目次 目次 はじめに ECCV2022のトラッキング論文 ピックアップした論文 Towards Grand Unification of Object Tracking Tracking Objects As Pixel-Wise Distributions Particle Video Revisited: Tracking through Occlusions Using Point Trajectories XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model 最後に はじめに この記事は前回の記事の後編です。ECCV2022で紹介されたトラッキングに関する論文をいくつかご紹介します。 engineers.ntt.com ECCV2022のトラッキング論文 1645本の論文の中

教師ありデータをもっと減らしたい!! GPTの登場により、それまで何万、何十万も必要だった教師ありデータが、たったの数千個で足りるようになりました. これはとてつもない進歩です! しかし、、皆さんもこう思ったかもしれません、、 「数千個て多くない？？」 そうです！全くその通りです！ 何十万もの教師ありデータセットと比べるとそれは少ないですが、普通に数千個て多いですよね？笑 僕だったらそんなデータ作りたいと思いません😅 皆さんと僕がそう思ったように、OpenAIさんも同じことを思っていました. そこでOpenAIのエンジニアはまたもやすごいものを作り出したのです！ なんとGPTの進化系である「GPT-2」を作り出し、必要な教師ありデータを数個まで減らすことに成功したのです！ さすがは自然言語AIのパイオニアOpenAI様ですね、すごすぎます、、 この記事では「GPT-2」とは何なのか、どう

Amazon Web Services ブログ たった数枚の画像で Stable Diffusion をファインチューニングできる効率的な Amazon SageMaker JumpStart の使い方 2022 年 11 月、AWS のお客様が Amazon SageMaker JumpStart で Stable Diffusion モデルを使ってテキストから画像を生成できるようになったことを発表しました。Stable Diffusion は、リアルで高品質な画像や印象的なアートをわずか数秒で生成することができるディープラーニングモデルです。印象的な画像の作成は、アートから NFT など幅広い業界で活用が見込めますが、今日ではユースケースにパーソナライズされた AI が期待されています。本日、Amazon SageMaker JumpStart でカスタムデータセットでファインチューニ

最近は Polars が気に入っていて、主にプライベートで使っている。 ただ、エコシステムという観点では Pandas に比べて発展途上の段階にあると思う。 そこで、今回は発展の一助として「Shirokumas」というライブラリを作ってみた。 github.com どんなライブラリかというと、現時点の機能では Pandas の category_encoders 1 のサブセットに相当する。 より具体的には、scikit-learn のスタイルで書かれた特徴量抽出をするための基本的なエンコーダを実装してある。 特徴としては、同じ処理を完了するまでにかかる時間が短いこと。 Pandas のエコシステムで使われるフレームワークとパフォーマンスを比較したグラフを以下に示す。 グラフから、比較対象の概ね 1/10 以下の時間で処理を完了できることが分かる。 詳細については、このエントリの後半に記述

# プロンプトなし n = input() print(f'your input: {n}') # プロンプトあり n = input('input number: ') print(f'your input: {n}') # 戻り値は常に文字列なので必要に応じて型変換が必要 n = input('input number: ') result = n * 2 print(f'{n} * 2 = {result}') n = input('input number: ') result = n - 1  # TypeError print(f'{n} - 1 = {result}') n = input('input number: ') n = int(n)  # int関数でint型の値に変換 result = n * 2 print(f'{n} * 2 = {result}') n

Just tell me which one to useAs always, “it depends” – but if you’re looking for a quick answer, you should probably use: Dash if you already use Python for your analytics and you want to build production-ready data dashboards for a larger company.Streamlit if you already use Python for your analytics and you want to get a prototype of your dashboard up and running as quickly as possible.Shiny if

フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは？ ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論

CQ出版は『改訂TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング』を2023年3月15日に発売する。 2018年に発刊された同タイトルの書籍では、フレームワークにChainerを使っていたが、今回出版されるのは、TensorFlowに対応した改訂版だ。ディープラーニングの基礎知識とプログラムへ落とし込む方法を、ステップ・バイ・ステップで解説し、Raspberry Piで動かす方法も合わせて紹介する。 全6部構成。第1部「ディープ・ラーニングの世界へようこそ」では、ディープラーニングでできるようになることを紹介するほか、3大アルゴリズムについての概要を解説する。 第2部「ラズパイ&PC試すための準備」では、Googleのディープラーニングフレームワーク「TensorFlow」について解説。TensorFlowやAnacondaのインストール方法に加え、サンプルプログラムを

Project Jupyterは2023年2月9日（米国時間）、オープンソースアプリケーション「JupyterLab Desktop」の最新版「JupyterLab Desktop v3.6.1-1」を公開したと発表した。 JupyterLab Desktopは、PythonなどのプログラムをWebブラウザ上で作成、実行できる開発環境「Jupyter Notebook」の後継として提供されている「JupyterLab」のクロスプラットフォームデスクトップアプリケーションだ。PCでJupyterノートブックを使い始めるための最も迅速かつ簡単な方法として位置付けられている。 JupyterLab Desktop v3.6.1-1の新機能 セッションとプロジェクト 「セッション」と「プロジェクト」という概念が導入された。セッションは、ローカルプロジェクトの起動や、既存のJupyterLabサーバ

Open source implementation for LLaMA-based ChatGPT training process. Faster and cheaper training than ChatGPT (wip) ⚠️ Please note this code represents the algorithmic implementation for RLHF training process of LLaMA and does not contain the model weights. To access the model weights, you need to apply to Meta's form. Meta has recently released LLaMA, a collection of foundational large language m

MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag

ChatGPT楽しいですね!!特にChatGPTが質問したら何かを教えてくれるAIではなく、質問に合わせて文章を作るAIだと認識してから楽しくて仕方ありません。 というわけで最近、伺かの仕様調査をしているのでOpenAIのAPIとLlamaIndex（GPT Index）を使って、仕様を聞いたら仕様に則って回答するAIを作成してみます。 仕様に関する文章 今回はこちらのドキュメントを仕様として回答できるようにしていきます。 ChatGPTのみで問い合わせた場合 Question: SSTPのリクエスト仕様としてCharsetに指定可能な値を全て教えてください。回答には出典のリンクを含めるようにしてください。未定義の場合はundefinedと返してください。 SSTP（Secure Socket Tunneling Protocol）におけるCharset（文字セット）に指定可能な値は、RF

AI開発に必要不可欠なデータプラットフォームを開発・提供するFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：上田英介、以下「FastLabel」）と、日本最大級のストック素材販売事業を運営する『Visual Bank』グループ 株式会社アマナイメージズ（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：沼澤裕太、以下「アマナイメージズ」）は、2023年2月27日より、AIの機械学習用「感情音声」のデータセットの販売を開始しました。 AIの機械学習に必要な素材データのうち、日本語の感情音声に特化したデータの販売は、日本で初めて*となります。 *「日本初」に関しては、自社調べ（調査年月：2023年1月／ 日本国内における機械学習用途（感情ラベル付き）の音声データセット販売として） 音声認識技術の市場について 国内の音声認識の市場は、2020～2025年度までの年平均成長率が16.4％と成

今回は、「Stable Diffusion web UI」をWindowsやMacにインストールする方法と、その使い方を紹介します。 Stable Diffusion web UIについて Stable Diffusion web UIは、ブラウザをインターフェースとして利用して、AIによる画像生成を行うことができるツールです。 GitHub[AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui]（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui） Stable Diffusion web UIでは、次のような画面をブラウザで動かすことができ、かんたんにAIによる画像生成を行うことができます。 この、ブラウザを使うというスタイルのおかげで、Windowsでも、Mac(Apple Silicon)でも、Linu

会話型AIサービス「ChatGPT」を手掛ける米OpenAIのサム・アルトマンCEOは2月24日（現地時間）、AGI（Artificial General Intelligence；汎用人工知能）実現への短期および長期のロードマップを発表し、人類改善のためのリスク軽減策について説明した。アルトマン氏はAGIを「一般的に人間より賢いAIシステム」と定義する。 同氏は、人間の知性を超えた存在を成功させることは人類史上最重要事項であり、希望に満ちてはいるが、恐ろしいプロジェクトだと語った。 AGIには誤用、劇的な事故、社会的混乱などの深刻なリスクが伴うが、それでも利点が非常に大きいとしている。いずれにしてもAGIの開発を停止することはもはや不可能であるため、「社会と開発者は正しく開発する方法を見つけ出さなければならない」とアルトマン氏。 同氏は短期計画として以下の3つを挙げた。 AIモデルの現実

🌟2023.3.2にChatGPTのAPIが公開されたため、タイトルと本文の一部を修正しました！やったね！ 話題のChatGPTは超すごいし楽しいのですが、API経由で使えないため私たち開発者からするとちょっともの足りません（まもなくAPIが公開されるという話も） されました！（2023.3.2）。 とはいえ、キャラ設定や会話の前提を会話の都度入力するのは面倒だったりしますのと、ChatGPTと同じOpenAIから提供されているGPT-3モデル「text-davinci-003」はそもそも1問1答で、同じ話題を複数ターンに渡って継続することができません。 そこで、OpenAIの外側で工夫してキャラ設定や前提、文脈を維持した会話を実現しようというのがこちらの記事になります。 要約 会話の履歴を含めてリクエストすることで文脈を意識させることができるようになる（ChatGPTでは履歴ごと受け付

平岡 | 誰も置いていかない生成AI発明家 @hiraoka_dx みんなが定時で帰るためのサービス『satto』を開発中 | 生成AIはサボるための最強の武器 | ソフトバンク 最年少本部長 | 発言は個人のものです | 過去のバズった発明たちはハイライト↓ https://t.co/5yjn3jtXfr 平岡 | ワンランク上の生成AI活用術 @hiraoka_dx ついにやっちまった。 ChatGPTと音声で直接喋れる様になった。 これで、皿洗い中でもChatGPTに相談できる。。 勿論、誰でもできるように、一行もコード書かずに、全部無料でやる方法を模索しました。需要あれば後日解説出します。 以降、面倒な電話はこいつに対応してもらうか。。笑 pic.twitter.com/N5mG87bQFB

ChatGPT や AI ツールが持つ無限の可能性について探っていきます。フォローすると ChatGPT などについての有益情報をお届けします。AGIラボでは最新のAI情報を一番わかりやすく解説しています。公式LINEに登録すると重要情報を漏れなく受け取れます。 ■ AGIラボとは？ AGIラボは、GPTs、Dify、Createなどの最先端AI技術に特化したメディア・コミュニティです。240以上の記事が読み放題で、即活用できる実践的プロンプトが満載。日常業務の自動化から創造的プロジェクトまで、幅広い分野でのAI活用方法をわかりやすく提供します。 ■ こんな方にオススメ ・最新AIツールを業務や創作に活用したい方 ・AI関連の最新トレンドを効率的にキャッチアップしたい方 ・実践的なプロンプトでAI活用スキルを習得したい方 ・AIについて情報交換や議論がしたい方 ・限定コミュニティで自分の可

ChatGPTが作ったおすすめメニュー　漬けアボ海鮮丼（865円）──そんな商品がUber Eatsに登場した。乗っているのはマグロ、サーモン、アボカド。説明によると、ChatGPTにどんな海鮮丼が最もうまいか聞いたところ「鮪と鮭刺しとアボカドを漬けて鉄火丼にするとうまい！」と答えたという。商品登場の経緯を聞いた。 ChatGPT海鮮丼を提供しているのは「大トロ中トロ専門 海鮮観光船どんぶりまる丼丸」（東京都国分寺市）。ChatGPTシリーズとしては他にも「まぐろ鉄火アボカド丼」「真鯛メガ」「特上大トロのショートメガ」などがある。盛り付け方や提供価格もAIの指示に従ったものがあり、「人間の僕（オーナー）では値段を付けることができない破格の金額」の商品もあるとしている。 24日に販売を始めたところ、200あるメニューの中でも売り上げ上位5位に入るほど滑り出し好調という。 アボカドはどこから出

ChatGPTで文章を要約したり口調を変えたりゲームのルールを教えてゲームを遊んだり、みんな いろいろな使い方や楽しみ方をしていると思います。 中にはプログラミングにあまり縁のない人も多くいます。 これ改めて考えると、自然言語でコンピュータを操作指示できるようにしたということで、インパクトすごいと思います。 たとえばこんな感じで、口調の調整を行っている人はよくみかけますね。 これ、よく考えるとコンピュータの挙動を調整しているわけですよね。 ここでは「以降は語尾に「ンゴ」をつけてください」と指示しているだけで、この指示にはまったくプログラミング知識が使われていません。 しかも「何か質問あるンゴか？」のように疑問形の形を調整してくれていますね。適切に「！」も入れて、「ンゴ」で終わらせることに何を求めているかもくみ取ってくれています。これをプログラミングで実現しようとするとかなり大変です。 RP