© Seitaro Shinagawa, NAIST 品川 政太朗（しながわ せいたろう）と申します 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 知能コミュニケーション研究室 助教 • Vision and Language（画像と言語の融合領域） • 対話システム CV最前線Winter2021 CVIMチュートリアル1 「ニュウモンVision and Language」 CV最前線Summer2023 「フカヨミCLIP」 Vision Transformer入門 7章8章を担当 1/59

こんにちは、エンジニアリンググループ、データ基盤チームの木田です。 最近我が家では手作りピザがブームになっており、週末になると度々生地をこねては家庭内ピザパーティーを開催しております。 息子が盛り付けた手作りピザ (本文とは特に関係ありません) さて、エムスリーではBigQueryをメインのデータウェアハウスとして活用していますが、費用最適化の取り組みの 1つとして一部のデータマートでクラスタ化テーブルの活用を始めました。本日はその導入効果をご紹介できればと思います。 この記事は【データ基盤チーム ブログリレー4日目】です。データ基盤チーム設立の経緯についてはブログリレー1日目の鳥山の記事をぜひご覧ください。 www.m3tech.blog はじめに 費用最適化のアプローチ クラスタ化テーブルとは クラスタ化テーブルの作成方法 実際に速く・安くなるのか 複合キーによるクラスタリング クラス

Gartnerが2023年7月5日（米国時間）に発表した調査によると、企業の戦略担当者の79％が、今後2年間の成功にはアナリティクス、人工知能（AI）、自動化などの技術が不可欠と考えていることが分かった。 この調査は2022年10月から2023年4月にかけて、北米、西欧、アジア太平洋、オーストラリア、ニュージーランドに本社を置くさまざまな業種、売上高、企業規模の企業の戦略担当者200人を対象に実施された。 戦略担当者は、戦略を立案および実行する活動の50％が、部分的または完全に自動化できる可能性があるとの見解も示している。現在は、この自動化の割合はまだ15％にとどまっている。 関連記事 多い？　少ない？　57%の開発者がソフト開発に生成AIの利用を検討　SlashData調査 SlashDataは開発者動向を調査した「24th edition of State of Developer N

株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。

はじめに 本記事では、AWSにおいてデータレイクを構築してデータ分析に活用するためのサービスを紹介します。AWSにおいては基本的にS3がデータレイクにおける基盤となるため、以下の記事も併せて参照ください データレイクとは データレイクとは構造化、非構造化を問わず様々な形式のデータを大量に保管するための仕組みで、主にビッグデータ分析に用いられます。 ビッグデータ分析用のデータ保管方法には、他にもデータウェアハウス（DWH）が挙げられますが、DWHは構造化されたデータベース形式でデータを保持するのに対し、データレイクはCSVやテキストファイル、画像のような非構造化データも保存できる事が特徴です。 ビッグデータ分析の特徴として、数千万行（レコード）以上の大容量データを分析対象として扱う事が挙げられます。このような大容量データを扱うことで、以下のようなメリットとデメリットが生じます。 データレイク

Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. June 2023 (version 1.80) Update 1.80.1: The update addresses these issues. Update 1.80.2: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the June 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this versi

【PyTorch】実装有：VAEを使った継続学習異常検知手法：Continual Learning for Anomaly Detection with Variational AutoencoderPython機械学習DeepLearning深層学習PyTorch はじめに 継続学習（CL;Continual Learning）とは、動的に学習データが変化する環境下において、破壊的忘却することなくモデルの学習を可能とすることを目的とした機械学習の一分野となります． ※破壊的忘却とは、単一のネットワークを複数のタスクの学習に利用する場合、過去に学んだタスクに対する精度が、新しいタスクの学習時に悪化する事象のことを指します ICLRやICMLをはじめとしたAI関連のトップカンファレンスにおいても、CLに関する論文の投稿数は増加傾向にあり、注目されている分野といえます． 主にCLは識別モデルの

はじめに 機械学習コードに用いられるPyTorchコーディング時の実装負担低減を目的として、テンプレートコードを作成してみました。本記事では具体的な使用方法を記載します。(テンプレートコード部分の実装は文献1を参考にさせていただきました) ソースコード 下記リンクからアクセス可能です。 テンプレートコードはframeworkディレクトリに、ユーザー実装部分はusrディレクトリに、それぞれ格納されています。 使用方法 本テンプレートコードを使用することにより、自作のデータセットおよびモデル(+損失関数等)を用意するだけで、簡単にモデルの学習やテストができるようになります。ここでは、具体的な使用方法について説明します。 1. データセットの構築 初めに、データセットを読み込むためのクラスを作成します。データセットはユーザー定義であることから、データ形状等に制約はありません。一方で、後述するデー

Using Git to version control your Jupyter notebooks has many advantages but it's a bit tricky to version control your Jupyter notebooks on Git. In this guide, we show you all the best practices, workflows, and tools to make Jupyter Notebooks play nicely with Git, GitHub, and Bitbucket. Git ↔ Jupyter ChallengesLet's briefly list down the challenges of using Git with Jupyter Notebooks - Notebook Git

数値で整理する 大規模言語モデル(LLM) の メモ • Kan Hatakeyama Twitter • • • • 2023/7/6 作成 2023/7/7 打ち間違いなど微修正。 GPT-3の必要メモリ(推定値)を追記。 2023/7/8 学習に必要なメモリを修正 2023/7/9 モデルサイズvs学習データ数の情報を追記 • 突貫で作成したため､誤りが多々ありそうです｡ご了承(指摘)ください｡ 1 https://twitter.com/kanhatakeyama

LINE株式会社 Data Scienceセンター AI Dev室 室長 井尻善久 ※画像センシング展2023 イメージセンシングセミナー：特別招待講演＜ジェネレーティブAI・応用課題＞ での発表資料です https://www.adcom-media.co.jp/seminar/2023S…

高性能チャットAI「ChatGPT」が大きな注目を集める中、ChatGPTに匹敵する性能をアピールする言語モデルが続々と発表されています。上海AI研究所が中心となって開発した言語モデル「InternLM」は英語と中国語に特化してトレーニングされており、複数の性能評価テストでChatGPTを超えるスコアを記録しています。 InternLM https://internlm.org/ InternLMは上海AI研究所や複数の大学および企業が協力して開発した言語モデルで、1兆トークン以上の多言語データでトレーニングされています。InternLMの主な特徴は以下の通り。 ・複数の言語を理解および表現する能力を備えており、特に英語と中国において顕著なパフォーマンスを発揮する。 ・論理的推論、コード生成などの分野で優れた性能を発揮する。 ・多様な中国語の性能評価テストでChatGPTを超え、GPT-4

NECは、130億パラメーターという軽量化を実現した独自の日本語大規模言語モデル（LLM）を発表した。NEC Corporate EVP兼CTOの西原基夫氏は、「世界トップクラスの日本語性能を有する、軽量なLLMを開発することに成功した。すでにNEC社内で利用を開始しており、文書作成や社内システム開発におけるソースコード作成業務など、さまざまな作業の効率化に応用している」とアピールした。 構想4年、開発2年で全社を挙げて仕上げた独自LLM ChatGPTをはじめとする生成AIは、急速な勢いで活用が進んでいるが、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習しており、高い日本語性能を有しつつ、各業種の業務で活用するためのカスタマイズが可能なLLMはほぼない状況にある。NECでは、自社で独自のLLMを開発することにより、日本の企業における生成AIのビジネス活用をより加速させ、企業の生産性向上に貢献す

ChatGPTやBardなど、2023年7月時点で商用利用されている大規模言語モデルはほとんど全てがトランスフォーマーというアーキテクチャを利用したモデルですが、トランスフォーマー型のモデルは入力の長さの2乗に比例して計算量が増加するため、入力サイズが制限されてしまう問題があります。そうした問題に応えて、大きいデータへの対応や推論時のメモリ使用量の削減を達成しつつトランスフォーマー型に匹敵する性能を出せるアーキテクチャ「RWKV」について、著者の一人がブログで解説しています。 The RWKV language model: An RNN with the advantages of a transformer | The Good Minima https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_overview.html How the RWKV l

See the Big Picture and Find Papers Accepted in the International Conference powered by OpenAI

概要 CVPR 2023 会議全体を可視化したグラフを眺めながら論文検索できるWebサイトを作成したので紹介します。 会議に採択された論文全体を可視化したグラフから、 カテゴリやアプリケーションが近い論文を探せます。 テキスト検索ではない方法で、広い視野で論文を探せます。 会議全体で盛り上がっている分野や、逆にニッチな分野を把握することもにも役立ちます。 研究テーマを模索している方や、広い視野で業界動向を知りたい方におすすめです。 yuukicammy--conference-projector-wrapper.modal.run 概要 はじめに Conference Projector で何ができるか システム概要 実装詳細 (1) スクレイピング (2) カテゴリ、アプリケーションなどのテキスト生成 (3) Embedding (4) PDFからの画像抽出 (5) 次元圧縮 (6) K

はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ

人格コピーAIは21世紀の写真？　“亡き妻のAI再現”で受賞の松尾Pと「AIの遺電子」山田胡瓜が考える「デジタル人格」のこれから（1/5 ページ） 魂を吸われる、画家の仕事が奪われる──。19世紀に発明された「写真」に対しては当初こんな拒否反応もあったように、新技術には問題や反発も付き物だ。 この10年ほどで飛躍的な進化を遂げたAI。これが実在する人物の特徴あるいは人格を再現できるようになると、それは「21世紀の写真」といえるのではないだろうか。そう考えているのは、アニメ「AIの遺電子」原作者の山田胡瓜さんだ。 亡き妻の面影をAIを駆使して再現する取り組みで「第1回 AIアートグランプリ」の最優秀賞を受賞した「松尾P」こと松尾公也さんと、実際にデジタルで再現した奥さんを見て何を感じるのか、こうした「デジタル人格」をどう扱っていくべきかを議論した。 AIの遺電子の根底にある「2つのやばさ」と

いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5

36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア 日本最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア。日本経済新聞社とパートナーシップ提携。デジタル化で先行する中国の「今」から日本の未来を読み取ろう。

タイトルの通りだ。AI反対派の絵師がガイドライン違反の二次創作をしてるのを見て、改めて思った。 とにかく、ネットの絵師様達はイラストAIに対して攻撃的なのに、自分たちの振る舞いは自分勝手すぎる。以下に例を書く 違法な二次創作を当然の権利のように行うなAIの学習を著作権法違反で叩くのなら、自分たちのやりたい放題の二次創作を考え直せ。 お金を取ったり、ガイドライン違反が当たり前だったり、もはやモラルハザードなんだよ。 二次創作は著作権法における翻案権と同一性保持権の侵害なんだよ。法律に立ち返れ。 AIの方だけ違反だとかよく叩けるよな。 学習されてる！違反だ！ってその学習元こそ違反して作られてるじゃねえか。 学習元の利益を損ねる学習は違反だ？いやお前らの利益だって違法に得たものじゃねえか 自分たちの要求が常に通ると思ってるのが怖い絵師たちは二次創作は黙認だとかお目こぼしだというが、もはやそうされ

pixiv @pixiv 現在、Android版pixivアプリが新しくダウンロードいただけない状態になっております。 すでにインストールされているpixivアプリについては引き続きご利用いただけます。現在調査・対応中になりますので、アプリの更新・削除はお控えください。… twitter.com/i/web/status/1… 2023-07-05 22:17:03 リンク www.anige-sokuhouvip.com 【速報】Pixivさん、AI児ポが原因でGooglePlayストアから抹消か 1: 名無しのアニゲーさん 2023/07/06(木) 11:35:49.44 ID:+8gXVxtMd 前記事【正論】BBC「イギリス人がAI児ポをPixivで売買してる！日本は性的規制が甘すぎる！法規制しろ！！！」 ↓ ...

「テレビアニメのようなキャラ画像を生成したい」 「2次元のアニメ画像を生成したい」 このような場合には、Mistoon_Animeがオススメです。 この記事では、Mistoon_Animeについて解説しています。 本記事の内容 Mistoon_Animeとは？Mistoon_Animeの利用方法Mistoon_Animeの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。

「AIグラビア・AI美女を簡単に生成したい」 「量産型であるAI顔の画像は作りたくない」 「BRAV5をよく使っている」 このような場合には、BRAV6がオススメです。 この記事ではBRAV6について解説しています。 本記事の内容 BRAV6とは？BRAV6の利用方法BRAV6の動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 BRAV6とは？ BRAV6が、2023年7月7日にリリースされました。 BRAV6とは、BRAのバージョン6（V6）です。 BRAは、Beautiful Realistic Asiansの略称になります。 BRAV6を使うと、次のような美女（AI美女）の画像を簡単に生成できます。 サンプルは、モデル開発者のTwitterから確認できます。 https://twitter.com/PleaseBanKai このBRAシリーズは、今ではかなり有名なモデルになっていま

松尾　モデルさんにとっては不利益になりえますよね。ちょっと前には、セクシー女優さんがLoRA（ローラ）というファインチューニング用のファイルを自由に使っていいと公開したのも話題になっていました。 （関連記事：元AV女優・上原亜衣さん、自身のAIグラビア写真集発売　Kindleの絵画ランキングで1位に） 僕は持っている妻の写真だけでファインチューニングして、それは他の誰にも使わせずに自分だけでやっているんですが、そういうコピーが人の手に渡るリスクはあるなと思っていて……というわけでAIの遺電子の人格コピーの話に持っていきたいんですが。 AIがいつでも一瞬で自分に最適化したコンテンツを作ってくれる世界 山田　人格のコピーガードとかないのか、とか自分の作品に突っ込みたくもなりますが。デジタル人格ができてしまうといろんな使い方ができてしまうし、社会的なハレーションも起きてくるでしょう。 でもAIグ

2023-07-07 ビズリーチが「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」を開発、スカウト受信数40％増加 株式会社ビズリーチは、同社が運営する転職サイト「ビズリーチ」において、新機能として「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」（以下、GPTツール）を開発した。 「GPTツール」は、ビズリーチに登録後、職種、ポジション、業務のミッション、業務領域質問に関する質問に回答することで、職務経歴書を作成することができるツールだ。 職務経歴書自動作成時に、ビズリーチ独自のロジックで構成した指示を、OpenAIが提供するGPTモデルに行っている。 キーワード入力の際も、ビズリーチ上に蓄積されたデータを基に、会員に合った入力内容が推薦される。 会員が推薦されたキーワードを選択あるいは入力することで、内容が整理された業務内容を作成できる点が特徴だ。 「GPTツール」の質問画面のイメージ また、「GPTツール

ビズリーチが発表した｢GPTモデルのレジュメ自動作成機能｣では、職種、ポジション、ミッション、業務領域の4項目について入力するだけで、すぐに職務経歴書を作れる。現在はアプリ版（iOS）のみ提供。新機能ではGPT-3.5 turboを利用しているが、詳細は公表していない。 試しに以下のような条件を入力して、職務経歴書を作ってみた。 職種……記者、Webコンテンツ企画、編集 ポジション……一般社員 ミッション……記事クオリティの向上、コンテンツ企画、読者リーチの拡大 業務領域……記事編集、テキスト執筆 これらを入力すると、待つこと数十秒で415文字の職務経歴書が完成した。実際の入力は、｢職種｣に応じだ仕事内容などの選択肢が多く表示されるため、選択肢を選ぶだけで簡単に入力できる。 完成した職務経歴者の一部を抜粋してみる。 【業務内容】 ・記事コンテンツライティング: ニュース記事や特集記事の執筆

Googleが2023年5月に発表した大規模言語モデル「PaLM 2」は、すでにさまざまなGoogleサービスに導入されているだけでなく、健康データでトレーニングされた「Med-PaLM 2」や、サイバーセキュリティ関連のデータでトレーニングされた「Sec-PaLM 2」など、異なるバージョンの開発も進められています。ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、「Med-PaLM 2」はすでに一部の医療機関でテストを開始していることが明らかになっています。 In Battle With Microsoft, Google Bets on Medical AI Program to Crack Healthcare Industry - WSJ https://www.wsj.com/articles/in-battle-with-microsoft-google-bets-on-med

（注：以下フィクションが含まれます） 序章 それは2023年7月7日、七夕。いまや織姫や彦星より遥かに強い輝きを放つOpenAI社より、ChatGPT Plusユーザ向けに、Code Interpreterという新機能が発表された。 この機能を使えば、ChatGPTにコードを実行させることができるぜ！アップロードしたデータに対して分析をさせたり、グラフを作らせたり、ファイルを編集させたり、数値計算などなどをさせることができるぜ！（意訳） 私は驚愕した。 私は普段、某事業会社にて、名目上はデータサイエンティストとして働いている。何をしているかといえば、営業やマーケティングの皆様から 「（よく中身知らんけどけど）データ渡すから今週中に分析して報告して」 「エクセルだとベン図作るの難しいから、ベン図作っておいて。すぐやってくれると嬉しい」 「ベンダーに渡すデータをいい感じに加工しておいて。今日中

AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成）PythonChatGPTChatGPTPlusGPT-4CodeInterpreter はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。

Advanced Data Analysis（旧ChatGPT Code Interpreter）の活用方法を片っ端から試していく ChatGPT Code Interpreterをとにかく触ってみる 「Code Interpreterが凄い！」と、みんなが騒いでいるのでとりあえずネットで目についた活用方法を片っ端から試していきたいと思います。 試したら追記していきます。 Code Interpreterのセットアップ 以下3ステップです。簡単ですね。よく分からなかったら別のサイトみてください。 ChatGPT Plusに課金 Setting Beta featuresでCode interpreterのトグルをオン ChatGPTのGPT4でCode Interpreterを選択 以下参考のスクリーンショットです。 Code Interpreterの活用例 ここから活用例を載せていきます