DeepSeekはなぜこんな大騒ぎになっていて一体何がそんなにスゴいのか
2025年1月20日、DeepSeekが推論モデルの「DeepSeek-R1-Zero」と「DeepSeek-R1」をMITライセンスの下でオープンソースとして公開しました。「R1」のトレーニングコストはOpenAIの推論モデル「o1」の約3％程度だとも伝えられたために、AIの開発に対する業界の見方を大きく変えたこのモデルについて、Apple、Microsoft、Automatticでの勤務経験があるアナリストのベン・トンプソン氏が解説しました。 DeepSeek FAQ – Stratechery by Ben Thompson https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/ 17 Thoughts About the Big DeepSeek Selloff - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/ne
「オンラインで公開されたものすべてをAIのためにスクレイピングする」とGoogleが発表
2023年7月1日にGoogleがプライバシーポリシーを変更し、「GoogleのAIモデルのトレーニング」のために「一般に公開される情報」を使用すると明言したことが分かりました。記事作成時点で、このプライバシーポリシーはアメリカ国内向けに発行されています。 プライバシー ポリシー – ポリシーと規約 – Google https://policies.google.com/privacy/archive/20221215-20230701 Google Says It'll Scrape Everything You Post Online for AI https://gizmodo.com/google-says-itll-scrape-everything-you-post-online-for-1850601486 VPNやインターネットアーカイブなどを通してアメリカ国内向けのプラ
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
画像生成AI「Midjourney V5」登場、超高画質＆AIが苦手な「手」もキレイで実写との区別はほぼ不可能
画像生成AI「Midjourney」の開発チームが、2023年3月16日(木)に「Midjourney V5」のアルファ版をリリースしました。「Midjourney V5」では超高画質な画像生成が可能となっているだけでなく、画像生成AIの課題であった「『手』を正確に描写できない問題」が解決されたという報告も寄せられています。 Starting today our community can test Midjourney V5. It has much higher image quality, more diverse outputs, wider stylistic range, support for seamless textures, wider aspect ratios, better image prompting, wider dynamic range and more
「AIで作成したコミックの絵は著作権で保護されない」とアメリカ著作権局が宣言、作者は「素晴らしいニュース」と歓迎
アメリカ著作権局が2023年2月21日に、「画像生成AIを使用して制作されたグラフィックノベルの画像は、著作権による保護を受けない」と宣言しました。当該グラフィックノベルの作者は、引き続きアートワークの著作権を追求する予定としつつも、作品のストーリーや画像の配置などに関する創作性が認められた今回の決定を歓迎すると述べています。 US Copyright Office withdraws copyright for AI-generated comic artwork | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/02/us-copyright-office-withdraws-copyright-for-ai-generated-comic-artwork/ AI-created images lose
「AIが書いた盗作」の投稿が爆増しSF雑誌が新作募集を打ち切り
SF小説雑誌「Clarkesworld Magazine」が「AIによる盗作の投稿が増えた」として新作投稿受付を停止しました。盗作の投稿は2022年末から急増しており、盗作のほとんどはChatGPTなどの高性能チャットAIを用いた作品だとされています。 A Concerning Trend – Neil Clarke http://neil-clarke.com/a-concerning-trend/ Clarkesworld Magazineの編集者であるニール・クラーク氏によると、Clarkesworld MagazineにはチャットAIの発達以前にも毎月数件の盗作が投稿されていたとのこと。しかし、チャットAIが発達し始めてから盗作の投稿件数が爆発的に増加してしまいました。 以下のグラフは、Clarkesworld Magazineに投稿される盗作の数を月ごとにまとめたものです。盗作投
AIが生成した画像のもとになった画像の帰属を示すサービス「Stable Attribution」
画像生成AIは、無から画像を生み出しているわけではなく、膨大なデータセットで学習した内容から求められた画像を出力しています。そこで、出力された画像をもとにして、データセット内のどういった画像がもとになったのかわかるサービスが「Stable Attribution」です。 Stable Attribution https://www.stableattribution.com/ サイトにアクセスすると、Stable Attribution制作の経緯が表示されます。スクロールすると話が続きますが、ただちにサービスを利用したい人は右下にある「skip story」をクリック。 すると画面が左右に分かれたような表示になります。これは、左がAIが画像生成にあたり用いたデータセットの画像、右が生成された画像を示します。 生成された画像の下の「SHARE ATTRIBUTION」をクリック。 すると、「
画像生成AI「Stable Diffusion」と「Midjourney」に対して集団訴訟が提起される
「人工知能」と称してアーティストやその他のクリエイターの権利を侵害する製品を作りだしたとして、Stability AI、Midjourney、DeviantArtの3社に対して集団訴訟が提起されました。 Stable Diffusion litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://stablediffusionlitigation.com/ AI Art Generators - Copyright Litigation https://www.saverilawfirm.com/ai-art-generators-copyright-litigation Class Action Filed Against Stability AI, Midjourney, and DeviantArt for DMCA
NVIDIAが高精度な画像生成AI「eDiffi」を発表、従来の「Stable diffusion」や「DALL・E2」よりテキストに忠実な画像生成が可能
大手半導体メーカーでありAI研究にも力を入れているNVIDIAが、新たな画像生成AIである「eDiffi」を発表しました。NVIDIAはeDiffiについて、世界中で話題となっている「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL・E2」といった従来の画像生成AIより入力テキストに忠実な画像を生成できると主張しています。 [2211.01324] eDiffi: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers https://arxiv.org/abs/2211.01324 eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with Ensemble of Expert Denoisers https://deepimagination.cc/eDiffi/
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか？」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
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