36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
AIで「ゲームの面白さ」を改革したい！─スクウェア・エニックス三宅陽一郎とLINE佐藤敏紀が議論 - リクナビNEXTジャーナル
昨今ホットワードとして度々取り沙汰される「AI」。実際の企業や製品の中ではどのように導入や活用が進んでいるのでしょうか。 デジタルゲームにおけるAI技術の開発・研究に従事し、日本デジタルゲーム学会理事でもあるスクウェア・エニックスの三宅陽一郎氏と、スマートスピーカーという急成長する新しい領域でAIの可能性を見出そうとするLINEの佐藤敏紀氏が、各業界でのAI活用と、人間とAIの関係性について議論します。 ＜対談者プロフィール＞ 株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー 三宅 陽一郎氏 京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院理学研究科物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。 ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸
【コーポレート】データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」を新設 | ニュース | LINE株式会社
サービス上での機械学習、人工知能（AI）、大規模データ基盤領域における研究を推進 年内50人規模の組織を目指し、採用を強化 LINE株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：出澤 剛）は、LINEおよびLINE周辺サービス事業領域におけるデータの分析・研究を行う専門の開発組織として「LINE Data Labs（ライン データラボ）」を新設いたしましたので、お知らせいたします。 「LINE Data Labs」は、これまで各サービス事業領域ごとに存在していたデータチームを統合して新設されたデータ専門研究開発組織です。「LINE Data Labs」の設立により、各サービスの事業領域を超えて、ユーザーの利用動向等のデータを横断的に扱うことが可能になり、より精密なデータ分析や情報フィルタリングを実現し、これまで以上に効率的なデータ・情報活用を目指してまいります。 「LINE Data La
人工知能 ４００大学で合格圏内に NHKニュース
東京大学合格を目標に、国立情報学研究所などが中心となって開発を進めている人工知能「東ロボくん」が、大手予備校のセンター試験の模試を初めて受験し、全国およそ４００の大学でＡ判定を獲得する成績を収めました。 「東ロボくん」は国立情報学研究所や大手電機メーカーなどが共同で開発を進めている人工知能で、９年後の２０２２年春までに、東京大学の入学試験を突破できる知能の開発が目標です。 ２３日は都内の大手予備校で東ロボくんが受けた初のセンター試験の模試の結果を講評するイベントが開かれ、９００点満点中３８７点を獲得したことが発表されました。 この得点は偏差値で見ると４５ですが、「数学Ｉ・数学Ａ」と「世界史Ｂ」、「日本史Ｂ」の３科目では平均点を上回り、国公立の大学１校を含む全国４０４の大学で、８割以上の確率で合格できるＡ判定を獲得しました。 東ロボくんは市販のＵＳＢメモリーにも入る４ギガバイトほどのプログラ
GitHub - clever-algorithms/CleverAlgorithms: Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes
Download PDF Source Code Blurb Implementing an Artificial Intelligence algorithm is difficult. Algorithm descriptions may be incomplete, inconsistent, and distributed across a number of papers, chapters and even websites. This can result in varied interpretations of algorithms, undue attrition of algorithms, and ultimately bad science. This book is an effort to address these issues by providing a
Sutton & Barto Book: Reinforcement Learning: An Introduction
Reinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton and Andrew G. Barto MIT Press, Cambridge, MA, 1998 A Bradford Book Endorsements Code Solutions Figures Errata/notes Courses This introductory textbook on reinforcement learning is targeted toward engineers and scientists in artificial intelligence, operations research, neural networks, and control systems, and we hope it will also be of
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