はじめに こんにちは、あるいはこんばんは、クラウド事業部の原田です。 今回はAWS Certified Machine Learning - Specialtyに合格しましたので情報や所感等を共有させていただこうと思います。 Specialtyは月初に受けたDASに続いて5つ目になります。 DAS / DBS / ANS / SCS 点数 859/1000 いつもは800~850の間で落ち着くことが多いですが、今回はしっかり理解できた...のではなく、 2択まで絞った上でたまたま正解拾ってたパターンが多い(上振れした)印象です。 勉強時間 約3週間、平日は30分～1時間+休日3～4時間　合計40時間程 AWSでは(毎度のことながら)未経験。SageMaker触ったことないです。 Azure Machine Learningは業務で使ったことがあり、プライベート化やデータレイクとの接続の経験

はじめに Optunaの新しいバージョン3.4では、新たにJupyter Lab拡張とVS Code拡張が公開・アナウンスされました。これらの拡張機能を利用することで、Optuna DashboardをJupyter LabやVS Code内で起動し、最適化履歴をより手軽に確認できます。 本記事ではこれらの拡張機能がどのように実装されているのか、その仕組みを解説します。Optuna Dashboardの開発に興味を持ってくださっている方に限らず、Jupyter Lab拡張やVS Code拡張を開発しようとしている方のお役に立てば幸いです。 Jupyter Lab拡張の仕組み Optuna Dashboardは次の図に示すように、PythonのBottleフレームワークで書かれたサーバープログラムと、Reactで書かれたシングルページアプリケーションからなります。 このプログラムをJupyt

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptunaの新しいバージョンであるv3.4がリリースされました。今回のリリースには、ユーザーの相対的な評価結果をもとに最適化を行う新機能 “Preferential Optimization” や、ファイル管理機構、Jupyter Lab拡張、VS Code拡張が含まれています。 ✨ハイライト機能 選好に基づく最適化 (Preferential Optimization) 今回のリリースでは、選好に基づく最適化 (Preferential Optimization)が導入されました。この機能は、画像生成や音声合成、自然言語生成タスクのように、生成物の定量的な評価が難しく、人間が主観的な評価をつける必要があるタスクにおいて特に有用です。 Optuna 3.2においてサポートされたHuman-in-the-Loop最適化では、絶対評価のみが可能となっ

こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 今回はBedrockで、LambdaのPythonコードを生成してもらいます。 利用するモデルは、ChatGPTと同レベルの性能を有しているClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Bedrockについて執筆した別記事もあわせてご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com S3に保存したCSVファイルの平均を求めるLambda関数を作成する 以下のようなcsvをS3からダウンロードし、一分毎、name毎の平均を返却するLambdaを作成してもらいます。 id,name,value,timestamp 1,da

GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）はコード生成においても驚異的な成果を上げています。しかし、モデルが生成するコードは必ずしも完璧ではありません。そこで、DeepMindとUCバークレーの研究者らは新たなフレームワーク『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』を開発しました。 追加訓練なしでも、複数のベンチマークにおいて高いパフォーマンスを達成できる手法です。実行プロンプト（の例）は比較的シンプルで、多くのプログラミングタスクで容易に適用できます。 参照論文情報 ・タイトル：Teaching Large Language Models to Self-Debug ・著者：Xinyun Chen, Maxwell Lin, Nathanael Schärli, Denny Zhou ・所属：Google DeepMind, UC Berkeley ・URL：https://

Editor's Note: This post was written in collaboration with the Ragas team. One of the things we think and talk about a lot at LangChain is how the industry will evolve to identify new monitoring and evaluation metrics that evolve beyond traditional ML ops metrics. Ragas is an exciting new framework that helps developers evaluate QA pipelines in new ways. This post shows how LangSmith and Ragas can

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近年，国内外の企業および研究機関において大規模言語モデルの開発競争が激化している．それに伴い，大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すための研究も活発に行われており，大きな発展を見せている．本チュートリアルでは，自身の研究や業務で大規模言語モデルを使いたいと考えている初学者を主な対象とし，Chain of ThoughtやReActを始めとする大規模言語モデルを使うために役立つ技術や知見を最新の研究成果に基づいて紹介する．

こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの

はじめに openai chat completions api(以下ChatGPT API)を使っているが、コストダウンやドメインに特化したfinetuneモデルを使いたいといったニーズでlocal LLMを使いたいというニーズがあると思います。 その場合に、ChatGPT APIを利用する側のアプリケーションコードはそのままで、local LLMをサーバとしてたてて、使用するLLMだけ変えるという実現方法が考えられます。 幾つか良い実現方法があったため、現状、どのようなツールを使用して実現できるか簡単にまとめました。 ところで、偉い人に「うちもChatGPT作って」と言われた時、あなたならどうしますか？ （その答えの一つを「おわりに」に書きました） 解説 ChatGPT API互換サーバを作る場合、自分でlocal LLMをラップしてAPIサーバを実装してしまうことも考えられますが、そ

各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒

言語における「一般化」を人間のように行えるニューラルネットワークの開発に成功したことが、2023年10月25日に科学誌のNatureに掲載された論文で報告されました。ChatGPTのような人間と自然に対話可能なチャットボットでも、言語の一般化は非常に難しいため、このニューラルネットワークの登場により対話型AIのさらなる進化が見込めると科学誌のNatureが指摘しました。 AI ‘breakthrough’: neural net has human-like ability to generalize language https://www.nature.com/articles/d41586-023-03272-3 Chatbots shouldn’t use emojis https://www.nature.com/articles/d41586-023-00758-y 人間は言語

国内最大規模のゲーム業界カンファレンス「CEDEC2023」が、2023年8月23日（水）から8月25日（金）までの日程で開催されました。2日目となる8月24日には、ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの代表取締役社長・大前広樹氏が登壇し、「推論ライブラリを実装する」と題した講演が行われました。 本講演ではUnityで機械学習の結果を利用するためのアプローチについて触れていますが、機械学習の基本の部分についても解説がありました。ゲームエンジンに関わらず機械学習の初学者にとっても非常に勉強になる内容となっている本講演をレポートします。 TEXT / rita EDIT / 田端 秀輝

広く利用されているチャットボット「ChatGPT」は、詩やレポートからコンピュータープログラムに至るまで、あらゆるテキストを電子的に生成するために設計された。 だが、ChatGPTの基礎技術を手に入れた半導体企業NVIDIA（エヌビディア）の人工知能（AI）研究チームは、この技術が持つ能力はテキストの生成にとどまらないことに気がついた。 「AIエージェント」の恐るべき可能性 エヌビディアのチームは数週間のうちに、世界屈指の人気を誇るビデオゲーム「マインクラフト」をプレイするようチャットボットを教育。チャットボットは、マインクラフトのデジタル世界の中で、泳ぎ、植物を集め、豚を狩り、金を採掘し、家を建てることを学んだ。 「それはマインクラフトの世界に入って自ら探検し、自ら材料を集めることで、あらゆる種類のスキルを向上させることができる」と、エヌビディアの上級リサーチ・サイエンティスト、リンシー

","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=\"

パナソニック コネクトは、人種や性別による顔認証の精度差を軽減する技術を開発した。ディープラーニングのパーティション学習を顔認証に適用し、4つの人種の認証で最高精度を達成した。 パナソニック コネクトは2023年10月10日、Panasonic R＆D Center Singapore、NTU Singaporeと共同で、人種や性別による顔認証の精度差を軽減する技術を開発したと発表した。 顔認証技術は、特定の人種や女性など、データ数の少ない属性の認証精度が低下する傾向にある。同社はこの課題に対し、ディープラーニングのパーティション学習を顔認証に適用した。 パーティション学習では、認識の難しさを指標に顔学習データを属性ごとのグループ（パーティション）に自動分割し、共通する特徴の表現方法を学習する。これを繰り返すことで、多様な属性に対応する有効な顔認証モデルを学習した。 この手法を既存のアルゴ

OpenAI、Google、Anthropicの3つのAIに同じ質問をして、その結果を集約する「MAGI」システムを作る #役に立たないLLM 新世紀エヴァンゲリオンという名作アニメに、MAGIというシステムが出てきます。主人公たちが属する組織の中枢システムを担っており、3つの独立した思考回路を持っていて決議する仕組みです。 オタクとしてはMAGIに憧れがあります。 最近、Google CloudのPaLM2、AnthropicのClaudeがそれぞれ日本でも使えるようになり、API経由で利用することが出来るようになりました。AnthropicのClaudeのAPIはAWSのBedrockから利用します。ここにOpenAIのGPT-3.5-Turbo、GPT-4を合わせれば、「それぞれ独立したAI」によるMAGIを作れそうだと思ったので、さっそくやってみることにしました。 準備私はWind

近年はAI開発が急速に進展する一方で「AIがもたらすリスク」を懸念する声も高まっており、チャットAIのChatGPTや画像生成AIのDALL-E 3を開発したOpenAIのサム・アルトマンCEOも、「AIの規制は不可欠」と主張しています。新たにOpenAIが、既存のAIモデルを超える性能を持つであろう将来の「フロンティアAIモデル」がもたらす壊滅的なリスクを管理するため、「Preparedness(準備)」と名付けられた新たな専門チームを結成したと発表しました。 Frontier risk and preparedness https://openai.com/blog/frontier-risk-and-preparedness OpenAI forms team to study ‘catastrophic’ AI risks, including nuclear threats |

生成AIがビジネスを大きく変えようとしている。従来のルールを覆す「ゲームチェンジャー」となり得る新技術に、企業はどう向き合うのか。生成AIの独自開発・活用に名乗りを上げた企業に構想を聞く。

連載：生成AI 動き始めた企業たち 生成AIがビジネスを大きく変えようとしている。従来のルールを覆す「ゲームチェンジャー」となり得る新技術に、企業はどう向き合うのか。生成AIの独自開発・活用に名乗りを上げた企業に構想を聞く。 これまでの掲載 日本IBM、サイバーエージェント、日立製作所、富士通、NEC、パナソニック コネクト NTTデータ、情報通信研究機構（NICT）、三菱電機、村田製作所、JR西日本 アサヒビール、九州電力 今後の掲載予定 住友生命保険（本記事） ※順不同、今後も追加予定 連載「生成AI 動き始めた企業たち」第14回は、住友生命保険を紹介する。同社は7月から、本社・グループ会社の職員約1万人を対象に、ChatGPT技術を基に独自開発したチャットシステム「Sumisei AI Chat Assistant」（スミセイAIチャット・アシスタント）を導入した。 主力の保険商品の

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「ChatGPT」などの生成AI（人工知能）は人と同じ方法で考えるAIではない。あいまいな指示を与えたとき、ユーザーの気持ちをくみ取ってまさに書いてほしかった文章を返してくれることはない。これを忘れると生成AIの力を十分に引き出すことはできない。

「ChatGPT」などの生成AIから役に立つ応答を引き出すには、どのようなプロンプトを与えるのが最善なのだろうか。Microsoftが勧める25のプロンプト術を紹介する。 「ChatGPT」などの生成AI（人工知能）はユーザーの問いかけ（プロンプト）に対して、応答する。プロンプトが適切でないと、望みの結果は得られない。 連載では6回にわたってChatGPTの開発元が公開した6つの戦略を紹介してきた。今回はMicrosoftが2023年10月23日に公開した生成AIを使いこなす25のプロンプト術を紹介する（連載記事の一覧はこちら）。 Microsoftが勧める25のプロンプト術 （1）解決したい課題を明確に伝える 解決したい問題やニーズをまずプロンプトとして明確に示す。「最新アプリケーション（アプリ）向けのマーケティングキャンペーンについて斬新なアイデアが欲しい」といった具合だ。 （2）単純

文章を解析して年齢や住所を突き止めてしまう。AIチャットボット2023.10.29 09:0018,466 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ 湯木進悟 ） 知らぬ間に筒抜けということも…。 自然に会話のように文章を打ち込むと、答えを返してくれるAIチャットサービス。いま急速に注目を集めています。とはいえ、この対話型のサービスは、悪用されると危険だとする研究者たちの声も高まっています。 なにげない文章から身バレも…このほどWiredには、AIチャットサービスの開発提供で知られるOpenAI、Anthropic、Meta（メタ）とGoogle（グーグル）の大規模言語モデルの研究結果が登場。 AIチャットのベースには、ユーザーの文章を解析して情報を返す大規模言語モデルの存在があるわけですが、その賢さが、ときにユーザーの意図せぬプライバシー侵害へとつながることもあ

mirium @numatakeja 画像生成AIに対する新たな防御ツール、Nightshade。記事の内容通りならメチャクチャ凄いぞこれ！！ ・わずか100枚の”毒入り”画像を学習させるだけでSDXLの出力がほぼ完全に崩壊する ・毒は伝播する。例えば毒入りの「犬」を学習させると「ハスキー」や「狼」の出力も崩壊する Glazeへの統合が楽しみだ twitter.com/TheGlazeProjec… pic.twitter.com/uKgeJYybvN 2023-10-24 23:29:46 Glaze at UChicago @TheGlazeProject By now, I'm guessing most have already seen the news on our new project, Nightshade. Lots of artists sharing it, but

AIによる画像の無断利用にアーティストたちが対抗する新たなツールが開発された。人間の目にはわからない加工を画像データに施すことで、この画像データを訓練に使った生成AIモデルを破壊できるという。 by Melissa Heikkilä2023.10.27 41 22 アーティストがこの新しいツールを使用すると、自分の作品をインターネット上にアップロードする前に、作品内のピクセルに対して目に見えない変更を追加できる。人工知能（AI）企業が、この変更を加えた作品を収集し、生成AI（ジェネレーティブAI）の訓練に使用すると、AI学習モデルが無秩序で予測不可能な状態に破壊される可能性がある。 「ナイトシェード（Nightshade）」と呼ばれるこのツールの目的は、アーティストの許可なく作品を使用してモデルを訓練しようとするAI企業に反撃する方法を提供することだ。「ダリー（DALL-E）」、「ミッドジ

生成AIの処理も可能になった「Snapdragon 8 Gen 3」　スマホの競争軸は新たなステージに：石野純也のMobile Eye（1/3 ページ） Qualcommが、新技術を披露するイベント「Snapdragon Summit 2023」にて、Snapdragon 8 Gen 3を発表した。CPU、GPU以上にNPUの性能が向上し、生成AIの処理も可能になった。写真拡張やイラスト生成、チャットbotに暗所動画といった応用例も紹介した。 Qualcommは、10月24日から26日（現地時間）にかけ、米ハワイ州マウイで「Snapdragon Summit 2023」を開催した。同イベントでは、PC向けプラットフォームとしてCPUを刷新した「Snapdragon X Elite」に加え、次期ハイエンドスマートフォンに搭載される「Snapdragon 8 Gen 3」を発表した。

このほど、ある新商品のCMが話題を呼んだ。伊藤園が公開した、新商品「お～いお茶 カテキン緑茶」のCMだ。CMの舞台は近未来的な世界。カテキン緑茶を持った年配の女性が向かってくる。画面にカテキン緑茶を近づけるとシーンは現代に移り変わり、“今の姿の女性”がお茶を飲むシーンで幕を閉じる、といった内容だ。 筆者はニュースを見るまで、気付きもしなかったのだが、この女性はAIで生成されたキャラクターだった。このCMは「未来を意識して“今”飲んでもらうために」がコンセプトになっている。このような未来の姿になるために今飲みましょう、という時間の流れを伝えようとしている。 従来のCMでは、高齢のタレントを特殊メークやCGで若返らせる、もしくは若いタレントに同じような技法を使って年を取らせるという手段がとられてきた。例えば2021年、日本マクドナルドが50周年記念に放映したテレビCMでは、女優の宮崎美子さんが

ベネッセホールディングスは10月27日、生成AIとノーコードツールの導入により、Web制作業務の効率化に成功したと発表した。「進研ゼミ 中学講座」のWebサイト制作する際、従来かかったコストが4割減、制作期間は8週間から3週間へ短縮できたという。2024年4月以降には既存のWeb業務プロセスを全面的に改革し、生産性の向上を図る。 ベネッセは7月から、進研ゼミのWebサイト制作・運用業務に生成AIとノーコードツールを導入するPoCを実施。これまで多くの工数が発生していた作業を、生成AIを活用することで効率化できるか検証した。3カ月の検証結果で、業務プロセスを抜本的に改革することに成功し、11月から新体制での制作・運用へ段階的に移行する。 生成AIによる効率化の例には、ライティング業務の自動化がある。紙のダイレクトメール用に作ったコピーを流用するのではなく、「Webに最適なコピー」を生成するA

Googleが、Google検索使用時にAIで画像を生成したり、文書の最初の下書きを作成したりする機能を一部ユーザー向けに限定公開した。アイデアを実現する画像を作成したり、文書の下書きをサポートしたりするなどの機能をテストしているという。 Googleは2023年10月12日（米国時間）、Google検索使用時に、AIで画像を生成したり、文書の最初の下書きを作成したりする機能を一部ユーザー向けに限定公開した。米国で、生成AIを活用した検索体験「Search Generative Experience」（SGE）の実験にオプトインした18歳以上のユーザーのみが英語で使用できる。 アイデアを実現する画像を作成したり、文書の下書きをサポートしたりするなど、ユーザーが検索中にさらに多くのことを実行できる新しい方法をテストしているという。 検索しても見つからない画像を生成AIで作成する 具体的なイメ

日本企業の間で生成AIの導入に向けた動きが活発になる中、アメリカの大手IT各社が、日本市場への攻勢を強めています。企業に資金を提供する支援プログラムを相次いで打ち出し、国産の生成AIとの競争が激しさを増しそうです。 アメリカのマイクロソフトは、今月、自社の生成AIを導入する企業を対象にした総額1億ドルの支援プログラムを発表しました。 このうちのおよそ4割は日本企業を対象にする見込みで、日本市場を重視する姿勢を示しています。 生成AIをビジネスに導入する際の検証や準備にかかる費用を支援するとしています。 木村靖エンタープライズパートナー統括本部長は「日本では生成AIの市場が40％を超える成長率になると考えられていて、成長の可能性は大きい」と話していました。 また、アマゾンは、自社のシステムを基盤に生成AIを開発する日本企業向けに、総額600万ドル規模の支援を始めました。 これに対し、国産の生

サマリー：リーダーは、生成AI（人工知能）の導入に際してプレッシャーを感じている。生成AIは、多くの深刻な倫理リスクをもたらす可能性があるからだ。しかし、それらはすべての企業に当てはまるわけではない。ほとんどの企業...　もっと見るが直面せざるをえない倫理リスクに目を向け、適切に対処することが重要だ。本稿では、全業界に共通するAI導入における4つの倫理リスクを紹介し、それらへの適切な対策を解説する。　閉じる リーダーは何に注意すべきか戸惑っている あらゆる業界のリーダーたちが、生成AI（人工知能）のソリューションをどこに導入できるか見つけ出すよう取締役会とCEOからプレッシャーをかけられている。その理由はお馴染みのものだ。一方では新たな機会を活かそうという興奮があり、他方では競争に後れを取ることへの恐怖がある。 だが、イノベーションが推し進められる中で、もっともな不安もある。 サムスンはチ

前述の情報筋によると、マイクロソフトは2018年にAIスタートアップ企業のBonsaiを買収した。マイクロソフト社内では、これはディープマインド（Deepmind）を買収したグーグル（Google）への対抗策だと受け止められていた。Project AirSimはもともと2017年にオープンソースプロジェクトとして立ち上げられたが、のちに産業顧客向けの製品に注力することになった。 Project AirSimとProject Bonsaiは、マイクロソフトの最高技術責任者ケビン・スコット（Kevin Scott）が所掌する取り組みに含まれていた。スコットは、産業顧客がマイクロソフトのクラウドを利用できる新製品を開発するために同社とOpenAI（オープンAI）との提携を取り持った。 サティア・ナデラ（Satya Nadella）CEOは一時期Bonsaiに執心していたと、プロジェクトに詳しい人

29日午前、福井県永平寺町で全国で初めて特定の条件下での完全な自動運転「レベル4」の運行を行っていた車両が、走行中に道路脇にあった自転車に接触する事故がありました。けがをした人はいませんでしたが、運行する町の第三セクターは、安全が確認されるまでは運行を中止することにしました。 29日午前10時半ごろ、永平寺町志比の町道で、自動運転を行っていた車両が、道路の左側に駐輪してあった自転車と接触しました。 警察や町によりますと、当時、この車両には4人の客が乗っていましたが、けがをした人はいなかったということです。 永平寺町では、ことし5月から、町道のおよそ2キロの区間で時速12キロ以内で走るなど、特定の条件のもとで完全な自動運転「レベル4」の車両の運行が全国に先駆けて始まっていました。 車両には、障害物を避けるためのセンサーやレーダーが取り付けられていたということで警察は事故当時の状況を詳しく調べ