大規模言語モデル(LLM)を爆速で動作させる「言語処理ユニット(LPU)」を開発する「Groq」が爆速アルファデモを公開
大規模言語モデル(LLM)などを実行するために設計されたカスタムハードウェアである言語処理ユニット(LPU)を開発するGroqが、既存のLLMを爆速で動作させることができるアルファ版デモンストレーションを公開しました。 A company called Groq may have pushed AI chips to the next level https://www.androidheadlines.com/2024/02/openai-groq-ai.html Forget ChatGPT — Groq is the new AI platform to beat with blistering computation speed | Tom's Guide https://www.tomsguide.com/ai/forget-chatgpt-groq-is-the-new-ai-
［CEDEC 2023］ゲームにおける自然言語処理が解説されたセッションをレポート。世界が変われば言葉も変わる 編集部：荒井陽介 CEDEC開催初日の2023年8月23日，スクウェア・エニックスの森 友亮氏による講演「デジタルゲームのための自然言語処理（NLP） - ゲームの『ことば』のあそびかた」が行われた。 ChatGPTに代表される大規模言語モデルは，私たちが日常で使っているような言葉（自然言語）でコンピュータとやりとりすることを可能にしたが，それをゲームで活用すると，どんな機能が実現できるのか，注意するべき点は何なのか，といったことが語られた講演の模様をレポートしよう。 スクウェア・エニックス AI部 AIリサーチャー 森 友亮氏 森氏はまず，ゲームで自然言語が使えるようになったときに実現できそうな機能を提示した。 NPCとの会話では，「ここは●●の村です」といったような決まり切っ
Rails で構築しているアプリケーションで自然言語処理を行いたかったので、Ruby で自然言語処理を行えるライブラリの ruby-spacy の検証を行うために docker で環境構築を行うことにしました。 後述しますが、単なる gem ではなくある程度準備が必要なもので、はまった個所もいくつかあったので、備忘録として残します。 ruby-spacy とは ruby-spacy とは Yoichiro Hasebe さんによって開発されたライブラリで、Python 用の自然言語処理ライブラリである spaCy を Ruby で利用できるようにしたライブラリです。 spaCy とは、Python/Cython で構築された自然言語処理を行うためのライブラリで、訓練済みの統計モデルを使用することができます。 参考: https://spacy.io/ 参考: https://ja.wiki
進化を続ける生成AIの最前線、ChatGPT。既に多くの業界で注目される中、まだこの革命的な技術を手にしていないあなたへ。本連載では、具体的なコードを交えながら、ChatGPT APIの可能性とその活用法を徹底解説します。今回は、チャットBot以外の様々な利用目的で組み込むノウハウについて紹介します。 はじめに 前々回、前回の記事ではChatGPTの最もオーソドックスな使い方として、ユーザーとの会話を主軸とするチャットBotの開発に焦点を当てて解説してきました。しかしながら、ChatGPTの活用方法について未だイメージを掴めていない方々の中には、ChatGPTの活用方法で迷っているというよりも、チャットというインターフェースを取り入れるイメージが沸かないという方も少なくないのではないでしょうか。もしもこのケースに当てはまる場合は、「ChatGPTは会話をするもの」という先入観を捨て、システ
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 ニューラルネットワークの基礎を理解したところで、ここからは自然言語処理（NLP）の基礎を解説することにしましょう。お待たせしました。いよいよChatGPTの仕組みに近づいてきました。 最初は、単語の意味をコンピュータに理解させる仕組みの説明をします。 自然言語処理は、文章の分割から ここに、ある文章があったとします。この文章の意味や、単語の意味をコンピュータに理解させるには、どのようにしたらよいでしょうか？ そう、まずは前述の画像認識と同様ですね。文章を細かく分割して、どこが単語なのかをわかるようにするのです。 では、前処理として、入力された文章を単語に分割します（図7の（1））。次に、分割した単語を列挙します。
ヤフー株式会社は、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、Yahoo! JAPAN 研究所のエンジニアの田口・山下と、Yahoo!ニュースエンジニアの小林です。 さっそくですが、皆さんはYahoo!ニュースを利用している中で、「ココがポイント」というアイコンを見たことはありませんか？これは読者の理解をよりいっそう深めるための施策として、そのニュース記事を作成した編集者が作っているQ&A コーナーです。ニュースに関する情報をQ&A形式で整理して読者の理解を支援することを目指す一方で、編集者は編集時に大量の時間と労力がかかってしまうという課題を抱えています。 今回、私たちはこの課題を解決するためのAIシステムを開発し、編集者の業務効率化とニュース記事に対する読者の理解支援を目指し
今回は DeepSpeed-Chat による RLHF のご紹介です。正直、データセットや計算資源の都合もあり、とりあえず動かしてみました！的な話にはなりますが、RLHF の効果が実際に確認できるか見てみたいと思います。 1. はじめに 今回は DeepSpeed-Chat1 を使って RLHF を試してみたいと思います。RLHF は Reinforcement Learning from Human Feedback の略で文字通り「人からのフィードバックを用いた強化学習」ということですね。OpenAI が InstructGPT(ChatGPT の元になったモデル)2 で使ったことで注目された手法になります。 LLM がらみで何か記事にしたいと思いつつ、日々新たな LLM が発表されている昨今に、隔月＆内容が実時間から月単位で遅れ気味wの本連載です。 「どうしたもんかな。。。」と悩みに
はじめての自然言語処理 ELYZA 日本語 Llama 2 指示応答モデルのファインチューニングと vLLM での推論 | オブジェクトの広場
今回は Elyza さんの日本語 Llama 2 指示応答モデルをファインチューニングし、vLLM にデプロイして高速に推論してみます。70 億パラメータモデルならギリギリ Tesla T4 x 1 の構成でも float16 で動かせるかと思ったのですが、どうだったでしょうか。vLLM には OpenAI 互換の API インタフェースも備えているので、ついでに LangChain からも接続してみたり。 1. はじめに 今回は Elyza さんが公開されている大規模指示応答言語モデルである、ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct1 をファインチューニングして vLLM で推論してみます。 そんな訳で今回あまり書くことがなく、動かし方だけサラっと書いて「動きましたー。では良いお年を～。」で締めることにします。 しかし、時代感覚無視の隔月連載でネタを
自然言語処理の歴史を巡る冒険 - Qiita
N/S 高等学校でプログラミング講師をしている Kuwabara です。 本記事は、筑波NSミライラボ Advent Calendar 2023 の18日目の記事です。 この記事では、自然言語処理の歴史（〜2023年）について、登場人物二人の掛け合いとともに、振り返っていこうと思います。AIについてあまり知らない方にも、何とか雰囲気をつかんでいただけるように頑張って書いたので、ぜひ読んでいただけると幸いです。 はじめに シグマ「ふんふんふふーん」 オメガ「ハロー、シグマ。ごきげんだね」 シグマ「やあ、オメガ。今、ChatGPTで遊んでいたんだ」 オメガ「そうなんだね」 シグマ「すごいよなあ、ChatGPT。いったいどんな仕組みなんだろ。人間が裏で頑張って返事してくれているとしか思えないよ」 オメガ「確かにね！ あ、そうだ。せっかくだしさ、今日は一緒に自然言語処理について学んでみる？」 シグ
自然言語処理（NLP）の基礎と応用: Pythonで学ぶテキストデータの解析 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、処理するための分野です。PythonにはNLPを実現するための豊富なライブラリが存在し、本記事ではNLPの基礎から応用までをPythonコードを交えながら詳しく解説します。 1. NLPの基礎 1.1 テキストデータの前処理 NLPの最初のステップはテキストデータの前処理です。これにはテキストのクリーニング、トークン化、ストップワードの削除などが含まれます。 import re from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize # テキストデータのクリーニング def clean_text(text): text = re.sub(r"[^a-zA-Z]", " ", text) # アルファベット以外の文字をスペースに置換 text
言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024) 参加レポート / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
イベントの概要 言語処理学会は1994年4月1日に設立された学術研究団体です。 https://www.anlp.jp/ 詳細は上記リンクに譲るのですが、近年注目が集まってきた状況下で、昨年LLMが爆発的に利用が拡大し、急速に注目が集まっているようです。参加者も過去最高だったそうです。 言語処理学会第30回年次大会＠神戸、に来ています。 参加者が2045人（事前申込）、発表数は599件で歴代1位だそうです。 直近、急速に注目が集まっている分野で、熱気を感じますね。#NLP2024 pic.twitter.com/3MAlemeD9c — 市川佳彦 (@Yoshihiko_ICKW) March 11, 2024 ChatGPTなどの流行により、多くの分野から研究者が流れ込んでいます。 発表量が多く、聴いているだけでも忙しい研究会です。 余談ですが、様々な会社がスポンサーとなっており、学生さ
[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました｜斑鳩イカリング@金融AI
[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました タイトル：Chronos: Learning the Language of Time Series 著者：Abdul Fatir Ansari1∗ , Lorenzo Stella1∗ , Caner Turkmen1 , Xiyuan Zhang2† , Pedro Mercado1 , Huibin Shen1 , Oleksandr Shchur1 , Syama Sundar Rangapuram1 , Sebastian Pineda Arango3‡ , Shubham Kapoor1 , Jasper Zschiegner, Danielle C. Maddix1 , Michael W. Mahoney4 , Kari Torkkola4
![[論文紹介コード付] 時系列Transformerを自然言語処理のお作法で鍛えたらゼロショットで未来の系列を予測することができました｜斑鳩イカリング@金融AI](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/99f5b1f802e6dd73a8bc7679d3980946175f1673/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F134093072%2Frectangle_large_type_2_fc4108ba221781c487f18a860f76998a.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
複数言語における概念に対するネットワーク解析により、中核をなす4つの感情を解明<br>～自然言語処理にも活用できる重要な知見～｜東京理科大学
研究の背景 colexificationとは、ある単語が複数の概念を意味する現象を指します。例えば、スペイン語の「malo」という言葉は、「悪い」という意味で用いられる場合と、「深刻な」と言う意味で用いられる場合があります。このようなcolexificationに着目することで、私たちは、対象とする言語が概念をどのように捉えて表現しているかについて知ることができます。 言語についてのテキスト分析を行う場合、一般に、言語を処理できるような大規模コーパス（＊2）の収集が必要になります。しかし、colexificationを用いた分析は、既存の翻訳辞書などを利用するため、言葉同士の類似度データを収集する必要がなくなります。そのため、間接的な意味の類似度を解析できる言語学の新しい手法の一つになると考えられます。 従来の複数言語における感情概念に関する研究では、感情の関連性に基づいたcolexifi
言語処理学会第30回年次大会(NLP2024) プログラム
お知らせ 大会への参加方法，発表形態，質疑応答，発表者マニュアル等は大会参加マニュアルをご覧ください． 現地参加者とオンライン参加者を繋ぐ参加者限定Slackについてはこちらをご覧ください． 予稿集（zipファイル，428MB）はこちら（3月8日更新）からダウンロードできます． 会場 本会議，チュートリアル，ワークショップ
Home プレスリリース 外務省がＦＩＸＥＲの生成ＡＩプラットフォーム「ＧａｉＸｅｒ」を採用、高度な言語処理と効果的な情報利活用で業務改善 ■ＧＰＴ－４等の最新技術を駆使し、高度な言語処理で業務合理化を実現 ＦＩＸＥＲ＜５１２９＞（東証グロース）は６月４日、外務省から「生成ＡＩ活用のための環境構築及び運用」を受託し、２０２４年５月１５日に契約を締結したと発表。同社は、エンタープライズ向け生成ＡＩプラットフォーム「ＧａｉＸｅｒ（ガイザー）」をベースに、外務省において生成ＡＩを活用するための環境構築及び運用を行い、外務省の業務効率改善と生産性向上を図っていく。 ＧａｉＸｅｒは、ＣｈａｔＧＰＴ等に代表される生成ＡＩ技術を活用した行政・企業向けサービス。日々進化する大規模言語モデル（ＬＬＭ）をメニューから選択して実行、結果を比較することで最適なモデルを選択できることが特徴で、Ａｚｕｒｅ ＯｐｅｎＡ
言語処理学会第30回年次大会(NLP2024) プログラム
お知らせ 大会への参加方法，発表形態，質疑応答，発表者マニュアル等は大会参加マニュアルをご覧ください． 現地参加者とオンライン参加者を繋ぐ参加者限定Slackについてはこちらをご覧ください． 予稿集（zipファイル，428MB）はこちら（3月8日更新）からダウンロードできます． 会場 本会議，チュートリアル，ワークショップ
はじめに 最近、毎日のように新しいLLM（Large Language Models）が登場しており、特に国内ベンダが出している日本語に特化したLLMは、それぞれが最も高い精度を有していると謳っています。しかし、LLMの精度を比較する際に使用される自然言語処理のタスクや代表的なデータセットについての詳細な知識がないため、その精度の実際の意味を完全に理解することが困難です。このため、主要なタスクとデータセットについて調査し整理しました。自然言語処理の専門家ではないため、記載内容に誤りがある可能性があります。誤りを指摘していただければ、随時修正いたします。 整理するのに参考にしたのは、下記の論文です。 Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond この論文に記載されている４つのタスク、「自然言語
Japanese Joint Statistical Meeting 2023/チュートリアルセッション<br />言語モデルと自然言語処理のフロンティア
Sun. Sep 3, 2023 3:00 PM - 6:00 PM 稲盛ホール (芝蘭会館) 座長：下平 英寿（京都大） 講師：岡崎 直観（東京工業大） 概 要：ChatGPTやGPT-4の登場で「言語モデル」が一躍脚光を浴びているが、その歴史は古くコンピュータの黎明期まで遡る。本講演では、n-gram言語モデルから出発し、単語埋め込み、系列変換モデル、注意機構、トランスフォーマーなどの深層学習ベースの言語モデルの要素技術を概観する。その後、事前学習とファインチューニングによる言語モデルの応用、プロンプトと指示チューニングによる言語モデルの汎用化、思考の連鎖による性能向上、人間のフィードバックに基づく強化学習など、最近の大規模言語モデルが取り入れているアイディアを説明する。最後に、大規模言語モデルが社会にもたらす悪影響に触れ、その解決に向けた取り組みを紹介する。
［CEDEC 2023］AIが「感情を読み取る」ことは可能なのか。自然言語処理と音声解析によるアプローチが解説されたCygamesのセッション
［CEDEC 2023］AIが「感情を読み取る」ことは可能なのか。自然言語処理と音声解析によるアプローチが解説されたCygamesのセッション 編集部：荒井陽介 ゲーム開発者会議のCEDEC 2023で，Cygamesのゲームエンジニアである立福 寛氏によるセッション「AIによる自然言語処理・音声解析を用いたゲーム内会話パートの感情分析への取り組み」が行われた。 セリフのテキストやボイスデータから，AIに感情を読み取らせるという，興味深い試みが解説されたセッションの模様をレポートしよう。 立福 寛氏 立福氏はCygamesの開発運営支援部署にいるとのことで，今回の取り組みのきっかけは，ゲームのストーリーパートのスクリプト作成を効率化したい，という社内からの依頼だった。 ストーリーパートのスクリプトとは，登場するキャラクターのセリフや表情などを指定し，制御するもの。 依頼の具体的な内容は，作
自然言語処理技術を用いたサステナビリティ情報収集に関する日本取引所グループとの共同研究を踏まえたJPXワーキング・ペーパーの発表について
自然言語処理技術を用いたサステナビリティ情報収集に関する日本取引所グループとの共同研究を踏まえたJPXワーキング・ペーパーの発表について- 大規模言語モデル（LLMs）を用いたTCFD推奨開示項目の分類について全体の正解率が92.8%の有効性を実証 - ESG情報開示支援クラウド「SmartESG」を開発・提供するシェルパ・アンド・カンパニー株式会社（本社：東京都品川区、代表：代表取締役CEO 杉本淳、以下シェルパ）は、自然言語処理を活用したサステナビリティ情報の収集・処理の効率化に関する共同研究（以下本研究）を株式会社日本取引所グループ（本社：東京都中央区、代表：取締役兼代表執行役グループCEO 山道裕己、以下JPX）と実施し、本日、その成果をJPXワーキング・ペーパーとして公開しました。 本研究の詳細は、以下JPXのウェブサイトでご覧いただけます。 https://www.jpx.co
東北大学「言語処理100本ノック」【プログラミング】
●質問・相談がある方はInstagramのDMへどうぞhttps://www.instagram.com/naoya_tech●直也テック メインチャンネル（実際に手を動かしてプログラミング）https://www.youtube.com/channel/UCNfkZH_yEucwJFyl_R3EfjA●直也テッ...
ディープラーニングを用いた自然言語処理のモデルとして注目を集める「BERT」。Googleが開発したTransformerベースのBERTは、今では国内企業でも様々なサービスに利用されています。 本書ではこのBERTの仕組みを解説し、PyTorchとGoogle Colaboratoryで実装する方法を説明しています。特に、学習済みモデルによるファインチューニングの活用方法と、BERTを利用している実際の事例もコード付きで解説しているので、一歩進んだ自然言語処理技術が効率よく身につきます。 著者の我妻幸長さんはSAI-Lab株式会社の代表取締役で、AI関連の教育と研究開発に従事。Udemyの講座では10万人以上にAIについて教えており、本書にも人気講座の内容が反映されています。 自然言語処理やBERTに興味があり、自分でも触ってみたい方におすすめです。 目次 Chapter0 イントロダク
自然言語処理で扱うテキストのchunkingについて
概要 自然言語処理やLLMを扱っている際、長文を何かしらの方法で分割したいケースがあります。 分割することを「Text chunking」というのですが、その方式について纏めた記事がありました。 要約するとchunkingには様々な方式があり、長所短所があるそうです。 代表的なやり方は以下です。 Langchain Character Text Splitter Langchainのテキストスプリッターを使った方式。 全体の文章をセンテンス（句読点等で区切った文）に分割した後、指定した長さの文字数に収まるようにチャンクとして連結する。 センテンスの配列の先頭から、チャンクに詰められていき、チャンクに含まれる文字列長が一定を超えそうなら新たなチャンクに詰め込まれる感じ。 ※コードはこのあたり 文章の意味に関係なく、各チャンクの文字数がある程度均一になります。 NLTK Sentence To
言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）に参加します！ - Helpfeel Developers' Blog
こんにちは！ 株式会社Helpfeelのhonchangです。 2024年3月11日〜15日に神戸にて開催される言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）にプラチナスポンサーとして参加いたします！ 言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）について 大会スローガンは「30年のプロンプトから未来を創造する」です．ChatGPTを始めとする大規模言語モデルの登場により，自然言語処理は前例のない激動の時代を迎えています．言語処理学会30周年を記念した節目の大会で，これまでの30年の蓄積を振り返り，この30年を「プロンプト」として，未来の自然言語処理を創造する場としたいと考えています． www.anlp.jp スポンサー概要 株式会社Helpfeelは昨年に引き続きプラチナスポンサーとして協賛し、ブース出展、企業賞の授与などを行う予定です。 弊社からは下記のメンバーが参加予定です！ Gya
カンファレンスランク 2022年版（AI/機械学習/コンピュータビジョン/ロボティクス/自然言語処理/音声認識・合成領域 | ResearchPort [リサーチポート]
本記事3行要約： ● 全体的にh5-index, h5-medianともに上昇傾向にある ● AI分野は2022年も変わらずホットトレンドだった ● 大きく躍進した会議はなく、ほぼ昨年同様のランキング結果となった 最新記事2023年版を公開いたしました（参照：カンファレンスランク 2023年版）＊2023.12.13公開＊ 2021年末に公開して、大きな反響をいただいた「カンファレンスランク2021年版」。あれから1年が経過し、最先端技術の研究発表の場である学会はどうなっているか？ということで2022年を振り返る意味で改めて調査し、まとめました。 詳細は前回記事で述べているため、本記事ではコンパクトに昨年との差分をみてまいります。 ■ガートナー社によるハイプ・サイクル, 2022 ガートナー社が毎年公開するハイプ・サイクルが発表されて数ヶ月が立ちました。 新興技術版（図１）とAI版（図２）
![カンファレンスランク 2022年版（AI/機械学習/コンピュータビジョン/ロボティクス/自然言語処理/音声認識・合成領域 | ResearchPort [リサーチポート]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/31a6cd7a038f1220c98f50a8c09576b0eeb3c48b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fresearch-p.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2Fconferencerank2022_topimage-1024x576.png)
Python で自然言語処理-Janome
簡単な形態素解析 TF-IDF を計算してみよう ワードクラウドを作成してみよう Python で自然言語処理をしてみよう - Janome 編 Janome の第一歩 目次に戻る Janome を使う まずは Janome モジュールをインポートする．もしもエラーが表示されたら，準備を参考に，janome をインストールしよう． モジュールのインポートfrom janome.tokenizer import Tokenizer 「今日はメロンパンを食べました」という文章を形態素解析してみよう．results を表示すると次のような結果になりました． 今日はメロンパンを食べましたsent = "今日はメロンパンを食べました" t = Tokenizer() results = t.tokenize(sent) print(results) <generator object Tokeniz
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なお、りけーこっとんは公式のシラバスを参考に勉強を進めています。 そこで主な勉強法としては 分からない単語出現 ⇒ web検索や参考書を通じて理解 ⇒ 暗記する この流れです。 ※この記事は合格を保証するものではありません 大項目「ディープラーニングの手法」 G検定のシラバスを見てみると、試験内容が「大項目」「中項目」「学習項目」「詳細キーワード」と別れています。 本記事は「大項目」の「ディープラーニングの手法」の内容。 その中でも「音声処理と自然言語処理分野」というところに焦点を当ててキーワードを解説していきます。 G検定の大項目には以下の８つがあります。 ・人工知能とは ・人工知能をめぐる動向 ・人工知能分野の問題 ・機械学習の具体的な手法 ・ディープラーニングの概要 ・ディープラーニングの手法 ・ディープラーニングの社会実装に向けて ・数理統計 とくに太字にした「機械学習とディープラ
電話AI SaaSのIVRy（アイブリー）、言語処理学会第30回（NLP2024）のプラチナスポンサーとして協賛決定昨年のゴールドスポンサーに続き、今年も言語処理分野の発展に寄与すべく協賛 電話AI SaaS「IVRy（アイブリー）」を提供する株式会社IVRy（本社：東京都台東区、代表取締役/CEO：奥西 亮賀、以下「当社」）は、言語処理学会第30回年次大会（https://www.anlp.jp/nlp2024/）において、昨年のゴールドスポンサーに引き続き、プラチナスポンサーとして協賛することが決定しましたので、お知らせいたします。 言語処理学会第30回年次大会への協賛決定の背景 今回で30回目となる言語処理学会は、言語処理技術の研究や応用に関心を持つ研究者や開発者のための学会です。日本だけでなく、世界各地の日本語NLP研究者も集まる、国内で最大級の学術会議です。近年の技術進歩に合わせ
そもそも自然言語処理とは？ 『自然言語処理（Natural Language Processing）』は、英語の頭文字を取って『NLP』とも呼ばれる近年注目を集めている技術です。IT用語としての『自然言語処理』の概要や意味を解説します。 人間の言語をAIが処理・分析する技術 『自然言語』とは、人間が日常的にコミュニケーションに用いている言葉です。日本語だけでなく、世界各地で使われているさまざまな言語が該当します。普段使っている言葉を、コンピューターに処理・分析させる技術や研究分野が『自然言語処理』です。 通常、コンピューターは数列や特定のプログラミング言語を使って処理や分析を行いますが、自然言語処理が可能な『AI（人工知能）』に対しては、人間が普段使っている言葉で命令や指示ができます。 人工言語との違い 一般的に、コンピューターに命令・指示を出すには『人工言語』を使います。人工言語自体の意
NLP2024（言語処理学会第30回年次大会）にプラチナスポンサーとして協賛いたします - LayerX エンジニアブログ
バクラク事業部 機械学習グループのマネージャーを務めております機械学習エンジニアの松村（@yu-ya4）です。LayerXは、NLP2024（言語処理学会第30回年次大会）にプラチナスポンサーとして協賛いたします。 NLP2024は現地とオンラインのハイブリッド開催が予定されており、私を含む数名のメンバーで現地会場を訪れる予定です。LayerXがNLPに参加するのは昨年に引き続き2度目となります。本年もNLP界隈の皆様との交流を深めさせていただければと思っておりますので、何卒よろしくお願い致します。 NLP2024概要 NLP2024（言語処理学会第30回年次大会）は、日本における自然言語処理および関連分野の研究発表や交流の場として最大規模である言語処理学会が年に１度開催するイベントの2024年度開催分に当たります。全国のアカデミアや企業からNLPの研究・開発に従事している人々が集い、研究
明石高専のOGである山下紗苗さんは、現在、名古屋大学大学院の情報学研究科 知能システム学専攻 博士後期課程に在籍中。高専時代、先生方にも一目置かれる存在だったという山下さんの話からは、自ら道を切り開いていく積極性が伺えました。 小5で出会ったパソコンがすべての始まり ―プログラミングに興味をもったきっかけを教えてください。 小学5年生の頃に父がパソコンを買ってきたことです。ちょうど学校でパソコンの授業が始まるタイミングだったと記憶しています。ずっと憧れていたのでとにかくうれしくて、ゲームをしたり、タイピングの練習をしたり、夢中で触っていました。 自宅にあったExcelのハウツー本を見ながら、マクロを組んで家計簿をつくったこともあります。数字が勝手に足されていくのがおもしろく、このときに初めて「プログラミング」を意識しました。その後も、「子供の科学」などの雑誌を読んでは見よう見まねでプログラ
ChatGPTとDALL·Eを活用: 人工知能による次世代言語処理と画像生成の可能性 - wani_buroguの知ってお得!!
ChatGTP×DALL-E 1.ChatGPTとDALL·E: AIの新時代 2. ChatGPTとDALL·Eの基本 2-1. ChatGPTについて 2-2. DALL·Eについて 2-3. 二つの違い 3. 技術的側面 3-1. 人工知能の基礎 3-2. 言語モデルの進化 3-3. 画像生成アルゴリズム 4. 私の体験談 5. Q＆A 6. まとめ 1.ChatGPTとDALL·E: AIの新時代 この記事では、OpenAIが開発した二つの革命的な技術、ChatGPTとDALL·Eについて紹介します。 これらの技術は、人工知能の分野において大きな注目を集めており、それぞれが持つ特徴や能力について解説していきます。 2. ChatGPTとDALL·Eの基本 2-1. ChatGPTについて ChatGPTは、自然言語処理を用いた会話型AIです。ユーザーの質問やコメントに対して、自然で
LLM「Bard」で自然言語処理を行う｜スシテンコ
GCPでAPI叩いたり、Pythonでコード打つの面倒なので「ひょっとしてGoogleのLLMなら、GCPのNLPと似たような処理してくれるのでは？」と思い立って、試してみた結果を報告。 待って 自然言語処理の主要な処理や活用法把握したらLMMで擬似的に自然言語処理すればよくね？ — スシテンコ@LLMで自然言語処理しなさい (@sushitenko) July 19, 2023 以下、Bardの回答。 自然言語処理の代表的な処理パターンや機能は、以下の通りです。 ・トピックの抽出 ・感情分析 ・言語の翻訳 ・質問への回答 ・テキストの要約 ・テキストの生成 ・テキストの分類 ・テキストの一致 ・テキストの検索 ・テキストの理解 これらの処理パターンや機能は、自然言語処理の様々な分野で使用されています。たとえば、トピックの抽出は、ニュース記事やブログ記事から重要なトピックを抽出するために使
脳研究所統合脳機能研究センターの伊藤浩介らの研究グループは、絶対音感の脳の仕組みを調べるため、“ド”の音に対する脳応答を、左右の聴覚野から脳波で記録しました。 絶対音感のない音楽家や、音楽経験のない者では、脳応答の大きさに左右差はありませんでしたが、絶対音感のある音楽家では、それが左優位でした。脳の左半球は言語の処理に関わります。 絶対音感では、ドレミなどの音を、言語のように処理することを示唆する結果です。 詳しくはこちら（PDF:459KB） 本件に関するお問い合わせ先 広報室 電話 025-262-7000
Hugging FaceのInference Endpointを使って推論サーバを構築する | 自然言語処理を使ったソフトウエア開発
昨日、Hugging Faceからメールが届き、新しくInference Endpointというサービスを開始したということなので、早速、試してみたいと思います。 Inference Endpointの構築 アカウントの登録が完了したら、こちらのページから、[Deploy your first model]をクリックします。 Model Repositoryに、利用するモデルを入力します。privateモデルは使えない様です。 Select a Cloud Providerで、利用するプロバイダを選択します。現時点（2022年10月13日）ではGoogle cloudは選択できません。Azureは選択はできますが、うまくビルドすることができませんでした。特にこだわりがなければAWSで良いかと思います。AWSのアカウントがなくても利用できます。 Select Endpoint Securit
言語処理学会第30回年次大会(NLP2024)
開催案内 言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）は，2024年3月11～15日の期間，5日間の日程で開催いたします．チュートリアルは3月11日午後1時に開始，本会議は3月11日午後4時半から14日午後7時までの4日間です．現在，現地とオンラインのハイブリッド開催の形態で準備を進めています．現地とオンラインの両方から参加し，発表・聴講・議論をすることができます．（ただしオンライン参加者は現地ポスター発表と交流イベントには参加できません） 大会スローガンは「30年のプロンプトから未来を創造する」です．ChatGPTを始めとする大規模言語モデルの登場により，自然言語処理は前例のない激動の時代を迎えています．言語処理学会30周年を記念した節目の大会で，これまでの30年の蓄積を振り返り，この30年を「プロンプト」として，未来の自然言語処理を創造する場としたいと考えています． 口頭発表では，現
【自然言語処理のスクール/講座のおすすめ比較一覧表】給付金で安くなる！無料体験や無料相談から始めよう！ - オトナ-スタディ
自然言語処理は、人間が通常使用している日常的な言語をコンピュータに理解、表現させる技術です。 ChatGPTなど優れた自然言語処理を持つAIが現れ、エンジニアの需要はより一層高まっています。 本記事では、 自然言語処理を学べるスクール（講座）の比較一覧表と、各講座の概要 を紹介します。 おすすめはAidemy Premiumの自然言語処理講座 通常であれば税込528,000円～と高額ですが、厚生労働省の給付金制度の対象講座のため受講料の70%の給付金を受けられ、実質税込158,400円～になります。 本講座に事前知識は不要です。 ＼見逃しては損！／ ＼初心者もOK！／ 公式サイトで詳しく見る 自然言語処理のスクール/講座の比較表 自然言語処理を学べる講座の一覧表です。 受講料金、学習期間、受講に必要な前提知識を比較しています。 すべてオンライン講座です（Tech Teacherのみ自宅かオ
自然言語処理による類似資料のベクトル検索
--- カテゴリ名が"人"と部分一致する記事を削除 DELETE FROM article WHERE page_id IN ( SELECT page_id FROM categorylinks WHERE category LIKE '%人%' ); また本来の目的では全文を変換するのだが、時間的な理由で冒頭510tokenのみを扱う。 510tokenは例えば以下の量である。725文字は思ったより多くの情報を取り込めており、検索的にも問題ないと感じた。 アンパサンド アンパサンド(&,)は、並立助詞「…と…」を意味する記号である。ラテン語で「…と…」を表す接続詞 "et" の合字を起源とする。現代のフォントでも、Trebuchet MS など一部のフォントでは、"et" の合字であることが容易にわかる字形を使用している。英語で教育を行う学校でアルファベットを復唱する場合、その文字自体
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