Common Crawlから作る大規模日本語コーパスとその前処理（Mixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part2） - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 ABEJAは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下「NEDO」）が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発」に当社提案の「LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLM」に採択されたことを受け、LLMの事前学習を実施しました。 その中でモデルの学習だけでなく、学習に欠かせない大規模日本語言語コーパスを作りました。データセットのサイズとしては、語彙拡張前のMixtral Tokenizerで約400Bほどのものです。 特にその中で大部分を占めるCommon Crawlをベースとしてデータセットを作った過程について解説します。 データセットの概要 Common Crawlについて warcとwet データセット作成方針 前処理の流れ 1. 日本語の簡易判定、w
(Part 1) tensorflow2でhuggingfaceのtransformersを使ってBERTを文書分類モデルに転移学習する - メモ帳
現在、NLPの分野でも転移学習やfine-tuningで高い精度がでる時代になっています。 おそらく最も名高いであろうBERTをはじめとして、競ってモデルが開発されています。 BERTは公式のtensorflow実装は公開されてありますが、画像分野の転移学習モデルに比べると不便さが際立ちます。 BERTに限らず、公式のtensorflow実装は難解で、tf.kerasの学習済みモデルに関してもほとんど画像のモデルしかないです。 ただし、pytorch用のライブラリにpytorch-transformersという有用なものがありまして、 BERT, GPT-2, RoBERTa, DistilBert, XLNetなどの多言語学習済みモデルが利用可能で、カスタマイズもしやすいということで有名でした。 このライブラリが名前をかえてtensorflow2に対応してくれました。 Transform
ホクソエムサポーターの白井です。 呪術廻戦をみて喜久福が食べたくなりました *1。 今回は形態素解析について深堀りしてみます。 日本語の自然言語処理において、形態素解析は必ずといっていいほど通る道です。 形態素解析を必要としないSentencePieceのような深層学習向けのtokenizerも出現していますが、品詞単位で分割する形態素解析が重要であることは変わりありません。 そんなこんなで、『実践・自然言語処理シリーズ2 形態素解析の理論と実装』 (以降「形態素解析本」と表記)を読んでいます。 リンク先の目次を見て分かるとおり、基礎の部分から実装まで説明されている本です。 今回は4章で紹介されている darts-clone を使って、精度は粗いが高速で分かち書きができる最長一致法で、どれぐらい分かち書きが可能かを検証します。 事前知識・辞書引き darts-cloneを使ってみる 単語辞
Word2Vecを理解する - Qiita
はじめに 今や自然言語処理の定番手法となっているWord2Vecについて勉強したことをまとめました。 そのアルゴリズムの概要を整理しライブラリを用いてモデルを作成しています。 参考 Word2Vecを理解するに当たって下記を参考にさせていただきました。 ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 斎藤 康毅 (著) 絵で理解するWord2vecの仕組み Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (元論文) gensimのAPIリファレンス Word2Vec概要 下記ではWord2Vecの前提となっている自然言語処理の考え方について記載しています。 単語の分散表現 単語を固定長のベクトルで表現することを「単語の分散表現」と呼びます。単語をベクトルで表現することができれば単語の意味を定量的に把握す
英語圏では、自然言語処理の技術を実作の助けになるかたちで応用する学術研究が盛んです。日本語圏にも、半世紀以上に渡る、計量文体学や日本語コーパス構築の積み重ねがあります。それらの手… もっと読む
こんにちは！ 株式会社MatrixFlowのMatrixFlowチームです。 今回はMatrixFlow バージョン0.3.8で自然言語処理のアルゴリズムを大きく増やしたので、使ってみたいと思います。 まず、今回増やしたアルゴリズムですが、BERTとWord2VecとBM25+を使えるようにしました。 それぞれの解説を軽くしたいと思います。 BERTとはTransformerという手法を使ったDeep Learningのモデルです。 2018の10月にGoogleの研究チームが発表し、2020年７月の現在では5000近くの論文で引用されています。文章読解のベンチマーク「SQuAD 1.1」で人間の精度を初めて超えたことで話題になりました。また特定のタスクだけでなく多種類のタスクで最高精度を出したのも業界を驚かせました。 MatrixFlowは内部では「HuggingFace」のモジュールを
言語学をやっている，言語学が好き，言語が好き，言語に興味がある人達が言語に関する何かを書きます（21年に書いた趣旨説明）。例えば… 気になる言葉 研究の紹介 ツール・コーパスなどの紹介 本の紹介 調査でのエピソード その他，言語にまつわるエピソード，エッセイ 2021年のカレンダーも多数執筆していただきました。Twitter等で感想などを書くときは #言語学な人々 を付けてくれると嬉しいです。ちなみに番外編？もあります。
【Microsoft Ignite 2020 Update】Azure Machine Learning StudioのAutomated MLが正式リリース(GA)されたので改めて内容を確認してみる #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Azure Machine Learning StudioのAutomated ML(いわゆるAutoML)が正式リリース(GA)されたとMicrosoft Ignite 2020で発表がありました。さっそくどのような内容か確認していきましょう。 Azure Machine Learning StudioのAutomated MLとは 自動化された ML を使うと、誰でも機械学習モデルの開発プロセスを使用でき、ユーザーはデータ サイエンスの専門知識に関係なく、どの問題についてもエンド ツー エンドの機械学習パイプラインを識別することができます。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml AutoMLは時間のかかる反復的な機械学習モデルの開発タスクを自
IoTプロジェクトで良くあるのが、センサーデータを定期的にクラウドにアップロードすると言った処理です。その際、単にデータベースに蓄積するだけでは意味がありません。数値データであればグラフに可視化されてこそ意味があると言えるでしょう。 さらにIoTの場合、データはシームレスに送られてきます。そうしたデータにも対応できるストリーミングなグラフ描画に対応したサービスを紹介します。 Ambient – IoTデーター可視化サービス 指定されたURLにデータを送るだけで可視化されます。細かな初期設定も不要なので、すぐに使いこなせるでしょう。グラフの例です。 Ambient – IoTデーター可視化サービス SORACOM Harvest SORACOM HarvestはSORACOM SIMから送られてきたデータをグラフに可視化します。SIMが認証キーになるので、別途認証情報を用意する必要がありませ
機械学習用データセット一覧（フリー素材）
表示：著作権者の表示義務有り 営利目的（非営利）：利用は非営利に限る 改変（改変禁止）：一切の編集を禁じる 継承：頒布をする場合は、元のライセンスを受け継ぐ必要あり 人の行動のデータセット Google DeepMind Youtubeから収集した人間の行動に関するデータセット https://deepmind.com 利用条件：表示 人の行動のデータセット University of Central Florida サーフィン、メイク、髭剃り、などの認識用のデータセット http://crcv.ucf.edu/ 利用条件：特記無し。ページ中央部に連絡先が載っています。 動きのデータセット MIT-IBM Watson AI Lab モーションに関するデータセット。 人間以外にも、犬、パンダ、流れる水、アニメーションも含まれて居ます。 http://moments.csail.mit.ed
Kneser-NeyスムージングによるN-gram言語モデルを実装してミニマリズム言語トキポナを学習させる話 - Qiita
最近ではニューラルネットを使った言語モデルがよく用いられていますが，N-gram言語モデルをいまさら実装し，いまどきKneser-Neyスムージングで遊んで知見を深めようという気持ちの記事です．せっかくなので，「Basic English」や「やさしい日本語」よりもかんたんで，単語が120語しかないミニマリズム言語トキポナの言語モデルを作成し，その挙動を観察します． （この記事と同じ実装をgithubで公開しています https://github.com/nymwa/knlm ） N-gram 言語モデル 言語モデルとは，単語の列の出現確率を与える確率モデルです．単語列 $a_1, a_2, a_3, \cdots, a_n$ の確率を $$p(a_1, a_2, a_3, \cdots, a_n)$$ として計算します．言語モデルは，「ことば」を確率で表したモデルと言うことができます．
こんにちは AIチームの戸田です 今回は日本語LLMのOpenCALMの7BモデルをSFTからRLHFまで一通り学習してみたいと思います。一通り動かすことを目的としており、パラメータ調整やデータクレンジングなどのより良い学習を行うための工夫は本記事では行いません。 言語モデルの一連の学習については以前、記事で取り上げさせていただきましたのでそちらをご参照いただければと思います。 trlxを用いた文書生成モデルの学習①~ILQL編~trlxを用いた文書生成モデルの学習②~PPO編~ 以前は学習ライブラリにtrlxを使用しましたが、今回はSFT用のTrainerを提供してくれているtrlを使います。 データセット JGLUEのMARC-jaを使って、ポジティブな文章を生成するように学習させたいと思います。MARC-jaは多言語のAmazonレビューコーパス（MARC）の日本語部分に基づいて作ら
ベクトル検索（近似最近傍探索）でいい感じの MoreLikeThis を実現する | by mocobeta | Medium
この記事は，「情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019」23日目のエントリーです。モノは生煮えですが，背景含めて頑張って説明したいと思うので，ご容赦ください…。 目次 Apache Lucene とはLucene にベクトル検索を実装してみたベクトル検索版 MoreLikeThisUnsolved issues（積み残し）雰囲気だけ知りたいという方は，「ベクトル検索版 MoreLikeThis」 のところだけ眺めると良いかもしれません。 Apache Lucene とは Apache Lucene は，ピュア Java で書かれた，高速・スケーラブルな検索エンジンライブラリです。OSS 検索エンジンとして人気の高い Elasticsearch や Solr のコアエンジンとして使われているため [1]，検索システムに携わっている方なら，名前は聞いたことがあるかもしれ
はじめに 今回は、Latent Dirichlet Allocation（潜在的ディリクレ配分法、以下「LDA」と略）と呼ばれるトピックモデルについて取り上げます。 特に本記事では、LDA というトピックモデルを扱う上で押さえておくべき、トピックモデルやコーパスの概念に触れながら、前処理を含めた分析の流れやモデルの評価方法などについて、実装を通じて理解を深めていくことを目的とします。 また併せて、本記事では、結果の可視化の手法についてもいくつか紹介したいと思います。 分析の流れとしては、ストップワードなどの文章の前処理の後、Gensim を用いて、文章をいくつかのトピックに分類していき、最後に WordCloud と pyLDAvis により結果の可視化を行っていきます。 目次 トピックモデルについて 分析環境と事前準備 モジュールの設定とデータのインポート 前処理 辞書とコーパスの作成
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox Live Gold Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform W
2021年11月10日と11日の2日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」がオンラインで開催されました。そこで佐藤敏紀氏が、日本語の大規模汎用モデルを搭載した「HyperCLOVA」について紹介しました。後半はHyperCLOVAの課題と今後について。前半はこちら。 HyperCLOVAが出力するテキストの評価 佐藤敏紀氏：今度はこのような方向で作ってきたHyperCLOVAが出力するテキストの評価をしていきたいと思います。このテキストを評価する際に、日本語モデルに着目して、状況を見ていきたいと思います。最初に主観評価を行って、このモデルの性能を見ていこうと思います。 主観評価を行う際には、67億（6.7B）バラメタ、130億（13B）パラメタ、390億（39B）パラメタの日本語モデルを4つのタスクに対して適用するこ
spaCy固有表現抽出(+Presidio)によるドキュメントの情報漏えいリスクチェック支援 - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。記事冒頭に書くことが思いつかなかったので先日のGPT記事にあるサンプルを使ってみました。 試してみたところ、Tech Blog記事っぽい出力にはなりました。 入力(Prompt): R&D チームの徳田（[@dakuton](https://twitter.com/dakuton)）です。 出力: 皆さんおひさしぶりです。遅くなりましたが、11/18(金)に行われましたRuby Machine Learningの勉強会の模様を記事にしました。 サンプルは下記参照 tech-blog.optim.co.jp 背景 本題ですが、目的は本記事タイトルのとおりです。 参考: 個人情報保護委員会が個人情報を漏えい パブリックコメント参加者の氏名や所属先を誤掲載 - ITmedia NEWS 技術要素としては下記と同じような内容です。本記事ではこれをspa
3つの要点 ✔️ BERTモデルをさらに軽量・高速化し、オープンソースとして公開 ✔️ 従来モデルを上回る精度と高速性を確認 ✔️ リアルタイム性が求められるようなビジネスシーンでの活用可能性 AI-SCHOLARからのワンポイント解説 今までAIとは無縁だと思われていた場所ですら、AIの恩恵が受けられるエッジAIの発展が目覚ましいものがあります。今回の内容はそんなエッジにも関わってくる内容になります。日本語・軽量モデル・精度も高いというモデルへのブラッシュアップはビジネス用途の幅を大きく広げます。そんな1つの例としてキャッチアップしていただければと思います。 概要 オーダーメイドによるAI・人工知能ソリューション『カスタムAI』の開発・提供およびコンサルティング事業を展開する株式会社Laboro.AI（ラボロエーアイ、東京都中央区、代表取締役CEO 椎橋徹夫・代表取締役CTO 藤原弘将。
SageMakerで日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を使ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 当エントリは『機械学習 on AWS Advent Calendar 2019』の21日目のエントリです。 クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 - Qiita クラスメソッド 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO 自然言語処理が好きです。今回は日本語の自然言語処理ライブラリである「GiNZA」をSageMaker上で使ってみたいと思います！ GiNZAとは GiNZAとは、Universal Dependenciesに基づくオープンソース日本語NLPライブラリ。後述するspaCyを日本語でも利用できるようにしたものとも言える。 https://megagonlabs.github.io/ginza/ 特長 MITライセンスでモデルを含めて商用
自社のデータで生成AIを強化すべし：ファインチューニングしてビジネスに活用させたい基盤モデル（その２） | NTTデータ先端技術株式会社
Microsoft、Google、MetaなどのBig Techが生成AIの開発をリードし、競争を激化させている現在、国家レベルでも本腰を入れて政策的に取り組もうという動きが加速しています。たとえば、英国では、2023年度春季予算案において、財務大臣が大規模言語モデルを含む基盤モデルにおける英国の主権能力を向上させるための新たな政府・産業タスクフォースを設立すると発表し、また、スナク首相が11月1日～2日にAIの安全性やリスク管理をテーマにした世界初のサミット "AI Safety Summit" を世界28カ国とEUの政府高官やAI企業の代表らを招集して主催するなど、AI推進とAI規制は英国政府の積極的な政策分野となっています。 英国の政府機関の一つであるCMA（Competition & Markets Authority：競争・市場庁）は、2023年9月18日に、"AI Founda
リクルートのAI研究機関が、高速・高精度な日本語の解析を実現する日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA version 4.0」を公開 | Recruit - リクルートグループ
株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、高速・高精度な日本語解析を実現する日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA version 4.0」を無料公開しました。 日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA」について 自然言語処理技術とは、私たちが日常的に使っている言語（自然言語）をコンピューターに処理させる一連の技術を指し、検索エンジンや機械翻訳、対話システム、顧客の声分析など、生活・ビジネスにおけるさまざまなシーンで利用されています。 リクルートの研究開発機関・Megagon Labsが開発・提供する「GiNZA」は、機械学習を利用した日本語の自然言語処理に関心があり、日本語に特化した自然言語解析を行いたいと考
資料
勉強会で使用されたサーベイ・発表資料を公開しています。 日本語LLMまとめも公開しています。 2024-01-22 観測データからのLLMの学習及び自己改善ループについて、因果推論手法との接地（京大 三内） ichikara-instructionを使ったLLMの人間による評価とGPTによる評価の比較分析 （理研 関根） Kotoba Tech.の状態空間モデルと音声能力開発 （Kotoba Tech. 小島） 大規模言語モデルSwallow （東工大 岡崎、水木） 安全性WG （関根） コーパス構築WG （河原） 評価・チューニングWG （宮尾） モデル構築WG （鈴木） 2023-11-29 LLM-jp 状況報告（黒橋） LLMの安全対策サーベイと日本語データ（理研AIP 鈴木久美） ビジネスのドメインや最新情報に対応した130億パラメータの日本語事前学習モデルの開発（ストックマーク
rinnaが開発した日本語の音声に特化した事前学習モデルHuBERT (Hidden Unit Bidirectional Encoder Representations from Transformers) を、商用利用可能なApache-2.0 ライセンスで公開したことをお知らせします。 rinnaはこれまでに日本語に特化した言語モデルGPT・BERTや言語画像モデルCLIP・Japanese Stable Diffusionなどを公開し、Hugging Faceでのモデルダウンロード数は累計150万を超え、多くの研究・開発者にご利用いただいています。この度、Metaから提案されたHuBERTのモデル構造とレアゾン・ホールディングスが公開した日本語音声コーパスReazonSpeechを用いて、日本語の音声に特化したHuBERTを学習し、Apache-2.0 ライセンスでHugging
表題の通り、潜在ディリクレ配分法（LDA; Latent Dirichlet Allocation）によるトピックモデルを学習させて、WordCloud・pyLDAvisで可視化までやってみます。 データセットの用意 今回は日本語でやってみたかったので、以下のlivedoorニュースコーパスを利用させていただきました。 - https://www.rondhuit.com/download.html 日本語のコーパスとしては定番ですね。 ダウンロードしてきた圧縮ファイルを解凍して、各ドキュメントのパスを読み込んでおきます。 import glob import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm np.random.seed(0) text_paths = glob.glob('livedoor-news-corpus
言語処理学会第26回年次大会(NLP2020)
会場 会場： 茨城大学 水戸キャンパス 所在地： 〒310-8512 水戸市文京2-1-1 https://www.ibaraki.ac.jp/generalinfo/campus/mito/ 無料の臨時託児室を設置（要事前申込．〆 3/11）． 大会発表募集 自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究発表を募集します．とくに，言語学，教育学，心理学，認知科学など，日頃「言語処理」とは縁が薄いと感じておられる人文系の研究者の方々からの積極的な発表を期待しています． 口頭発表とポスター発表を募集します．ご自身の研究内容に適していると考えられる発表形態を選択してください． 年次大会では，「幅広い研究分野の研究者の相互交流の場を設ける」という言語処理学会の設立趣旨に鑑み，口頭発表セッションの並列度を低く抑えること，ポスター発表セッションは口頭発表セッションとは並列にしないこと，の2点に留意してプ
ブレインパッドさんのpodcast「白金鉱業.FM」の聞いてたらSudachiの開発の話を聞いて興味が出たので触ってみました。 shirokane-kougyou.fm （「白金鉱業.FM」はデータ分析現場の生の声が聴けるのでなかなか面白いです。） Sudachiとは 使ってみる 比較 データセット 使用したモジュール トークナイザー トークナイザー使用例 辞書の統計的フィルター ベクトル化 分類器 結果 Sudachi(モードA) Sudachi(モードB) Sudachi(モードC) Mecab+Neologd 速度について その他 品詞の付与について 終わりに Sudachiとは ワークスアプリケーションズ徳島人工知能NLP研究所でオープンソース開発されている形態素解析器です。 www.worksap.co.jp 形態素解析器とは日本語を単語に分かち書きしたり、品詞を特定する機能を有
Claude 3 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing the next generation of Claude 1. Claude 3本日 (2024年3月4日)、Claude 3モデルファミリー「Claude 3 Haiku」「Claude 3 Sonnet」「Claude 3 Opus」が発表されました。 「Opus」と「Sonnet」は、claude.ai および159か国で一般提供されている 「Claude API」で使用できるようになりました。 「Haiku」も近日公開予定です。 2. インテリジェンスの新標準最もインテリジェントなモデルである「Opus」は、「MMLU」(学部レベルの専門知識)、「GPQA」(大学院レベルの専門推論)、「GSM8K」(基礎数学) など、一般的な評価ベンチマークのほとんどで他のモデルよりも優れています。複雑なタスクに関して人
はじめての自然言語処理 Sentence Transformer による文章ベクトル化の検証 | オブジェクトの広場
今回は文章のベクトル化を扱います。文章のベクトル化は 第9回 で扱っていますが、当時に比べてデータセット、事前学習モデル、ライブラリ等でいろいろと状況が好転しているので、改めて扱ってみることにしました。最近は大規模データセットを用いた事前学習が公開されているので、作り比べてみます。 1. はじめに 今回は sentence-transformers1 で文章のベクトル化にチャレンジしてみます。文章をベクトル（埋め込み表現）化することで、文章間の意味合い的な比較が可能になり、類似文章検索やクラスタリングなどが可能になります。 このライブラリは 第9回 で紹介済みですが、当時のバージョンは 0.2.5.1 であり、その後に損失関数が追加されていたり、サンプルコードが充実したりとかなりの更新が入って執筆時点で 2.1.0 になっています。ついでに言うと 第9回 は結構アクセス数があるみたいなので
【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた - Qiita
scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要 scikit-learn アルゴリズム・チートシート 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方 scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方 【得られるもの】模擬データを用いて、各手法を使用したミニマム・シンプルなプログラムが実装できるようになります。 アルゴリズムの詳細な数式は理解できませんが、だいたい何をやりたいのか、意図と心、エッセンスが分かります。 アルゴリズムマップの手法をひとつずつ実装・解説します。
関連キーワード 人工知能 | Google | チャットbot | Facebook | Microsoft（マイクロソフト） 人工知能（AI）技術の進化に伴い、大規模言語モデル（LLM）は多様化の時代を迎えている。LLMは自然言語処理において飛躍的な性能向上を遂げるだけでなく、オープンソース化や軽量化をはじめとする多様な進化を見せている。 注目に値するLLMはOpenAIの「GPT」や、Googleの「Gemini」だけではない。どのようなLLMが登場しているのか。前編に続き、主要LLM19種のうち12～19個目を紹介する。 GPTやGeminiだけじゃない 押さえておきたい「主要LLM」8選 併せて読みたいお薦め記事 連載：代表的なLLM19選を徹底解説 前編：BERT、GeminiからGPT-3.5、GPT-4oまで「主要LLM11種」の特徴は？ 中編：LLMの徹底理解に欠かせない「
はじめに Forkwell Libraryという書籍の著者が登壇するイベントにて、最適輸送の理論とアルゴリズム (機械学習プロフェッショナルシリーズ) の佐藤さん(@joisino_)と話す時間を頂いた。 forkwell.connpass.com スライド 動画 その時に事前に学んだメモの公開と、当日のイベントの肌感を残す。 はじめに 最適輸送の理論とアルゴリズム 事前学習 何に使われているか。 何が嬉しくて使われているのか 事前、並行して読むと良いもの 触ってみる イベント当日のQ&A おわりに 最適輸送の理論とアルゴリズム MLPシリーズの書籍 最適輸送の理論とアルゴリズム (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 最適輸送の理論的な背景から応用まで書かれている。 私個人としては、幾何や統計、測度についてお気持ちレイヤーまで分かる、機械学習、コンピュ
BERTによる自然言語処理
従来、 自然言語処理 における Deep Learning アルゴリズムと言えば、 LSTM や GRU といった RNN (Recurrent Neural Network) でした。ところが、2017年6月、 "Attention Is All You Need" という強いタイトルの論文が Google から発表され、機械翻訳のスコアを既存の RNN モデル等から大きく引き上げます。論文”Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding”において、RNN や CNN を使わず Attention のみ使用したニューラル機械翻訳 Transformer が提案された。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
日本語に特化した高精度な音声認識 ReazonSpeech を使って、会議音声を書き起こししてみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 本記事では、株式会社レアゾン・ホールディングスが2023年1月18日に公開したReazonSpeechを使ってみたいと思います。 ReazonSpeechはプロダクト群の総称で、日本語に特化した超高精度なモデルと、その学習に使用されたコーパス、コーパス作成のためのツールなどが公開されています。 詳細は下記リンクを参照ください。 モデルの方は、ライセンスがApache-2.0となっており商用利用も可能な形となっています。 コーパスはテレビなどの音声となりますので、CDLA-Sharing-1.0 (ただし利用目的は著作権法３０条の４に定める情報解析に限る)とされています。 今回はこのモデルをColab上で動かして、以前投稿したWhisperなどと比較してみたいと思います。 実行手順は下記の以前の記事も参考にされてください
NeurIPS 2022 参加報告 後編
はじめに プロダクトオーナー兼機械学習エンジニアの本田志温です。 弊社高橋による前回の記事「NeurIPS 2022 参加報告 前編」 に引き続き、同会議の参加報告をします。本記事では、個人的に気になった論文（計53本）をいくつかのカテゴリで分類し、カテゴリごとに研究トレンドを大づかみにできるような形で書きます。特に重要だと感じた論文は詳しめに取り上げます。 会場の様子 また、本記事に関心をお持ちになった方は以下の過去記事もお楽しみいただけるのではないかと思います。ぜひ合わせてご覧ください。 AI開発の新たなパラダイム「基盤モデル」とは NeurIPS 2021 参加報告 前編 NeurIPS 2021 参加報告 後編 深層学習の原理 深層学習は様々なタスクで高い性能を発揮することが経験的に知られていますが、「なぜうまくいくのか」という原理についてわかっていることは多くありません。そのため
単語N-gramは、隣り合った単語の組をデータの単位とします。2-gram（2単語）であれば次のとおりです。 共起（co-location：コロケーション）は、対象とする単位（文）の中で単語が共に出現する回数をカウントします。 上記は名詞を対象に２単語とした例ですが、つまり相互の位置関係に関わらず、同一文中に出現する単語の組み合わせがデータの単位となります。 1. テキストデータの準備 ⑴ 各種モジュールのインポート re：Regular Expressionの略で、正規表現の操作をするためのモジュール zipfile：zipファイルを操作するためのモジュール urllib.request：インターネット上のリソースを取得するためのモジュール os.path：パス名を操作するためのモジュール glob：ファイルパス名を取得するためのモジュール ⑵ ファイルパスの取得 コーパスには、インター
自然言語処理をするときはよくRasa NLUを使っているのですが、内部的にはspaCyが使われている模様です。どちらもパイプラインでモジュールをつなげていって自然言語処理をシンプルにするフレームワークだと理解しているのですが、spaCy単独で使うとどういう感じなのか把握したかったんで試してみます。 こちらのエントリを参考にspaCyの基本的な動きを確認。 https://qiita.com/moriyamanaoto/items/e98b8a6ff1c8fcf8e293 $ mkdir spacy-ner $ cd spacy-ner 必要なライブラリをインストール。GiNZAはspaCyフレームワークのっかった形で提供されている日本語の学習済みモデルを含むライブラリです。簡単にいえばspaCyを日本語で動かせるようにするものです。 $ pip install spacy $ pip in
音声合成用の収録台本を作る話
東北ずん子🫛ずんだもん🫛公式 @t_zunko 今日はストレッチゴールについてもう少し掘り下げていこうと思います(*´∀｀*) 特にITAコーパスについて見て行きます(」*´∇｀)」 greenfunding.jp/pub/projects/3… pic.twitter.com/YIXkG7X1Nj 2020-07-08 15:40:43
この記事の概要 2023/01/08 AWS認定機械学習 - 専門知識 (AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)) を受験したので、その時の記録 復習用ノートとして、また後で見返して今後の資格試験受験時の参考にしたり仕事で使いたくなったとき思い出せるようにまとめます。 試験の概要 SPECIALTYカテゴリの試験で、この試験では「AWS データレイクと分析サービスを利用して、データからインサイトを得るための専門知識を認定します。」とのこと。 AWS公式より引用：引用元 ◼︎ 試験要項 問題数 ：65問(うち15問は採点対象外) 試験時間 ：180分 受験料 ：¥30,000(税別)※公式サイトでは「300USD」の表記ですが、為替レートに関わらず税別¥30,000です。 合格ライン：100~1000点中750点※問題の難易
LLM-jp-13Bは、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII）が主催するLLM勉強会で構築されたLLMで、今後日本発の世界トップレベルのLLMを開発するための土台とする目的があります。 現在、すでにGPT-3級のLLMの開発に着手しているそうです。 日本発のLLMの開発は、日本人としては応援したいですね！ 今回は、LLM-jp-13Bの概要や実際に使ってみた感想をお伝えします。 是非最後までご覧ください！ なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる LLM-jp-13Bの概要 LLM-jp-13Bは、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII）が主催するLLM勉強会で構築されたLLMです。そのパラメータ数は130億であり、主に日本語と英語のデー
音声合成ソフト「VOICEROID」などの音声合成エンジンとして使われる「AITalk」の開発を手掛けるエーアイ（東京都文京区）は8月27日、ディープラーニングを活用した個人向け音声合成ソフトを2021年2月に発売すると発表した。 発売予定のソフトにはディープニューラルネットワーク（DNN）による音声合成に対応した新型エンジン「AITalk5」を搭載。ユーザーが入力した文章を基に、キャラクターの話し声を合成する。話す速度や音程、音量などはユーザー側で調整できるようにするという。 AITalkはこれまで、AIによる音声合成は行わず、事前に収録した音声を切り貼りして音声を合成する「コーパスベース音声合成方式」を採用していた。AITalk5ではDNNによる音声合成も追加し、利用シーンに合わせて合成方式を選択すれば、より人間らしく豊かな音声を合成できるとしている。 関連記事 VOICEROID「小
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spaCy + GiNZAを使って固有表現抽出とカスタムモデルの学習をしてみる - もふもふ技術部
AWS認定機械学習 - 専門知識を受験した時の話 - Qiita
【LLM-jp-13B】日本最大の130億パラメーターLLMをGPT-4と比較レビューしてみた | WEEL
エーアイ、個人向けAI音声合成ソフトを21年2月に発売 ディープラーニング採用の新型エンジン搭載