グーグルの大規模言語モデルPaLMのGoogle Colabにおける使い方｜Masayuki Abe
グーグルのPaLM APIのウェイトリストに登録しており、使えるようになりました。今回は、Google ColabでもPaLMを使うことができるので紹介していきます。Colab MagicというPaLMに対するコマンドが用意されております。 最初に、Google Colabで実行するコードです。AIxxxxxxxxxxxxxxは、PaLM API Keyを取得して記載してください。 %pip install -q google-generativeai %load_ext google.generativeai.notebook %env GOOGLE_API_KEY=AIxxxxxxxxxxxxxxx 上記コードは、Google Colabで使用するときのおまじないと考えてください。 PaLM API Keyの取得方法については、以前書いた記事が参考になります。 これで、Google C
AWS による Jupyter の 生成系 AI の民主化とノートブック実行のスケールのための新しい拡張機能を発表 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS による Jupyter の 生成系 AI の民主化とノートブック実行のスケールのための新しい拡張機能を発表 Project Jupyter は複数のステークホルダーで運営されるオープンソースプロジェクトであり、データサイエンス、機械学習、計算科学のためのアプリケーションだけでなく公開標準やツールも開発しています。なかでも、2011 年にリリースされた Jupyter Notebook は学術、研究、産業のあらゆる分野で世界で数百万人のユーザーが使用するデファクトスタンダードのツールとなりました。Jupyter ではユーザーがコードやデータをインタラクティブに実行でき、完全に再現可能な作業記録として作成、共有することが可能です。 AWS はデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって欠かせない Jupyter を開発する Proj
Wolfram氏によるChatGPTの仕組みと機能に関する解説について｜IT navi
数式処理システムのMathematicaや質問応答システムのWolfram Alphaを開発したStephen Wolfram氏が「What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?」（ChatGPTは何をしていて、なぜそれがうまく機能するのか？）と題するブログ記事を発表しました。 この記事は、とても分かりやすい言葉で、沢山例を挙げて詳しく説明していますので、ChatGPTの仕組みを理解したいと思っている人には必読の記事だと思います。 ブラウザの翻訳機能を利用して日本語で読むこともできますが、易しい言葉で書かれた文章であるにも関わらず、これを完全に理解するのは簡単なことではありません。 前半は大規模言語モデル、ニューラルネットワーク、Transformerなどの仕組みについて相当詳しく説明しており、後半はChatGPTに関するWolfram氏独自の解
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
ChatGPTなど外部AIサービスを利用した「GenAIプログラム」機能群の提供予定について - LAPRAS NOTE
LAPRAS では、OpenAI 社が提供するGPT-3.5,4.0 等の大規模言語モデルのAPIを利用した機能群 「GenAIプログラム」 のリリースを予定しています。 GenAI プログラム では、生成AIを活用することで、以下のような機能を実現していきます。 📊 アウトプット1つ1つのレビュー・スコアリング ✉️ 企業があなたに送るスカウトメールの執筆補助・校正 🤖 AIによるキャリア相談サポート、情報入力支援 ※ これらの機能は現在開発中であり、機能の内容や詳細は変更されることがあります。 開発中のGenAIプログラムの機能は順次リリースされます。ご利用の際には次のラベルを目印にしてください。 LAPRAS ではGenAI プログラムをはじめ、大規模言語モデルなどの生成AI技術を積極的に活用し、エンジニアの可能性を広げていくための開発を行なっていきます。 リリース予定のGen
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
GitHub - jupyterlab/jupyter-ai: A generative AI extension for JupyterLab
Jupyter AI is under incubation as part of the JupyterLab organization. Jupyter AI connects generative AI with Jupyter notebooks. Jupyter AI provides a user-friendly and powerful way to explore generative AI models in notebooks and improve your productivity in JupyterLab and the Jupyter Notebook. More specifically, Jupyter AI offers: An %%ai magic that turns the Jupyter notebook into a reproducible
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
第1回 LLM 勉強会
2023年5月15日（月）に国立情報学研究所にて初回となる LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の趣旨、国の動向など [資料] 黒橋禎夫（国立情報学研究所） 現状の LLM のサーベイ [資料] 河原大輔（早稲田大学） 菅原朔（国立情報学研究所） 栗田修平（理化学研究所） 各機関での試みの紹介 河原大輔（早稲田大学）[資料] 坂口慶祐（東北大学） 佐藤敏紀（LINE） 高村大也（産業技術総合研究所） 参加者 乾健太郎（東北大学・オンライン参加） 鈴木潤（東北大学・オンライン参加） 坂口慶祐（東北大学） 高村大也（産業技術総合研究所） 石垣達也（産業技術総合研究所・オンライン参加） 栗田修平（理化学研究所） 吉野幸一郎（理化学研究所・オンライン参加） 鶴岡慶雅（東京大学）（資料提供のみ） 宮尾祐介（東京大学） 谷中瞳（東京大学・オンライン参加） 吉永直樹（東京大学・オンライン参
ChatGPTで広告会社の組織激変、サイバーでは30人以上いたディレクターがゼロに
ChatGPTがデジタル広告の業界構造をつくり替えつつある。大手各社は、ChatGPTを生かして開発したAI（人工知能）システムをバナー広告の制作工程に導入。広告制作の生産性向上に成果を上げている。広告制作に携わる人員構成の見直しや、顧客企業から受け取る報酬の体系にメスを入れる動きも始まった。 デジタル広告の中でもChatGPTの影響をもろに受けているのがキャッチコピーの文言をつくる作業だ。商材の種類や想定する閲覧者の属性といった情報を入力すると、瞬く間にキャッチコピーの文言が自動生成される。 ChatGPTをはじめとする生成AIをデジタル広告制作に積極的に活用している1社が、デジタル広告最大手のサイバーエージェントだ。同社は自社開発のデジタル広告制作支援システム「極予測AI」を使い、新たにつくったバナー広告の内容をAIが解析して広告効果の予測値を算出。既に配信しているバナー広告のうち広告
Voyager | An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
We introduce Voyager, the first LLM-powered embodied lifelong learning agent in Minecraft that continuously explores the world, acquires diverse skills, and makes novel discoveries without human intervention. Voyager consists of three key components: 1) an automatic curriculum that maximizes exploration, 2) an ever-growing skill library of executable code for storing and retrieving complex behavio
GitHub - MineDojo/Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
We introduce Voyager, the first LLM-powered embodied lifelong learning agent in Minecraft that continuously explores the world, acquires diverse skills, and makes novel discoveries without human intervention. Voyager consists of three key components: 1) an automatic curriculum that maximizes exploration, 2) an ever-growing skill library of executable code for storing and retrieving complex behavio
Gemini API Developer Docs and API Reference | Google AI for Developers
Gemini 1.5 Flash price drop, fine-tuning access for all developers, and more! Learn more
Google AI Gemini API | Gemma open models | Google for Developers | Google AI for Developers
import google.generativeai as genai import PIL.Image import os genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) img = PIL.Image.open('path/to/image.png') model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash") response = model.generate_content(["What is in this photo?", img]) print(response.text) const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai"); const fs = require("fs"); c
「ChatGPTに匹敵する」ドイツ新興の生成AI、HPEが製造業への導入例を披露
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は世界最大級の産業見本市「HANNOVER MESSE（ハノーバーメッセ）」（2023年4月17～21日）において、ドイツのAI（人工知能）スタートアップAleph Alphaの生成AIを用い、自然言語での対話で産業用ロボットの操作をサポートするシステムのデモを行った。 ≫ハノーバーメッセ2023特集はこちら マルチモーダル、説明可能性、オンプレミス実装など特長 Aleph Alphaは、2019年創業のドイツ・ハイデルベルクに拠点を置くAIスタートアップで、独自の大規模言語モデル「Luminous」シリーズを開発、展開している。Luminousは、テキストだけでなく画像のプロンプトも処理可能なマルチモーダル機能や、生成したコンテンツを検証し、そのソースまで追跡する説明可能性などを特長としている。さらに、クラウドだけではなくオン
基盤モデルによる生成 AI アプリケーションの構築 - Amazon Bedrock - AWS
Amazon Bedrock 基盤モデルを使用して生成 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法。 Amazon Bedrock は、単一の API を介して AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、および Amazon といった大手 AI 企業からの高性能な基盤モデル (FM) を選択できるフルマネージドサービスで、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションを構築するために必要な幅広い機能を提供します。Amazon Bedrock を使用すると、ユースケースに最適な FM を簡単に試して評価したり、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用してデータに合わせてカスタマイズしたり、エンタープライズシステムとデータソースを使用してタスクを実行するエージ
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