 ニュースフィード 企業の最新ニュース ニュース配信のための自然言語処理技術 質の高いビジネスニュースを配信するために、以下のような研究開発部の自然言語処理技術が利用されています。 固有表現抽出 ジャンル判定 プ

はじめに Auto_ViMLは、必要最小限の変数で高性能な解釈可能モデルを構築することができるAutoMLライブラリです。 実行可能な内容は、データクリーニング、相関の強い特徴量の自動削除、モデル構築、モデル評価の視覚化等、データを与えるだけで一連の手続きはおまかせというライブラリになっています。 この作者は、AutoViz というAutoEDAの作者でもあります。 AutoViz は、動作速度的にもビジュアル的にも優れており、あのPyCaretにも取り入れられているということで、Auto_ViML もよいに違いない！ 本記事では、このAuto_ViML をGoogleColabで実行します。 いくつかのデータセットを読み込めるようにセットし、読込んだデータを訓練データとテストデータに分割してAuto_ViML に与えます。 その後、Auto_ViML を実行し、実行結果を確認します。 実

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規制改革の具体策を検討している政府の有識者会議は、AI＝人工知能を使った画像診断ソフトなどの、薬事承認までの期間を短縮することなどを求める中間答申を岸田総理大臣に提出しました。 提出された中間答申では、AI＝人工知能を使った画像診断ソフトなどの医療機器は医薬品とは異なり、人体への直接的な影響が少ないと指摘しています。 そのうえで、これまで5年程度かかっていた薬事承認までの期間を治験を省略するなどし、1年ほどに短縮するよう求めています。 これを受けて岸田総理大臣は「中間答申に基づき、AIによる画像診断装置などの、プログラム医療機器の社会実装の促進に向けた規制見直しを進める」と述べ、実現に向けた検討を進める考えを示しました。 一方、22日は「国家戦略特区」の諮問会議も合わせて開かれ、「国家戦略特区」の制度で、極めて限定的に認めている企業などの農地取得を可能にする取り組みを、自治体の申請に基づい

創薬や生命科学の研究で人工知能（AI）の活用が進む。米アルファベット傘下の英ディープマインドが開発した、たんぱく質の構造を予想するAIの利用が急増。米メタ（旧フェイスブック）も独自のAI技術を発表した。病気にかかわるたんぱく質を予想できれば、それに合う創薬候補を探しやすくなる。研究開発の現場が一変すると期待を集める。メタは11月、6億種以上のたんぱく質の構造を予測したと発表した。土壌や海水、人

Article AIが判決の理由を推論する（PROLEG） 判決推論システム PROLEGの可能性 佐藤健教授らが開発した判決推論システム「プロレグ(PROLEG)」では、人工知能(AI)が判決に至った理由を推論することができる。 プログラミング言語の一つである「論理プログラミング」が組み込んであるため、AIがブラックボックス化せず、「説明可能なAI」となるわけだ。 司法分野へのAIの導入を社会が受容できるかどうか考えるうえで、その意義は大きい。 例えば刑事裁判の場合、まず検察側と弁護側がそれぞれ証拠を並べ、どういう事実があったかを確認していく（事実認定フェーズ）。次に、そうした事実の違法性について判断するのに、どんな法律のどの条項が関係してくるのかを議論する（当てはめフェーズ）。ここまでで材料は出そろったので、最終段階として、裁判官が有罪か無罪か決定を下す（判決フェーズ）。 テレビの法廷

クラウドファンディングサイトを運営する米KickStarterは12月21日（現地時間）、画像生成AI「Unstable Diffusion」の構築を目指すクラウドファンディングを停止した。KickStarter社は「われわれは作品とクリエイターの味方でなければならない」との立場を表明している。 Unstable Diffusionは、画像生成AIに対する規制に反発するコミュニティーが構築を目指していたAI。同コミュニティーは画像生成AI「Stable Diffusion」がアダルト画像を排除していることを不服として、独自の画像生成AIを構築すべくクラウドファンディングを実施していた。 クラウドファンディングの目標額は2万5000ドル（約330万円）。初日には目標を達成し、停止時点では約5万6000ドル（約743万円）を集めていた。 KickStarter社はクラウドファンディングの停止と

文章生成AIを開発するスタートアップ企業のデジタルレシピ（東京都渋谷区）は12月20日、文章生成AI「Catchy」を24日午後10時から翌25日午前5時まで7時間限定で無料公開すると発表した。同AIを基に開発した「忘年会お断り文章生成AI」など140種類のAIツールを無料で利用できる。 通常、Catchyの無料プランでは最大10回までしか利用できないが、7時間限定で月額1万780円の有料プランと同様に無制限で使い放題になる。同社は無料公開の理由について「クリスマスの夜、1人で仕事に励む予定の方が周りのカップルたちに気を散らさず、集中して仕事に打ち込め、仕事の生産性を高められるように無料開放する」と説明している。 提供するのは「クリスマスに休む言い訳作成AI」や「取引先への年末のお礼作成AI」など時節に応じたツールに加え、「遅刻の連絡文作成AI」や「画像生成AIで使える英文を作成AI」「会

Chat GPT は、自然言語処理 (NLP) 技術を使用して、特定の入力に基づいてテキストを生成する言語モデルです。 今回はChat GPT を使用して英語の文章の修正をして、文章の質と明瞭さを向上させる方法を紹介します。 https://chat.openai.com/chat それでは、Chat GPT を使用して英語の編集と校正を行うための手順について説明しましょう。 まず下記のprompt（AIに出す指示のこと）をチャットボックスに入れ””内に校正したい文章を入れます。日本語を直接入れても英語が出てきますが、Google翻訳で英訳した文章を入れた方が洗練された英語になります。（ChatGPTは日本語の入力も受け付けますが英語での入力の方が圧倒的に正確な回答が得られるため） 下記のprompt（一部改変）の出典はこちらのAwesome ChatGPT Promptsです。他にも”a

AI開発団体のOpenAIが発表した「ChatGPT」は、自然言語処理モデルの「GPT-3」の進化系である「GPT-3.5」がベースになっており、質問文を打ち込むと人間が書いた文章と見分けが付かないほどに高精度の文章で回答してくれます。そんなChatGPTの登場に、ユーザー数世界最大を誇る検索エンジンを持つGoogleの経営陣が事業に対する深刻な脅威への警戒を示して「コード・レッド」を宣言したと報じられています。 ChatGPT and Other Chat Bots Are a ‘Code Red’ for Google Search - The New York Times https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html Google at 'code red' over ChatG