転職サービス「doda」の求人情報サービス（以下、求人広告）では、求人広告制作のプロフェッショナルが取材、撮影、編集などを行って広告を制作。広告出稿いただいた法人企業様の魅力を余すことなく転職希望者様にお届けしています。 しかし対面撮影の機会が減ったコロナ禍においては、写真や画像は法人企業様から提供いただくことも多く、照明の加減などによって「顔色が不自然になってしまっているけれど、他に素材がない」といったこともしばしば。 そこで今回、コンピュータビジョン領域における補正・加工技術を活用し、画像処理を最適に行うツールを構築。PoCが行われ、作業工数の大幅な削減などの成果をあげています。本プロジェクトを担当した田口、宮下、芝、そして求人広告制作のマネジャーである佐古に話を聞きました。 始まりは「画像処理技術を活用し、社内で浸透させたい」という思い 現場・ビジネス・エンジニアの密な連携でプロジェ
東京証券取引所は、適時開示情報（TDnet）と株価情報をWeb-API形式で外部に配信するサービスを2021年2月1日に始める。マーケットデータを外部から取得しやすくすることで、新たなFinTechサービスの開発や金融期間の業務のデジタル化、研究機関による分析業務の活性化などにつなげてもらう。 TDnet APIは、最新の開示情報をリアルタイムで取得できるほか、過去5年の開示情報も取得できる 東証、福岡証券取引所、札幌証券取引所の上場株式の約定値段情報を配信する「約定値段情報APIサービス」は、東証が相場報道システムから情報配信した後、20分以上経過した情報を送る。 APIを通じて取得した情報を、ベンダーなどが外部配信する際は、取得情報の銘柄数と頻度に応じた従量課金で利用料を払ってもらう。 関連記事 各地の取引所も巻き込んだ東証の障害、なぜ大阪取引所だけ取引継続できたのか 東京証券取引所の
新型コロナウイルス対策の一環として、自宅から仕事をすることが推奨されている昨今。ラジオ放送でもテレワーク──J-WAVEナビゲーターなどで活躍するDJ TAROさんは4月11日、自身の番組「J-WAVE SATURDAY NIGHT VIBES」で自宅からの生放送にチャレンジした。 J-WAVE SATURDAY NIGHT VIBESは、毎週土曜日の深夜25時～27時、J-WAVEで生放送される。 DJ TAROさんは、通常でもワンマン生放送でラジオを運営。ラジオ業界では以前から極めてレアな新しい試みにチャレンジしていることで知られる。iPadを使ったDJプレイの先駆者でもあり、実はテクノロジーにかなり強い人物なのだ。 今回のテレワークにあたっては、まず第1回目として3月29日にJ-WAVEスタジオに近い事務所から放送にチャレンジ。成功したことから4月11日、いよいよ自宅へと場所を移した
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2021年】
連載目次 昨年10月、同タイトルの記事を公開して好評だった。今回は、2021年に向けた、そのアップデート記事となる。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近5年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 Keras： 2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人気急上昇中 Chainer： 2015年登場、日本のPreferred Networks製。2019年12月に開発を終了し、PyTorchへの移行が推奨されている な
海外ベンダーの資料にAWSはIaaSでAzureはPaaSって書いてて面白いなと思うと同時に、妙に腑に落ちる分類だなと思いました。それをツイートしたところ、どういうことか書けよとばかりに拡散されたので書きました。 もちろんそんなにバッサリ区分けできるものじゃないし、AWSにはlambdaとかRDSとかPaaSの人気サービスがたくさんあります。逆にAzureにだってIaaSはあります。 でも、そういう区分けをしていることに納得できる理由。それは、設計思想が違うからです。 なお、本記事は私の偏見のみで構成されております。 2020/12/23追記 lambdaは2010年ではなく2014年開始との指摘を多数いただいたので修正いたします。調べもせずに適当に書いてすみませんでした。また他にも「GCPこそPaaSでは？」「GCPはSaaS」などGCPを比較する声がものすごくたくさんありましたが、私の
Azureを活用するさまざまなシーンで活躍しているエンジニアを招き、Azureについて語り尽くす「Qiita Night～Azure～」。ここで株式会社wevnal CTOの鈴木氏が登壇。Azure OpenAI ServiceのChatGPT API と OpenAIのChatGPT APIの比較結果について話します。 鈴木氏の自己紹介 鈴木和男氏：では始めます。ゴールデンウィーク直前にもかかわらず、たくさんの方にお集まりいただいきありがとうございます。それでは、さっそく始めます。 私のほうからは、Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと、OpenAIのChatGPT APIに関して、お話しできればなと思います。 プロダクションレベルで運用しているので、各々いい点、悪い点はあったりしますが、それも交えながら話せればなと思います。 スピーカーに関して説明します。私
Azure OpenAI Service On Your Data の仕組みと使う上で気を付けるべきポイント
はじめに Microsoft Build 2023 で発表された Azure OpenAI Service の On Your Data のパブリックプレビューが開始 しました。体感的には On Your Data は日本国内の全 Azure OpenAI Service ユーザーのうち 8 ～ 9 割程度のユーザーが待ち望んでいた機能ではないかと感じます。(ryohtaka 調べ) What's new in Azure OpenAI Service - June 2023 New easy way to add your data to Azure OpenAI Service (YouTube) しかし、実際に On Your Data を活用するためには気を付けるべきポイントが数多く存在しており、正確な期待値を持ったうえで使うことが非常に重要になってきます。そこで、本記事では On
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた | DevelopersIO
自然な対話で商品検索！OpenAI と全文検索エンジンで対話型ゆるふわ検索 AI アシスタントを作ってみた ChatGPT(GPT-4)を対話のインタフェースに利用し、検索は自社で持つ商品 DB(OpenSearch)を組み合わせることで、店員さんと対話で商品を絞り込む体験を提供する商品検索AIアシスタントを作成したプロジェクトの結果報告です。 こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 突然ですが皆さん、 ECサイトと実店舗での商品購入をどのように使い分けていますか？ 私は欲しいものが決まっている場合、もっぱら Amazon を利用しています。 一方で、家具・家電や洋服など、詳しい店員さんに相談したい場合は実店舗に足を運ぶことが多いです。 両者の違いは何でしょうか？ 自分の中に具体的な欲しいものが見えている場合、EC サイトでキーワードを入力して検索し、欲しい商品
困難だった“食べ歩き用プリン”開発 ChatGPTに解決を託した、とある乳製品メーカーの話 【プロンプト実例付き】
困難だった“食べ歩き用プリン”開発 ChatGPTに解決を託した、とある乳製品メーカーの話 【プロンプト実例付き】（1/2 ページ） AIチャット「ChatGPT」と一緒に、“食べ歩き用プリン”を開発した──乳製品メーカーの山村乳業は、そんな発表をした。一体どのようにChatGPTを活用したのか、話を聞いた AIチャット「ChatGPT」と一緒に、“食べ歩き用プリン”を開発した──乳製品メーカーの山村乳業（三重県伊勢市）は10月30日、そんな発表をした。「山村ぷりんバー」と呼ばれるこの商品は、まるで棒付きアイスのような見た目だが、中身は正真正銘のプリン。「ただ棒を刺しただけでは？」と思うかもしれないが、その開発は困難であったという。
キユーピーが、製造ラインで働く従業員のシフト最適化に量子コンピュータなどを活用した解析サービスを採用した。サービス開発元のグルーヴノーツ（福岡市）が10月9日に発表した。 キユーピーは、惣菜工場の従業員のシフト作成にグルーヴノーツの解析サービス「MAGELLAN BLOCKS」（マゼランブロックス）を活用。グルーヴノーツとともに実証実験を行ったところ、熟練のシフト作成者が30分かけて作成したシフト表と比べても遜色ない結果を、1秒で示せたという。 マゼランブロックスは、量子アニーリング方式の量子コンピュータやAIなどを使って、いわゆる「組合せ最適化問題」を解けるとするサービス。量子コンピュータにはカナダD-Wave Systemsの量子アニーリングマシンを採用している。 2社は今後、製造ラインに人とロボットが混在する際の最適なシフト作成や製造順序の最適化に向けた取り組みを進め、今後見込まれる
米Meta（メタ）は米国時間2023年8月24日、プログラムのソースコードを生成するAI（人工知能）「Code Llama」を公開した。同社の大規模言語モデル（LLM）「Llama 2」をベースとした生成AIで、Llama 2と同様に無料で商用利用可能なツールとして提供する。 自然言語によるプロンプト（指示）に従ってコードを生成するほか、入力したコードをデバッグする機能も備える。PythonやC++、Java、PHP、Typescript、Javascript、C#、Bashなど、一般的に使用される多くのプログラミング言語に対応する。 3つのパラメーターサイズのモデルを提供する。パラメーター数はそれぞれ70億、130億、340億で、いずれも5000億トークン（おおよその単語数）のコードとコード関連データでトレーニングされているという。サイズの小さい70億と130億のモデルは、リアルタイム性
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Applying OpenAI's RAG Strategies 1. はじめに「Open AI」はデモデーで一連のRAG実験を報告しました。評価指標はアプリケーションによって異なりますが、何が機能し、何が機能しなかったかを確認するのは興味深いことです。以下では、各手法を説明し、それぞれを自分で実装する方法を示します。アプリケーションでのこれらの方法を理解する能力は非常に重要です。問題が異なれば異なる検索手法が必要となるため、「万能の」解決策は存在しません。 2. RAG スタックにどのように適合するかまず、各手法をいくつかの「RAGカテゴリ」に分類します。以下は、カテゴリ内の各RAG実験を示し、RAGスタックに配置する図です。 3. ベースライン距離ベースのベクトルデータベース検索は、クエリを高次元空間に埋め込み（表現）し、「距離」に基
ChatGPT、ついに｢ネットを検索して回答｣できるように2023.05.17 12:3547,179 かみやまたくみ 2023年5月12日にOpenAI社がChatGPTに｢ウェブブラウジング機能｣（ネット検索を行ったうえで回答を作成する機能）をテスト実装すると発表しました。有料プランである｢ChatGPT Plus｣（月額20ドル）のユーザー限定で順次開放されていっています。 検索に基づいて回答を生成させている様子。GIF画像で見せる都合上かなり速度を上げて再生しており、実際には全体で10分ほどかかっています（質問によりますが、数分かかることが多いです）ChatGPTの｢最新情報に弱い｣という弱点を補う機能であり、さらに便利に使えるようになるだろうと期待されていました（この機能がないと2021年までのデータに基づいた回答しかできません）。 筆者も5月17日の朝から利用できるようになり、
AIに取り組む著名研究者、エンジニア、CEOなどのグループが5月30日（米国時間）、AIによる人類絶滅の危機について、新たな警告を発した。 「Statement on AI Risk」（AIリスクに関する声明）に署名したのだ。広く受け入れられるよう簡潔にまとめられたこの声明は、「Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war.」（AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会的規模のリスクと並んで世界的な優先事項とすべきだ）というものだ。 この声明は、サンフランシスコに拠点を置く非営利団体Center for AI Safety（C
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの中山（@civitaspo）です。みなさんはGWをどのように過ごされたでしょうか。私は実家に子どもたちを預けて夫婦でゆっくりする時間にしました。こんなに気軽に実家を頼りにできるのも全国在宅勤務制度のおかげで、実家がある福岡に住めているからです。「この会社に入って良かったなぁ」としみじみとした気持ちでGW明けの絶望と対峙しております。 現在、MLOpsチームでは増加するML案件への対応をスケールさせるため、Kubeflowを使ったMLOps基盤構築を進めています。本記事ではその基盤構築に至る背景とKubeflowの構築方法、および現在分かっている課題を共有します。 目次 はじめに 目次 MLOpsチームを取り巻く状況 MLOps基盤の要件 MLOps基盤技術としてのKubeflow Kubeflowの構築 ドキュメント通りにKubeflowを構
トップカンファレンスにおけるデータセットシフトと機械学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します． 本記事は，Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています． TL;DR 機械学習におけるデータセットシフト Covariate Shift Target Shift Concept Shift Domain Shift Sample Selection Bias Taxonomy of NeurIPS2020 papers about Dataset Shift 論文紹介 Rethinking Importance Weighting for Deep Learning under Distribution Shift Importance Weighting for Distribut
Apple初の空間コンピューターである「Apple Vision Pro」が、外科手術で活躍していることが明らかになっています。 Apple Vision Pro used to assist in shoulder surgery https://appleinsider.com/articles/24/04/03/apple-vision-pro-is-getting-more-wear-time-in-the-surgical-theater Apple Vision Pro é usado em cirurgia ortopédica no Brasil - MacMagazine https://macmagazine.com.br/post/2024/04/19/apple-vision-pro-e-usado-em-cirurgia-ortopedica-no-brasil/
「”100年後の世界を良くする会社”を増やす」をミッションに掲げるコンサルティング会社 リブ・コンサルティングが、「自社プロダクトがキャズムを超えるためのGPT活用方法」をテーマとしたイベントを開催。今回は、同社シニアコンサルタントの島孝行氏が登壇したセッション「GPTがもたらす影響」の模様をお届けします。ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷や、日本市場におけるGPT活用企業のカオスマップなどが紹介されました。 ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷 司会者：さっそく、弊社リブ・コンサルティングの島から、第2章「GPTがもたらす影響」についてお話ができればと思います。それでは島さん、よろしくお願いします。 島孝行氏（以下、島）：よろしくお願いいたします。私からはGPTの市場環境や、ベンチャー企業さんがどういったかたちでGPTをサービスに使っていけばいいかについて簡潔にお伝えさせて
約1万人の社員全員が家族友人に自慢できる働きやすさNo.1の環境を作る、LINEの社内ITへの取り組み
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 LINEの技術組織が取り組んでいる・今後取り組む未解決課題を深堀りするインタビューシリーズ「Unresolved Tech Issue」、今回のテーマは「約1万人の社員全員が、家族友人に自慢できる働きやすさNo.1の社内IT環境づくり」です。 国内外を合わせて約1万人が働くLINEには、多種多様な国籍、文化、バックグラウンドの人々が在籍しており、さまざまな部署やプロジェクトで活躍しています。より良い労働環境を実現するために、LINEでは独自システム開発や外部サービス導入するなど積極的に社内ITに力を入れています。一人ひとりが最大限のパフォーマンスを発揮し、サービス競争力を高めることができる環境を目指しています。 社内ITの取り
JupyterLabにビジュアルデバッガーが初搭載。ブレークポイント、変数の確認、コールスタックの調査などが可能に
JupyterLabにビジュアルデバッガーが初搭載。ブレークポイント、変数の確認、コールスタックの調査などが可能に Jupyter Projectは、オープンソースの統合開発環境「JupyterLab」にビジュアルデバッガーを搭載したことを明らかにしました。 JupyterLabは、おもにデータ解析を実行するためにPythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できる、シンプルでインタラクティブなコード実行環境である「Jupyter Notebook」をベースとし、ファイルブラウザやテキストエディタ、コンソールなどを統合した開発環境です。 今回、このJupyterLabに初めてデバッガが搭載されることになります。 デバッガを利用するには、デバッガ用のフロントエンドを拡張機能としてJupyterLabにインストールします。 デバッガの使い方は基本的にVisual Studioや
Is it time to change the name? · Issue #8091 · rubocop/rubocop
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「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社DROBEの岸本将志氏。ChatGPTを使ったプロダクト開発について発表しました。 登壇者の自己紹介 岸本将志氏：基本的には、「ChatGPT」を使って、新しいサービスを作りますという話をしようと思っています。 内容としては、自己紹介とChatGPTを使ったサービスの概要と、どう実現しているかという話と、プロンプトを改善したという話と、システムの構成の話と、最後に今後の展望を話せればと思っています。 自己紹介です。株式会社DROBEの岸本と申します。主に、機械学習を用いたサービスの開発や、サービスの周辺のインフラなどをやっていて、いわゆる機械学習を専門
ChatGPT4より3.5が美味い～AI味くらべ～
「今や私達の生活に欠かせない生成AIだが」そんな書き出しを来年あたりはしているのではないだろうか。AIのスマホアプリに音声認識がついておしゃべりができたり、その進化の速度はめざましい。 私は計算ができなかったりウソをしれっとつく今のAIの至らぬところが好きだ。でもすぐに更新されて忘れてしまうのだろう。せめて思い出にでもできたらいいなと思う。 おふくろの味、大学の学食の味、味には思い出がある。AIにレシピを聞いてせめて味としておぼえておこう。
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など GitHubは、AIによってプログラマのコーディングを支援する「GitHub Copilot」の基礎となる「Codex」と呼ばれるAIモデルを更新し、提案するコードの品質の向上と、コードの提案にかかる時間短縮などを実現したと発表しました。 これにより、GitHub Copilotによって提案されたコードをプログラマが受け入れる割合がGitHub Copilotを発表した当初の27％から現在の35％にまで上昇し、特にJavaでは61％にまで到達したとしています。 脆弱性のあるパターンのコードには警告 提案されるコードをより安全にするため、安全でないコードのパターンが生成された場合にはそれをリアルタイムでブロックするAIベースの脆
利用が急速に広がっている対話型AI「ChatGPT」や画像生成AI。 使う際の注意点を記したガイドラインを日本ディープラーニング協会が公開しています。 生成AIは誰でも手軽に使うことができる一方、情報漏えいや著作権などの権利侵害のリスクなども指摘されています。 生成AI、何に気をつけるべきなのか。 最低限、これだけは知っておくべき注意点を、ガイドラインを参考に見ていきます。 （ガイドラインは随時、アップデートされる予定ですので最新情報をご確認ください） 個人だけでなく企業や組織でも導入始まる「生成AI」 「生成AI」は、あらかじめ学習させた大量のデータをもとに、文章や画像、音楽などを生成する能力をもった「人工知能」。 専門的な知識が無くても簡単な「指示」をテキストなどで入力するだけで文章やプログラムのコード、画像などを、生成させることができます。 議事録の要約、翻訳、アイデア出しなど、ビジ
OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く 戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回
GovTech東京 エキスパートの杉井正克氏と東京都デジタルサービス局の下家昌美氏が、東京都庁でアジャイルを実践するための「都庁アジャイルプレイブック」を紹介しました。 登壇者の自己紹介 下家昌美氏（以下、下家）：よろしくお願いします。では始めさせていただきます。「東京都庁でアジャイルを実践するための『都庁アジャイルプレイブック』のご紹介」です。 アジェンダです。自己紹介、なぜ都でアジャイルを行うか。R4年度の取り組みと、最後はプレイブックのご紹介です。 まず私、東京都デジタルサービス局の下家の自己紹介です。写真は恥ずかしいので、なるべく掲載したくないというところで、ごめんなさい。所属はデジタルサービス局です。アジャイル型開発を知るきっかけですが、家庭と仕事の両立でいろいろとどうすればいいかなと、タスクがいっぱいあるなと。でも全部はこなせないなと考えた時に、新聞のコラムでアジャイルを知りま
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。続いて、ML開発において、“学習させたかのように振る舞わせる”ためのアイデアを紹介します。前回はこちらから。 これまでのML開発は「学習」部分の工夫が肝だった 蒲生弘郷氏：残り20分になりましたが、ちょっとここからは重い、GPT開発についてです。「ML開発の今まで」。「GPTはすごいしAzureの説明はわかったよ」という話になるんですが、実際にどう作ればいいのか知っていかないとなかなか厳しいところもあるので、ここの説明をしたいと思います。 ここから先はけっこう専門的な内容
もうなんかどこもかしこもChatGPT、という感じで流行ってますね。といいつつ、ぼくも割とChatGPTのブログ書いてます。だっておもしろいもん。 そして、多くの人が触って、今のAIの特性みたいなものに気づく人が多くなってるように思います。 世の中でAIが流行りだして画像認識だったり音声認識だったり、データ認識系がまず流行りました。 画像に映ってるものがなにかを識別してくれるというのは当時はすごいなと思ったものの、その結果をみても「うまく認識できないものもあるね」という感じでした。 「あぁこういう間違いするんだ」というのもあったけど「錯覚しやすいのね」くらいの感じだったと思います。「錯覚」するのがすごかったりするのだけど。 そもそもとして、画像認識や音声認識を実際に直接触るのは技術者くらいのものなので、普通の人は「alexaがテレビの声に反応してる」みたいなアプリケーションが失敗するという
米Googleの研究部門Google Researchは1月26日（現地時間）、テキストから音楽を生成するAI「MusicLM」を発表した。成果物のサンプルは公開しているが、著作権侵害などの恐れがあるため、現時点ではモデルをリリースする予定はないとしている。 Googleは「MusicLMは、条件付き音楽生成プロセスを階層的なシーケンスからシーケンスへのモデリングタスクとしてキャストし、数分間にわたって一貫性を保つ24kHzの音楽を生成する」AIモデルと説明する。 テキストから音楽を生成するAIモデルは既に幾つか発表されているが、MusicLMはトレーニングデータとして、テキストと高品質な音楽のペアのデータセットであるMusicCapsを作成してこれを使ったことで、優れたものになっているという。トレーニングデータは28万時間分に上る。 MusicCapsは、5521の音楽サンプルにミュージ
この現象はいささか不可解に感じられる。なぜなら、生成人工知能（AI）モデルはユーザーからの入力を利用して自らを訓練し続けるため、時間とともにより多くの入力が蓄積されるほど賢くなるはずだからだ。 その謎の答えは、「ドリフト」と呼ばれる概念にあるかもしれない。 「ドリフト」とは、大規模言語モデル（LLM）が予期しない、あるいは予測不可能な振る舞いをし、元のパラメーターから逸脱してしまうことだ。こうした現象は、複雑なAIモデルの一部を改善しようとした結果、他の部分の性能が低下することで発生する可能性がある。 カリフォルニア大学バークレー校とスタンフォード大学の研究チームが、ドリフト現象を検証するための研究で、広く用いられているLLM「GPT-3.5」（ChatGPTの基盤）と「GPT-4」（新しい「Bing」と「ChatGPT Plus」の基盤）の経時的変化を調査した。 この研究では、両LLMの
３つの要点 その１ パラメータ数を激減させる新しい畳み込みMixConvを提案 その２ MixConv層を含んだモデルをAIに自動生成(=NAS)させることでMixNetを開発 その３ MixNetはMobileNet-V3やMnasNetなどの小型画像認識モデルのみならずResNet-153に対してはパラメータ数1/9程度で性能を凌いだ MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels written by Mingxing Tan, Quoc V. Le (Submitted on 22 Jul 2019 (v1), last revised 1 Dec 2019 (this version, v3)) Journal reference: BMVC 2019 Subjects: Computer Vision and Pattern
株式会社クラウドネイティブは、Azure OpenAIで自組織専用のChatGPTの構築を支援するサービスを展開しています。ChatGPTとAzure AD OpenAI Serviceの取り組みや事例、支援… IDチームの前田です。今日は生成AI(ChatGPT)と音声認識モデル(Whisper)を利用した会議アシスタントツールに関する投稿になります。 (追記) 作ったツールはGitHub上で公開しており、Dockerを利用してすぐに試せるようになってます。 https://github.com/cloudnative-co/mtg-ai-assistant 2023年8月30日現在Azure OpenAIにてWhisperが利用出来ていないため、OpenAI Whisper APIを利用した試験段階のものになります。近日中にAzure OpenAIにてWhisperが利用出来るとアナウ
GPTは、人間が使う会話や文章に出てくる単語の確率の組み合わせから次の単語の確率を計算する言語モデルだ。 例えば、「確率（吾輩は猫である）＝確率（吾輩）×確率（は|吾輩）×確率（猫|吾輩,は）×確率（で|吾輩,は,猫）×確率（ある|吾輩,は,猫,で）」のような方法で計算する。この性質を用いて、「吾輩は」という単語を入力したとき、次の単語として確率が高い「猫」を予測できる。 性能は14パープレキシティー 関連記事 2021年の「AI／機械学習」はこうなる！ 5大予測 2020年は、自然言語処理（NLP）のTransformer技術に基づくBERT／GPT-3や、画像生成のディープフェイクが大注目となる一方で、倫理に関する問題がさまざまな方面でくすぶり続けた。2021年の「AI／機械学習」界わいはどう変わっていくのか？ 幾つかの情報源を参考に、5個の予測を行う。 Microsoft、自然言語処
いつの世も会議の議事録を取るのは、新人や若手の仕事である。筆者も新卒時代は、嫌と言うほど議事録の作成をしたり、朝から晩までインタビューが収録された音声データの書き起こしをさせられたものだ。「誰か代わりにやってくれないかなァ、自動化できたら楽なのに……。」会社の自席に腰を下ろすと、毎日そのようなことばかり考えていた。 2023年3月23 日に投稿された、平岡 | 定時で帰るための「個人DX」推進@hiraoka_dxさんの「これかなり革命的では。。ChatGPTとノーコード使って、zoomが終わると勝手に ①文字起こし ②要約 ③ドキュメント作成 ④Slack通知を行うワークフローがでけた。これが、非エンジニアでも30分で出来る世界なんですよ。しかも無料で。。ということで、上司には適当言って、昼寝してきます。」というツイートには、上記のワークフローを紹介した動画が添えられていた。この投稿には
AIに書かせた論文かをチェックするAIを学生が開発
AIに書かせた論文かをチェックするAIを学生が開発2023.01.06 13:0019,212 Lucas Ropek - Gizmodo US ［原文］ （ 岩田リョウコ ） AIに対抗できるのはAIのみか。AI合戦の始まり。 12月に登場して以来、もうGoogleもSiriも敵わないのでは？ とも言われるChatGPT（チャットGPT）。どんなことでも答えてくれて、お願いすればおもしろい冗談も小話も書いてくれるし、｢〇〇がテーマの歌詞書いて｣と頼めば一瞬でエモい歌詞を書いてくれたり、コラムもブログも、小説だって書いてくれます。そう、ChatGPTは願いをなんでも聞いてくれるロボット。 ちゃんと自分で書かないとダメですよそんな優秀なライターなので、不正に使われることだってあります。学生が学校の課題をChatGPTに書かせるというもの。それはいかん！ ということで、プリンストン大学のコンピ
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求人広告で企業の魅力を引き出す――画像処理技術の活用プロジェクト - techtekt
「東証APIサービス」2月スタート 適時開示・株価情報配信 FinTech活性化へ
DJ TAROさんが明かす「自宅からJ-WAVE生放送」の舞台裏--機材やシステムも紹介
![[Unity]崩壊スターレイルのキャラクターレンダリング再現 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8430fc16b51f4b5c84d7650866feffeb36102145/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVW5pdHklNUQlRTUlQjQlQTklRTUlQTMlOEElRTMlODIlQjklRTMlODIlQkYlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQUMlRTMlODIlQTQlRTMlODMlQUIlRTMlODElQUUlRTMlODIlQUQlRTMlODMlQTMlRTMlODMlQTklRTMlODIlQUYlRTMlODIlQkYlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQUMlRTMlODMlQjMlRTMlODMlODAlRTMlODMlQUElRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjAlRTUlODYlOEQlRTclOEYlQkUmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTNmMjBiNGJjMzU4N2EyMmZmOWQxZjZjMWMwMzhjOTM2%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtZXRhYWEmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTdmMmQ4ZTYwMmNkZGM5NDdjM2FiNjZkMGRhMDcxMDgz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D494b314743fc242eab038f03d96293e7)
AWSはIaaSでAzureはPaaSという観点で違いを説明｜佐々木康介
「Azure OpenAI Service」と「OpenAI」それぞれのChatGPT APIの比較 5つの観点を踏まえた使い分け例の紹介
キユーピーが量子コンピュータ活用 製造ラインの勤務シフト最適化に
Google、100以上の言語を自動認識して字幕化できる音声AI
Metaがコード生成AI「Code Llama」発表、無料で商用利用可能
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ChatGPT、ついに｢ネットを検索して回答｣できるように
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KubeflowによるMLOps基盤構築から得られた知見と課題 - ZOZO TECH BLOG
Apple Vision Proが外科手術で活躍していることが明らかに
「Python in Excel」に強力な援軍、「Python Editor」のテストが開始／長いPythonコードも「Excel」サイドパネルで楽々、「VS Code」由来の支援機能も充実
ChatGPTの強みと特長を活かし、競争優位性を築く9つの観点 GPTと自社サービスの「連携」検討時に使えるフレームワーク
新宿ゴールデン街の「三密対策」に、2千円強のAIカメラを試してみた！ 「取り付け10分、月額500円」のAIカメラで「三密対策」しながらはしご酒？
ChatGPT×Streamlitを使って、わずか1日で開発 自然言語でコーディネートを検索できる「AIスタイリストさん」開発の裏側
同じ情報を6種類のシステムに入力、山積みのデータ…コロナ禍で忙殺される保健所。東大のチームが救世主に
「生成AI」のリスクや注意点 最低限これだけは気をつけて | NHK
OpenAIが作成したChatGPT用のプロンプトエンジニアリングのまとめ｜Masayuki Abe
東京都が初のアジャイル型開発にチャレンジ 新しい取り組みを内部に浸透させるために作成した『都庁アジャイルプレイブック』とは
例示で精度を高める「Few-shot Learning」、思考の連鎖「Chain of Thought」… 新しいパラダイム「プロンプトエンジニアリング」に対するアイデア
ChatGPTによって世の中の「AI」の理解がすすんだ - きしだのHatena
Google、テキストから音楽を生成する「MusicLM」発表 リリースはせず
「ChatGPT」の精度を劣化させる「ドリフト」現象--米研究チームが検証
パラメータ数を激減させる新しい畳み込み「MixConv」解説！
生成AIと音声認識を組み合わせて会議アシスタントツールを作ったら生産性が大幅に向上した話
13億パラメーターを持つGPT言語モデルをrinnaが公開、日本語に特化
【革命的!】ChatGPT＋ノーコードで、Web会議後の議事録化が自動で作成＆通知可能に!?
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