Ivan CheungDeveloper Programs Engineer, Google Cloud ※この投稿は米国時間 2023 年 5 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 いま多くの人々が、ジェネレーティブ AI や大規模言語モデル(LLM)を実運用サービスにどのように導入すればよいか検討を始めています。しかし、例えば「既存の IT システムやデータベース、ビジネスデータと LLM や AI チャットボットをどのように統合すればいいだろうか」、「数千もの製品を LLM に正確に覚えさせるにはどうすれば良いだろうか」、あるいは「信頼性のあるサービスを構築するためにハルシネーションの問題をどのように扱えば良いか」といった課題と直面することになります。 これらの課題に対するシンプルな解決策となるのが、エンべディング(embeddings)と
Vertex AI と PyTorch を使用して、わずか 4 ステップでジェネレーティブ AI モデルをデプロイ ※この投稿は米国時間 2023 年 5 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 基盤モデルは、膨大なラベルなしデータでトレーニングされ、テキスト、画像、音楽の生成といった下流のジェネレーティブ AI のタスクに使用されており、新しいプロダクトやサービスを生み出す可能性を探る企業にとって、ますますその利用が拡大しています。基盤モデルは、画像生成などのユースケースに使用できます。生成モデルである拡散モデルは、高画質の画像を生成できることから、ここ数年注目を集めています。Stable Diffusion は、テキストから画像への潜在的な拡散モデルであり、CompVis、Stability AI、LAION の研究者により開発されました。 S
ChatGPTを使ってデータサイエンティストの生産性を爆上げする活用術をまとめました! また、データサイエンティストがChatGPTを活用するための記事をまとめているので、こちらもぜひ参考にしてみてください。 データ前処理 「ChatGPTを使用すると、「データを分析可能な形に前処理して」といった大雑把なリクエストに対しても、すんなりと対応し、データ前処理を行ってくれます。」 今のところ、大量のデータを前処理する際にChatGPTを利用する場合は、ChatGPTに実際の前処理を行わせるのではなく、前処理用のサンプルコードを教えてもらう方が良いでしょう。 ただし、近い将来にはCSVやExcelを直接アップロード&ダウンロード可能な「Code Interpreter」というプラグインが追加される予定とのことで、実務利用が大いに現実味を帯びると考えられます。 詳細は以下のページで紹介しています!
Juliaは科学技術計算に役立つ新しいプログラミング言語として注目されている。 国内きってのJulianによる、かゆいところに手が届く名解説! 基礎から実践まで、幅広いトピックを網羅した。必携の決定版! 第1部 導入 第1章 Julia観光 1.1 本書の目的と構成 1.2 プログラミング言語としてのJulia 1.3 科学技術計算環境としてのJulia 1.4 Julia の開発とコミュニティ 第2章 環境構築 2.1 サンプルコード 2.2 Julia のインストール 2.3 対話的実行環境 2.4 スクリプトファイルの実行 2.5 Julia の開発環境 第3章 ファーストステップ 3.1 REPL で実験 3.2 基本構文 3.3 オセロを作ろう 第2部 データと言語の基礎 第4章 数値と算術 4.1 真偽値 4.2 整数 4.3 有理数 4.4 浮動小数点数 4.5 複素数 4.
Local runtimes Colab lets you connect to a local runtime. This allows you to execute code on your local hardware. Security considerations Make sure you trust the authors of any notebook before executing it. With a local connection, the code you execute can read, write, and delete files on your computer. Connecting to a runtime on your local machine can provide many benefits. With these benefits co
やること どうやらAWSのsagemaker jump startで今流行りの stable diffusion のファインチューニングができるようなので、うちの猫(テトちゃん)の画像を10枚程度使って,"a photo of a Teto cat with a hat"のようなプロンプトで現実では絶対できない(テトちゃんは帽子嫌いなので)画像を作ってみる。 今日の目標はとりあえずファインチューニングが目標なので、出来栄えはあまり気にしてないです。 参考資料 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 記事の対象者 ・stable diffusionをawsで簡単に試してみたい人 ・stable diffusionの学習をsagemakerの学習インスタンスを使ってコストを抑えた
2023年5月30日 ChatGPT IN ACTION #2 大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験(https://rector.connpass.com/event/282064/) における10分LTの資料です。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及を、プロダクト作りに関わる機械学習エンジニアとしてどう考えているか、という内容のLTです。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の普及により、誰でも容易に高性能な機械学習モデルを活用できるAI・機械学習の民主化が進んだ一方で、きちんとした顧客体験を提供する難易度は高まったように思います。そこで機械学習を活用したプロダクトを作るのに必要な能力・職種であるMachine Learning Product Management(MLPdM)の重要性が高まってきているように思います。
NTTアドバンステクノロジ(東京都新宿区、NTT-AT)は5月31日、大規模言語モデル(LLM)を企業利用向けにカスタマイズするサービス「LLMカスタマイズサービス」を始めると発表した。AIチャットサービス「ChatGPT」などの事業への導入を支援する。 サービス提供開始に伴い同社では、自然言語処理やLLMの専門知識を持つ社内チーム「LLMチーム」を立ち上げた。各企業の目的や利用シーンに応じたLLMの導入を支援し、各企業が持つ固有の情報を織り込ませた独自の業務支援サービスを構築する。 同社は「40年以上にわたりNTT研究所の日本語処理技術の開発・展開を担い、自然言語処理技術・LLMのスペシャリストを数多く擁している」と説明。「LLMの活用により、人間が行ってきた複雑な業務の代替や、新たな事業創出の可能性に強い期待ができる」とし、金融や製造、交通、流通など、さまざまな産業でのLLMの導入を促
Googleは2023年5月11日(米国時間)、開発者を対象としたイベント「Google I/O」で、AI(人工知能)のトレーニングに特化したスーパーコンピュータ「A3」を発表した。最新CPUや改良されたホストメモリ、次世代NVIDIA GPU、主要なネットワークのアップグレードを完備し、MLワークロードのための最高性能のトレーニングを提供することを目的に構築されている。 A3の特徴 スループットが従来の3倍に向上 関連記事 Googleの生成系AI「Bard」がプログラミングやソフトウェア開発に対応 何を、どこまでできるのか Googleは、生成系AIの「Bard」にプログラミングやソフトウェア開発のタスクを支援する機能を追加した。「コーディングはユーザーから寄せられた最も多いリクエストの一つだ」という。 AIで生まれ変わった新Microsoft Edgeで何ができるのか Microso
人工知能(AI)チャットボットChatGPTが話題となっており、一見AppleはAIから取り残されているかのように思えますが、テキスト認識表示やSiriショートカットなど、すでにAIベースの機能を多く展開しています。 「写真」アプリ iOS16、iPadOS16、macOS Venturaの「写真」アプリには、AIを活用した機能が豊富に用意されています。まず、オンラインサーバーで処理する必要がなく、どんな写真でも被写体を背景から抜き出すことができます。 また、iPhone XRやSE 3でも、シングルレンズを搭載しているにもかかわらず、カメラアプリで被写体のエッジを検知してポートレートモードの写真を出力することができます。つまり、上位機種のiPhoneとは異なり、これらの機種は被写体を検出するために複数のレンズに頼っているわけではありません。1つのレンズで見事なポートレートを撮影できるのは
先日公開したアニメ絵の実写版を作る記事はおかげさまで好評でした! アニメ絵生成の第二弾に行く前に、アニメ絵実写版生成でも威力を発揮する「雑コラ」をAIでリアルにする手法について今回は説明します。 実はAIアートグランプリの時も「雑コラ」と言われたりしていたのでしたw 渚の妖精ぎばさちゃん対キモノアゲハ/koizoom1/漫画@gibasachan 雑コラに見えるけど すごい技術 登場人物より多いモデル これはゆるキャラの未来きたな…#AIArtGp pic.twitter.com/5A4wMUJsND — Dr.(Shirai)Hakase #AI神絵師本 #技術書典14 (@o_ob) March 12, 2023 AIといえばラーメン(?)ですが、こんな画像も作れちゃいます!ラーメンの中にいる秘書さん! ラーメンの中にいる秘書さん絵面としては結構インパクトがありますが、実は作るのは全然
","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=\"
AIに取り組む著名研究者、エンジニア、CEOなどのグループが5月30日(米国時間)、AIによる人類絶滅の危機について、新たな警告を発した。 「Statement on AI Risk」(AIリスクに関する声明)に署名したのだ。広く受け入れられるよう簡潔にまとめられたこの声明は、「Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war.」(AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会的規模のリスクと並んで世界的な優先事項とすべきだ)というものだ。 この声明は、サンフランシスコに拠点を置く非営利団体Center for AI Safety(C
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