はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス（もしくはオルカン）でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ

はじめに今年の夏, MIRU 2023 チュートリアルにて「CVPR 2023 速報」[Full ver.] [MIRU ver.]を発表させて頂きました. MIRU2023会期中, 非常に辛（から）かった飲み会の席にて偶然にも面白いB4の学生さん（Oさん）とお話する機会がありました．その出会いをきっかけに, Oさんとは共同主著を前提として共同研究を実施させて頂くことになりました. もちろん, OさんはB4の学生さんということもあり, 初めての研究でコーディング未経験という状態からのスタートです. かねがね, cvpaper.challenge研究メンバーとしても, 極めて変化の激しいコンピュータビジョン分野にてトレンドを創出するためには, どのように効率的に研究を進めていけば良いのか, 研究メンバーのプレゼンスを最大化するための方法論については片岡さんとも相談を重ねていました. また,

株式会社ブレインパッドでデータサイエンティストをしている23新卒の泉です。 この記事はBrainPad Advent Calender 2023 24日目の記事シリーズ2です。 今日はクリスマスイブですね。ということで「ツリー」に関連して決定木について紹介します。 Bayesian CARTとは Bayesian CART(Bayesian classification and regression tree)は、Chipmanら(1998)において提案されたベイズ的な考え方に基づく決定木です。 Bayesian CARTの概要は次の通りです。 決定木とその終端ノードを確率変数とみなした上で尤度と事前分布を設定し、決定木の事後分布を導出します。 決定木の事後分布からメトロポリス・ヘイスティングス法を用いて大量の決定木をサンプリングします。 サンプリングした決定木の事後確率をもとに「よい」決

ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの？」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Exploratory Data Analysis」の略で「探索的データ分析」と日本語では言います。 データの特性だったりデータから何が言えるかを把握するための分析であり、JohnTukey氏により1960~70年頃に統計学の分野で提唱されたようです。 今では機械学習の分野でも、「まずEDAをしてからモデルを作ろう」と言われる場面をよく見かけ、EDAをすることは当たり前になってきています。 en.wikipedia.org 本記事のモチベーション EDAに関する情報もたくさん調べると出てきますが、EDAのためのPythonライ

3つの要点 ✔️ 音声とテキストの対照学習モデルを紹介 ✔️ 大規模なキャプション付き音声データセットも公開 ✔️ Text-to-Audio検索や音声分類においてSoTAを達成 Large-scale Contrastive Language-Audio Pretraining with Feature Fusion and Keyword-to-Caption Augmentation written by Yusong Wu, Ke Chen, Tianyu Zhang, Yuchen Hui, Taylor Berg-Kirkpatrick, Shlomo Dubnov (Submitted on 12 Nov 2022 (v1), last revised 8 Apr 2023 (this version, v3)) Comments: Published on arxiv. S

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画像とテキストを組み合わせてタスクをこなせるマルチモーダル大規模言語モデルの「Ferret」のウェイト情報をAppleが公開しました。ウェイトのデータはCC-BY-NCライセンスでの提供となっており、研究目的でのみ利用可能です。 apple/ml-ferret https://github.com/apple/ml-ferret Ferretは2023年10月30日に公開されたマルチモーダル大規模言語モデルで、画像の領域を指定して解釈する能力があることが特徴です。領域の指定方法には「点」「四角形」「フリーフォーム」の3種類が存在しています。 画像の一部を指定することで、テキストで「領域[100, 600, 500, 900]には何がありますか？」のように領域を参照して質問することが可能です。Ferretモデルは画像とテキストを元に、「ネコの尻尾です」のように回答することができます。同時に、

この記事について 2024年1月31日、以下のオフライン勉強会にてAmazon Bedrockの最新機能ハンズオンを予定しています。 こちらは都内での開催となるため、遠方のかたもハンズオンを実施できるよう、先行してハンズオン手順をこの記事にて公開させていただきます。（当日参加予定の方は、同じ内容をイベント内で実施する予定ですのでご留意のうえ読んでいただければと思います）

南山大学で2023年12月5日に実施した「ソフトウェア工学特別講義 」の講義資料です。 アジェンダ: ・ 大規模言語モデル (LLM) とは？ ・NTT版大規模言語モデル tsuzumi のご紹介 ・プログラミングへの活用 ・プログラミングを超える範囲のソフトウェア開発タスクへの応用

はじめに この記事は、Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 機械学習エンジニアをしています、原です。Google Cloud Champion Innovators(AI/ML)として選出いただき、活動しています。Google Cloud Innovatorsは、Google Cloud開発者/技術者のためのメンバーシッププログラムです。誰でも参加可能ですので、Google Cloudユーザーの方はぜひ参加をおすすめします！ 先日、下記のような記事を公開し、Vertex AIにおけるGemini APIの概要と簡易的な実装例を紹介しました。 今回は少し実践寄りで、Vertex AIでのGemini APIとLangChainを組み合わせて、MultimodalなRAGを構築する一例を紹介します。実現

LLM開発のためのデータエンジニアリング MLOps Advent Calendar 2023の24日目です。 Stability AIでデータ系のソフトウェアエンジニアをやっているcvuskです。主な仕事は日本語LLMのためのデータ開発です。Stability AIでは日本語LLMも各種開発しています。LLMの学習というと大量のGPUを用意して巨大なデータでモデルを学習する、というキラキラしたイメージ（？）が強いかもしれませんが、データが重要かつ苦労が耐えない課題であることは他の機械学習やディープラーニングモデルと違いありません。日本語のテキストデータは英語ほど入手しやすいわけではないのと同時に、データエンジニアリングや品質面でもいろいろと大変なことが多々あります。今回はLLMのためのテキストデータの用途やエンジニアリングについて整理します。 LLMの学習 LLMの学習は大きく分けて事前

日本音響学会 学生・若手フォーラム Advent Calendar 2023 24日目 Suno AI とは、歌詞と曲のスタイル（と曲名）を指定するだけで、自動で歌詞入りの楽曲を作成してくれる生成 AI サービスです。 Suno AI 最近ではこのほかにも様々な音楽生成AIが発表されていますが、 Suno AI が特にバズっている要因はおそらく歌詞入力という他サービスではあまり無い UI と、 ボーカルが付加されることにより生成楽曲の面白さが格段に上がる点が大きいのではないでしょうか。 Suno AI 自体の使い方や詳細は多くのブログで紹介されているため特に取り上げる必要はないかと思いますが、 本記事では技術者の観点から Suno AI のようなシステムをどのようにすれば作れるか具体的に解説します。 個人的には Suno AI について、以下のような所見を持っています。 Suno AI は

2023: A year of groundbreaking advances in AI and computing Posted by Jeff Dean, Chief Scientist, Google DeepMind & Google Research, Demis Hassabis, CEO, Google DeepMind, and James Manyika, SVP, Google Research, Technology & Society This has been a year of incredible progress in the field of Artificial Intelligence (AI) research and its practical applications. As ongoing research pushes AI even fa

この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

昨日の夜にぼんやりと考えていることを投稿したのですが、流石に背景を説明しなさすぎだし主語はデカすぎだしというので、私が考えていることを改めて書き出してみたいと思います。なお、LLMに関連するので自然言語処理に関連する人が主な対象という話ではありますが、個人的に今後画像音声系にも広がっていく気もするので、このブログ記事の中ではあえて限定はしていません。 LLMによるFew-shot/Zero-shotが当然の時代LLMに代表される生成AIの登場により、ウェブサービスを含むあらゆるデジタル上で行われる行為が一変したのは言うまでもないでしょう。職種によってそれぞれ違った側面でその変化を捉えることができると思いますが、機械学習エンジニアとして特に私が感じた変化としては、データを作らなくなったし、性能を評価しなくなったということです。 LLMがウェブ上の大量のコーパスから言語モデルを学習する中で獲得

ChatGPTなどの大規模言語モデルは、まるで人間かのようにすらすらと言葉を操ることができますが、一方で事実とは異なる内容をあたかも真実であるかのように話す「幻覚」が発生することもあります。AI企業のVectaraが、さまざまな大規模言語モデルにおいてどれくらい幻覚が発生するのかを調査した結果を公表しました。 vectara/hallucination-leaderboard: Leaderboard Comparing LLM Performance at Producing Hallucinations when Summarizing Short Documents https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard Cut the Bull…. Detecting Hallucinations in Large Language

社内のテックトークで紹介しました。

こんにちは、AI製品開発グループの太田です。 この記事では巨大言語モデルに基づくマルチエージェント技術についてご紹介します。 近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましいものであり、その中でも巨大言語モデル（Large Language Models、LLM）は注目を浴びています。 その中でもChatGPTは、その優れた自然言語処理能力により、様々な応用分野で高い評価を受けています。 本記事では、ChatGPTを基にした新たな応用技術である「LLMマルチエージェント」に焦点を当て、その可能性や機能についてご紹介いたします。 LLMエージェントとは？ まず初めに、「LLMエージェント」について簡単に説明します。 LLMエージェントは、巨大言語モデルをベースに構築されたAIエージェントです。 このエージェントは、自然言語でのコミュニケーションを通じてユーザーと対話し、自ら自身がすべきタスクを考える

1月13日に投票が行われる台湾総統選挙に関連して、台湾のSNS上では、AIを悪用したとみられる不審なアカウントや偽の動画などが広がり、調査機関などが注意を呼びかけています。 偽情報などを調査する台湾のNPO「Doublethink Lab」によりますと、11月、台湾がインドからの労働者を受け入れる協定に署名する方針であることが明らかになったことをめぐり、SNS上ではAIなどで機械的に作られたと見られる不審なアカウントの投稿が相次いだことがわかりました。 これらの投稿について、NHKが偽情報を検証するツールで分析したところアカウントのプロフィール画像のほとんどがすでにインターネット上にある若い女性の写真や掲示板の投稿写真を流用した「偽プロフィール」で、中には生成AIで作られた可能性がある画像もありました。 これらのアカウントは数か月前に作られたばかりで、投稿の文章が似ていたり、ほかに投稿やフ

AI＝人工知能を使って兵器が人間の関与なしに攻撃目標などを判断して攻撃する、自律型致死兵器システム「LAWS」について、国連総会は世界の安全保障に与える影響を懸念し、対応が急がれるとする決議を賛成多数で採択しました。 AI＝人工知能を使って兵器が人間の関与なしに攻撃目標や方法を判断して攻撃する、自律型致死兵器システム「LAWS」は、戦場で使われれば民間人の犠牲などを深刻化させるおそれがあると指摘されています。 国連総会では22日、この自律型致死兵器システムについて ▽世界の安全保障に与える影響に懸念を示し対応が急がれるとしたうえで ▽グテーレス事務総長に課題をまとめて報告するよう求める決議案が提出されました。 採決の結果 ▽日本やアメリカなど152か国の賛成で採択されましたが ▽ロシアやインドなど4か国が反対し ▽中国や北朝鮮、イスラエルなど11か国が棄権しました。 自律型致死兵器システム

アメリカのカリフォルニア州選出の民主党議員であるアンナ・エシュー議員と、バージニア州選出の民主党議員であるドン・ベイヤー議員が、AIモデルのトレーニングデータに著作権で保護されたデータが利用されているか否かを明確にするために、トレーニングデータのソースを開示することを求める法案を提出しました。 AI companies would be required to disclose copyrighted training data under new bill - The Verge https://www.theverge.com/2023/12/22/24012757/ai-foundation-model-transparency-act-bill-copyright-regulation 2人の民主党議員が提出した法案は、「AI Foundation Model Transparen

iPhone16/16 Pro用Apple GPTが大容量フラッシュメモリで実現！？ 2023 12/22 Appleは、iPhone16シリーズおよびiPhone16 Proシリーズに加え、M4シリーズ搭載デバイスに大容量フラッシュメモリを搭載し、そこに大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）を格納することを計画している模様です。 これが実現した場合、多数のApple製品で生成系AIである「Apple GPT」が利用可能になると期待されます。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. Appleは、大容量フラッシュメモリにLLMを格納することを計画している。 2. 開発中という噂の生成系AIである「Apple GPT」は、このLLMを利用するものかもしれない。 3. iPhone16シリーズとM4搭載Macが、この機能を搭載する可能性がある。 A18シリーズ

米Appleは12月12日（現地時間）、iPhoneのようなメモリ容量の限られた端末上でLLM（大規模言語モデル）を実行するための技術に関する論文「LLM in a flash:Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory」を公開した（リンク先はPDF）。 タイトルを直訳すると「一瞬でLLM：限られたメモリでの効率的な大規模言語モデル推論」となるが、「LLM in the flash」はフラッシュメモリに収まるLLMという意味も含まれている。 Appleはメモリ容量が限られた端末上でLLMを実行するアプローチとして、この制約に合わせた推論コストモデルを開発することで革新的な手法を編み出したという。 この手法を用いると利用可能なDRAMの最大2倍のサイズのLLMを実行でき、CPUでは従来の方法と比較して4～5倍、GP

Appleが、生成人工知能（AI）のトレーニング目的で、複数の大手メディア企業に総額5,000万ドル（約71億円）以上を支払う契約を提示していると報じられています。記事をAIに学習させるための契約を提示することを評価する企業がある一方、Appleの提示する条件に「生温かい」反応をする企業もあるようです。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. AppleがAIのトレーニング目的で複数の大手メディア企業に契約を提示。 2. 提示している契約額は総額で約71億円以上とされる。 3. iOS18ではAIの進化によりSiriが機能向上との噂も。 AIの学習用コンテンツ利用契約を大手メディア企業に提示 The New York Timesの報道によると、Appleは記事のアーカイブをAIに読み込んで学習させる契約締結に向けて、複数の大手ニュースメディアと交渉しており、提示している契約額の総額は少な

Google の VideoPoet web サイト Image credit: Google Research つい昨日、私は Google が AI 製品のリリースを最初のトライで成功させることはあるのかと尋ねた。少なくとも、Google の最新の研究の様子からすると、そう尋ねたくもなる。 今週、Google は「VideoPoet」を披露した。VideoPoet は、Google Research の31人の研究者からなるチームが開発した、さまざまな動画生成タスク用に設計された新しい大規模言語モデル（LLM）である。 Google Research チームがこれらのタスクのために LLM を構築したという事実自体が注目に値する。彼らはプレレビューの研究論文にこう書いている。 既存のモデルのほとんどは、拡散（diffusion）ベースの手法を採用している。これらの動画モデルは、通常、個

【シリコンバレー=奥平和行】社会に急速に浸透する生成AI（人工知能）が半導体業界の勢力図を塗り替え始めた。先行した米エヌビディアの業績が急拡大し、2023年は売上高で初めて世界首位になる可能性が高まっている。AI半導体の市場規模は27年に60兆円規模に達するとの見方も浮上し、クラウドコンピューティング大手なども交えた競争が激化している。「AIは過去50年間で最大の技術革新だ。これに近いのはイン