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GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか？というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の
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 を通じて AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Luma、Meta、Mistral AI、poolside (近日リリース予定)、Stability AI、および Amazon などの先駆的な AI 企業からの高性能な基盤モデル (FM) の幅広い選択肢を提供するフルマネージドサービスであり、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一連の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
生成系AIのアナロジー力 - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
1.4/50 Summilux ASPH, Leica M10P, RAW Midjourney、ChatGPTと立て続けに強烈なアプリケーションが出てきて、Diffusion model（拡散モデル）やtransformer architectureに基づくいわゆるGenerative AI（生成系AI）がそこらで話題だ。ガンガン画像を生み出すことで一気に注目を集めたMidjourneyはクリエーター寄りだけれど、11月末、対話型で答えを返してくれるChatGPT*1が出てきたときに*2、あまりの回答力にDS協会*3のスキル定義委員会でもひとしきり話題になり、僕も自分の研究会の学生たちに「君ら、深く考えずにまずは使い倒したほうがいいよ」と早々にアドバイスした。使わないことには凄さも課題も何もわからないからだ。 すると二週ほど前のゼミで、ある卒業を控えた学生が ChatGPTがないと生きて
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BERT (言語モデル) - Wikipedia
BERT 以前の多くの言語モデルは事前学習に単方向性（英: unidirectional）のタスクを採用しており[4]、学習された表現も単方向の文脈しか考慮しないものであった。この制約は文脈レベルの表現が必要なタスクの性能へ大きなペナルティを与えうる。 後述するMLM により双方向に依存するモデルを採用可能になったことから、BERT ではネットワークとして双方向性の Transformerアーキテクチャ (Bidirectional Encoder[5] of Transformer) を採用した[6]。すなわち self-attention による前後文脈取り込みと位置限局全結合による変換を繰り返すネットワークを用いている。 BERTは、トークン化にWordPieceを使用して、各英単語を整数コードに変換する。その語彙数は30,000である。語彙に含まれないトークンは、「不明」（unkn
言語モデル - Wikipedia
最大エントロピー言語モデルでは、単語とn-gramの履歴との関係を符号化する特徴関数を使用する。言語モデルは次の式で表される。ここで、 は分配関数、 はパラメータベクトル、 は特徴関数である。最も単純な形では、特徴関数は特定のn-gramの存在を示す指標にすぎない。モデルの最適なのために、 の事前分布を利用するか、何らかの形で正則化を行うことが有効である。指数関数型の言語モデルの一つの例として、対数双線形モデルがある。 ニューラル言語モデルは、連続空間言語モデル（continuous space language models）とも呼ばれ、単語の連続的な表現または埋め込みを使用して予測を行う[10]。これらのモデルでは、ニューラルネットワークが使用されている。 連続空間の埋め込みは、言語モデリングにおける「次元の呪い」[注釈 2]を軽減するために有効な手法である。訓練に用いるテキストの大き
話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
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