【都知事選×テクノロジー】東京都知事選におけるHuman-in-the-Loop機械学習｜NSK
安野たかひろ事務所 技術チームの角野です。前回の投稿ではAIあんのにおける返答生成技術の詳細に触れましたが、今回は返答生成に用いるデータの整備に焦点を当てて解説します。 なぜデータの整備が必要なのか？AIあんのでは政策に関する質問に対してLLMで返答の生成を行っていますが、元のLLMには安野の政策に関する知識が含まれておらず、そのままでは政策に関する質問には回答できません。 そこで、前回の記事でも解説しましたが、AIあんのではLLMに入力するプロンプト中に政策に関する知識を注入することで、政策に関する質問に回答できるようにしています。当然知識がない質問に対しては回答できないため、ユーザーの質問に対して正確に回答するには政策に関する知識をデータとして整備することが重要となります。 返答生成に利用しているデータAIあんのでは、次の2種類のデータを返答生成時に利用しています。 今回の記事では、私
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
AIでどこまでメカデザインできるか試してみた。かなりヤバかった。｜深津 貴之 (fladdict)
ひたすら命令をチューニングして、カッコいいロボのコンセプトアートを作る実験。 以下、AIに平文で命令して作ったロボットのスタディ。（光やパーツ分割線は僕の趣味丸出しなので、これ系のロボットしか作れないわけではないです）。 建築合体ロボ建築合体ロボ巨人系 カラーにガンダムっぽさを意図的に出したもの。 要塞タイプ 超構造ストラクチャー型テラフォーミングロボ ボディースーツ型 死ぬほどワイヤーを巻きつけてったら、キングジョーっぽいシルエットになった。 多足非人間型 パワードスーツ系 通天閣的な建築物と合体したやつヘビーアーマー系Open-AIのDALL-E2、Disco Diffusion、MidJourneyなどなどから、自前のStyleGanやVQGan系を試したりClip系を試したり… 色々やって、よいパラメーターや命令の仕方がわかってきました。やはり、自分で実装やコードを見て、アルゴリズ
エッジAI史 【AIチップ年表付き】 〜エッジAIは今ここまで進んでいる〜｜Marina Sakaguchi
こんにちは、LeapMind Inc.でマーケティングを担当しているMARINA（@m__sb04）です。 今回の記事は、「LeapMind Advent Calendar」の18日目です！🎄🎅 （3年前からいつかAdvent Calendarを会社でやりたいなぁと思いながらも人数が少なすぎた＆やりたいという人がいなかったので、今年実現してとても嬉しい！！飯塚さんに感謝！） さて本題に早速入っていきますが、職業柄、かれこれエッジAI業界を3年ほどウォッチしてきました。特に、今年はエッジAIブームなのではないかというくらいにJetson Nano、Coral Dev Boardをはじめ、多くのAIアクセラレータが発表・販売されました。 沢山出すぎて自分自身も把握しきれなくなってきたので、そろそろ年表・まとめを作らねばというタイミングで “LeapMind Advent Calendar”
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