ChatGPTが話題沸騰ですね。今回はエヴァンゲリオンに登場するMAGIシステムをGPT-3のAPIで実装した有料記事を書いてみました。ぜひチェックしてみてください！(サンプルコードはPython) MAGIシステムを一言で言うと 性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステム エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた 深津氏の記事に触発され、GoogleColabで実装してみました。（面白い記事を書いてくれた深津氏に感謝です。）詳しくは↓ 以下が手順 OpenAIのアカウントにログイン。 2.API keysを発行しましょう。 ここからがコード。 3.openaiをインストール pip install openai4.まずはサンプルコードで疎通確認をしましょう。ちなみに、今回使用するコードは以下の繰り返しになります。 imp
イオンリテールが、快適な買い物環境を実現するために「AIカメラ」の活用を進めている。2021年5月、「イオンスタイル川口」（埼玉県川口市）に導入したのを皮切りに、70店舗にまで拡大（22年11月末時点）。22年度末には約80店舗に導入予定だ。
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、議論を活性化する質問をLLM技術によって生成できないかと考え、『この分野は素人なのですが…Bot』を開発した内容を、ご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の藤田です。 ブレインパッドでは、有志による社内勉強会がとても活発で、ほぼ毎日何かしらの勉強会が開かれています。社内勉強会では、参加者による質問が重要な役割を果たします。質問によって、質問者は理解を深めることができ、他の参加者や発表者にとっても新しい視点を得ることができます。しかし、参加者が多い
政策データダッシュボード一覧｜デジタル庁
日本のデジタル社会実現の司令塔として、デジタル庁は政府内において、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化の推進を先導する役割を担っていきます。その一環として、政策に関わるデータを「政策データダッシュボード」として公開します。これは、デジタル庁のデータに基づいたオープンな政策立案・実施を目指す取組みの一環として実施するものです。 マイナンバーカードの普及に関するダッシュボード マイナンバーカードの申請件数と交付枚数・健康保険証としての利用登録・公金受取口座の登録数等を紹介しています。
WEELメディア事業部リサーチャーの柏崎です。 みなさん、ChatGPTは使いこなせていますか？ ChatGPTを使うにあたって必須となるのが「プロンプト（質問）」ですが、このプロンプトのコツを知らないと、「ほしかった回答とズレている…」と感じてしまうことも。 そこでこの記事では、ChatGPTを使いこなせるようプロンプトデザインとChatGPTの精度について深く掘り下げていきます。 日本で特に有名な2つのプロンプトシステム、「深津式プロンプト」と「シュンスケ式プロンプト」についても、実際のやり取りを交えながら解説していきます。今すぐ使えるコツもご紹介していますので、ぜひ最後まで読んでください！ ChatGPTのプロンプトデザインとは プロンプトデザインとは、ChatGPTへのプロンプト（質問や命令）を、特定のタスクに合わせてデザイン（作成・調整）するプロセスのことです。特に、クリエイティ
科学的知識は主に書籍や科学誌に保存されていますが、PDF形式が一般的です。しかし、この形式は特に数学的表現においてセマンティック情報の損失を引き起こします。この問題に対処するために、Meta AIの研究チームは『Nougat（Neural Optical Understanding for Academic Documents）』という新しいOCR（光学式文字認識）技術を開発しました。 Nougatは、数式や文章が複雑に配置された画像であっても、それをマークアップ言語に高品質で変換する能力を持っています。この技術は、新しい論文だけでなく、電子データが存在しない古い書類などの解析にも非常に有用です。 参照論文情報 タイトル：Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents 著者：Lukas Blecher, Guillem
会話型AIサービス「ChatGPT」を手掛ける米OpenAIのサム・アルトマンCEOは2月24日（現地時間）、AGI（Artificial General Intelligence；汎用人工知能）実現への短期および長期のロードマップを発表し、人類改善のためのリスク軽減策について説明した。アルトマン氏はAGIを「一般的に人間より賢いAIシステム」と定義する。 同氏は、人間の知性を超えた存在を成功させることは人類史上最重要事項であり、希望に満ちてはいるが、恐ろしいプロジェクトだと語った。 AGIには誤用、劇的な事故、社会的混乱などの深刻なリスクが伴うが、それでも利点が非常に大きいとしている。いずれにしてもAGIの開発を停止することはもはや不可能であるため、「社会と開発者は正しく開発する方法を見つけ出さなければならない」とアルトマン氏。 同氏は短期計画として以下の3つを挙げた。 AIモデルの現実
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ わずか1%のラベルでImageNet高精度「SimCLR」解説 出きたてホヤホヤ！最新オプティマイザー「AdaBelief」を解説！ 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ 新たな活性化関数「FReLU」誕生&解説！ 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 2021/02/28 SimCLRのバッチサイズに関する記述を修正 2020年に大きく盛り上がりを見せた分野に自己教師あり学習(=Self-Supervised Learning(SSL))があります。SSLとは名前の通り自分で教師を用意するような手法で、デー
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【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（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
要点 T5（Text-To-Text Transfer Transformer、論文、日本語解説記事）の日本語モデル（事前学習済みモデル）を作り、公開しました。ご活用ください。 T5とは、様々な自然言語処理タスクの入出力がともにテキストになるよう問題形式を再定義することにより、一つの事前学習済みモデルを多様なタスク用に転移学習させることができる高い柔軟性を持ち、かつ、性能も優れている深層ニューラルネットワークです。 転移学習の例: 文章分類、文章要約、質問応答、対話応答、機械翻訳、含意関係認識、文の類似度計算、文法的妥当性判定、タイトル生成、スタイル変換、誤字修正、検索結果のリランキングなど（固有表現抽出などのシーケンスラベリングの実施例はない？） 日本語T5モデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 ベンチマークとして、ある分類問題について、既存のmT
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密 2024.02.18 Updated by Ryo Shimizu on February 18, 2024, 10:08 am JST 2024年1月。国内の生成AIコミュニティに激震が走った。 コンタクトセンター向けのチャットボット開発のパイオニアとして知られるカラクリ社が商用利用可能のオープンソースモデルとして公開したKarakuri-ln-70bの性能が高すぎると話題になったのだ。 多くの日本語LLMと同様に数学能力に関するスコアは低いが、物語を記述する能力、日本語の質問に日本語で答えたり、答えをプログラムで扱い易いJSON形式にしたりする能力がこれまでの国産LLMに比べて桁違いに高かったのである。 物語を記述する能力に関しては、一説によればGPT-4を凌駕するとも言わ
こんにちは、データ基盤の開発、運用をしていた谷口（case-k）です。最近は配信基盤の開発と運用をしています。 ZOZOではオンプレやクラウドにあるデータをBigQueryへ連携し、分析やシステムで活用しています。BigQueryに連携されたテーブルは共通データ基盤として全社的に利用されています。 共通データ基盤は随分前に作られたこともあり、様々な負債を抱えていました。負債を解消しようにも利用者が約300人以上おり、影響範囲が大きく改善したくても改善できずにいました。 本記事では旧データ基盤の課題や新データ基盤の紹介に加え、どのようにリプレイスを進めたかご紹介します。同じような課題を抱えている方や新しくデータ基盤を作ろうとしている方の参考になると嬉しいです。 データ基盤の紹介 旧データ基盤の紹介 旧データ基盤の課題 変更があっても更新されないデータ 性質の異なるテーブルを同じ命名規則で管理
Meta Platformsは米国時間8月1日、テキストから「質の高いリアルな」音楽を生成できる生成人工知能（AI）ツール「AudioCraft」を発表した。 AudioCraftは、Metaの3つの生成AIモデル、「MusicGen」「AudioGen」「EnCodec」で構成されている。MusicGenとAudioGenは、いずれもテキストからサウンドを生成するもので、MusicGenは音楽を、AudioGenは特定の音や効果音を生成する。 「HuggingFace」で公開されているMusicGenにアクセスすれば、デモを再生できる。プロンプトには、聴きたいと思うあらゆる時代のあらゆる種類の音楽を記述できる。Metaは、「バックグラウンドでドラムとシンセサイザーが強く響く、80年代風の迫力あるポップソング」などの例を公開している。 Today we’re sharing details
都営浅草線の西馬込駅でホームドアの運用が始まり、都が管理する地下鉄のすべての駅でホームドアの整備が完了しました。 東京都交通局は18日、大田区の西馬込駅でホームドアの運用を開始しました。 これで都が管理する都営地下鉄のすべての駅で、ホームドアの整備が完了しました。 一般的なホームドアは、車両側からの無線を使ってドアを開閉しますが、浅草線では職員が考案したQRコード方式を採用しました。 これにより、車両の改修費を当初の20億円から270万円ほどに抑えることができたということです。 QRコード方式は小田急線などでも採用されています。 ▶東京に新たな交通手段「舟旅通勤」 25日から日本橋-豊洲間で開始 今後も航路拡大か ▶“走行中”の都営地下鉄で初の訓練 「火つけたぞ」ナイフ持った男が放火を想定 ▶女性起こしたら“痴漢扱い” 動画がSNSで反響…冤罪被害の恐怖 「男性専用車両を」
AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTO（東京都渋谷区）とエイアイ・フィールド（東京都品川区）は10月5日、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。「AI市場の加速に貢献できれば」（2社）という。 エイアイ・フィールドが自社の技術で自動生成した、実在しない10代～90代の男女の画像を提供。APTOが作成した年齢・性別などのアノテーション（画像を説明するテキスト情報）も付属する。申し込みは専用サイトで受け付ける。 もともとはエイアイ・フィールドが自社サービスで活用するために作成した画像だったが、6月に用途を研究目的に限った上で1000点を無料配布したところ、利用者からの反響があったことから、データを2000点追加し、商用利用を認めた上で再配布することを決めたという。 関連記
「ポンチ絵のプロだ…」デジタル庁の調査会向けに登 大遊氏が作成した「テクノロジーマップ、技術カタログの在り方について」の資料がおもしろい
リンク デジタル庁 デジタル臨時行政調査会作業部会 テクノロジーベースの規制改革推進委員会（第1回）｜デジタル庁 デジタル庁は、デジタル社会形成の司令塔として、未来志向のDXを大胆に推進し、デジタル時代の官民のインフラを今後5年で一気呵成に作り上げることを目指します。 30 users 7 Daiyuu Nobori (登 大遊) @dnobori SoftEther VPNやシン・テレワークシステムを開発。あのけしからん GREAT FIREWALL をやっつける研究にも従事。NTT東日本/独立行政法人情報処理推進機構/筑波大学/ソフトイーサに所属。筑波大学 産学連携准教授/医学博士課程の学生。博士(工学)。dnobori.cs.tsukuba.ac.jp dnobori.cs.tsukuba.ac.jp/ja/ リンク Wikipedia 登大遊 登 大遊（のぼり だいゆう、1984年
生成AIでシステム開発はどう変わるか
https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料
対象読者 こんな人に向いてます Transformerを知らない人 私も全く知らずに調べました！なんにもわからない人の目線で書きます！ 想定される疑問を載せてます！ 多層パーセプトロンは知っているけど、それ以降出てきたいろんな用語についていけなくなった人 いつも知らない言葉を含んだ図ばかりで結局詳細がよくわからないって思っている人 図に式も載せて式を見ればやっていることがわかるようにしました！ 結局解説サイトを読んでもどう動くかわからない人 実際に軽いデータでTransformerを動かしてみたい人 軽く動かせるNotebookを用意してます！ ミスがあればご指摘くださると幸いです。 自然言語処理で大活躍している手法。 機械翻訳 テキスト要約 文章生成 文書カテゴリの分類 最近では、画像データやテーブルデータ（時系列データ）でも活躍しているようだ。 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「
データドリブンにプロダクトを改善していきたい、とはどんなプロダクトマネージャーでも志すことですが現実には上手く行かないこともあると思います。その時に、参考になる動画を見つけたので紹介します。 Product School のチャンネルで公開されている Webinar: Top 10 Digital Analytics Mistakes by Amplitude's Adam Greco and WillowTree's Jeremy Stern です。登壇者の Adam Greco さんは Amplitude という分析プラットフォームの Product Evangelist 、 Jeremy Stern さんは WillowTree というプロダクトでのデータ活用を支援するコンサルティングサービスの Director of Product Analysis を担当されています。動画の見ど
経済産業省が中小企業のデジタル化の遅れを指摘する中、中堅・中小企業やスタートアップがデジタルを経営に活用するための道しるべを提供するイベント「中堅中小企業・スタートアップ DXカンファレンス 2023 夏」が開催されました。今回は、現場のDXを推進するモバイルアプリ作成ツール「Platio」を提供する、アステリア株式会社の大野晶子氏が登壇したセッションの模様をお届けします。アナログで人手に頼る業務が多い「現場」のDXを、IT人材なしで実現するポイントなどが語られました。 DX推進の3つのフェーズ 大野晶子氏（以下、大野）：セミナーにご参加いただきありがとうございます。アステリアの大野と申します。本日は、「成功事例に学ぶアナログ業務をアプリで効率化！ 2万円からはじめる『現場のDX』とは」についてお話しします。どうぞよろしくお願いいたします。 はじめに、当社アステリアについて紹介します。 1
アパレルのモデル撮影はコスト負担が大きい… アパレルのモデル撮影において、モデル着用イメージは商品購入を左右する重要なポイントです。 しかし、モデル撮影はコスト負担が大きく、多くのアパレル企業がモデル撮影業務に悩みを抱えています。
Conway氏についてですが、公式にアナウンスがでたようです。ご冥福をお祈り申し上げます。 www.math.princeton.edu 2003年に発売された「Linuxから目覚めるぼくらのゲームボーイ！」というC言語でゲームボーイアドバンスで動作する自作ゲームを作成していく書籍があります。 ゲームボーイアドバンスはARM7TDMIというコアを使用しており、Rustで自作ゲームを作ることも可能となっています。 この記事では「Linuxから目覚めるぼくらのゲームボーイ！」のステップをRustで実施するための準備としてライフゲームが動くまでを書いてみます。 動機は今作っているWasmインタープリタをGBAで動かすことができないかの調査です。（たとえLチカレベルでも）AssemblyScriptとかでGBAのゲームかけたら面白くないですか。 成果物 github.com I succeeded
さくらインターネット、生成AI向けクラウドサービス開始へ 〜NVIDIA H100 GPUを搭載した2EFの大規模クラウドインフラを石狩データセンターに整備〜 クラウドコンピューティングサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕、以下「さくらインターネット」）は、経済安全保障推進法に基づく特定重要物資である「クラウドプログラム」の供給確保計画に関する経済産業省の認定を受けました。AI時代を支えるGPUクラウドサービスの提供に向けて、3年間で130億円規模の投資をし、「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」を搭載した、合計2EFLOPS（エクサフロップス）※1の大規模クラウドインフラを整備することを決定いたしました。 クラウドコンピューティングに最適化した「石狩データセンター」 本取り組みは民間で初めて経済産業省から認定された
創業時に会社が取り組むべき資金調達、営業、経理、総務、オフィス環境、ITツールなどの情報を1冊にわかりやすくまとめた、起業家向け経営ノウハウ誌「創業手帳」が主催した「創業手帳EXPO」に、累計40万部突破の『たった1日で即戦力になるExcelの教科書』の著者で、株式会社すごい改善の代表・吉田拳氏が登壇。Excelで効率化するための2つの原則や、「インプット」「マスタ」「アウトプット」の3種類のシートが必要な理由などを語りました。 Excelで効率化するための2つの原則 吉田拳氏（以下、吉田）：Excelの話の最後に、大事な原則を2つご紹介します。意味はあまりわからなくてもかまいませんので、記憶に留めてほしい言葉をご紹介して、Excelの話を終了したいと思います。 こちらの2つです。弊社のセミナーでは、これを口を酸っぱくして言っています。 まずは「データベースファーストの原則」です。 そもそ
家電量販店に行くと今でもボイスレコーダーのコーナーがあり人気だ。またスマートフォンにも必ずボイスメモアプリがある。筆者も一時期アイデアをボイスメモで録り溜めていた。しかし、ボイスメモは聞き直す必要があり管理が面倒という欠点もある。そこで、今回はPythonからMicrosoftのAPIを利用して自動的にボイスメモをテキストに変換する方法を紹介しよう。 WAVファイルを音声認識してテキストに変換したところ 音声認識APIを使ってみよう AI技術の進歩により音声認識の精度が向上している。これまでも音声認識の技術はあったものの精度が今一歩だった。そして個人ユーザーが気軽に活用できる感じではなかった。ところが、最近では、各社が競い合うように音声認識の精度向上に力を入れている。各社から発売されているAIスピーカーを積極的に活用している読者も多いことだろう。 そして、大きな点として、Microsoft
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
NEC は、地上で撮影された景観画像と衛星画像や航空写真等の上空から撮影された画像と照合することで、景観画像の場所を推定する技術を開発しました。 本技術により、ランドマークとなる建築物が写っていない場合であっても、広域をとらえた衛星画像・航空写真から撮影場所を見つけることが可能となります。NECは今後、この技術を自然災害の被害を受けた場所や範囲の推定へ活用することで、救助活動の迅速化等への貢献を目指します。 水害や地震等の自然災害の発生時には、被災者の救助活動や生活再建に向けた取り組みを迅速に行えるよう、被害を受けた場所や範囲、状況を即座に把握することが重要です。そして、これらを把握する方法として、市民から自治体等へ提供される災害状況を撮影した画像の活用が期待されています。 NECは、被災状況の迅速な把握を実現していくため、衛星画像・航空写真を活用して地上で撮影された画像の場所を推定する技
「描いたイラストをリアルタイムでAIに手直ししてもらえる環境」を「Stable Diffusion」と「Redream」の組み合わせで実現する方法まとめ、ControlNetも使って高品質な画像を生成可能
画像生成AI「Stable Diffusion」の登場以来、コミュニティの有志たちによって多くのAIツールが開発されています。コミュニティ製ツールの1つである「Redream」は「PCの画面内の一部を常にキャプチャし、キャプチャした画像をimg2imgに流し込んで画像を生成し続ける」という機能を持っています。Redreamを使ってみたところ「描いたイラストをリアルタイムでAIに手直ししてもらえる環境」というメチャクチャ便利な環境を構築できたので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Fictiverse/Redream: Realtime Diffusion, using Automatic1111 Stable Diffusion API https://github.com/Fictiverse/Redream Redreamで構築した「描いたイラストをリアル
GitHub - f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.
Be my sponsor and your logo will be here and prompts.chat! Welcome to the "Awesome ChatGPT Prompts" repository! This is a collection of prompt examples to be used with the ChatGPT model. The ChatGPT model is a large language model trained by OpenAI that is capable of generating human-like text. By providing it with a prompt, it can generate responses that continue the conversation or expand on the
データエンジニアと作るデータ文化
オープンセミナー広島2022での登壇資料です。 当日のライブ配信です。 Youtube https://www.youtube.com/watch?v=XgVbZZyoFxQ
Whisper + GPT-3 で会議音声からの議事録書き出し&サマリ自動生成をやってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川 (https://twitter.com/gyakuse)です！ 今日は議事録の音声からの書き出しとサマリの自動生成を行います。 概要 会議音声(wavとかmp3ファイル)からWhisperを用いて書き出しを行い、GPT-3.5でサマリを自動生成します。 会議音声としていますが、べつにどんな音声でも大丈夫です。 Colab whisper.cpp版(処理に動画秒数×10倍程度の時間がかかりますがGPU不要です) whisper.fp16版(処理は動画秒数/4程度の時間で済みますがGPU必須です) 使い方 OpenAIのAPIキーを貼り付け ランタイム > すべてのセルを実行から実行し、最初の処理の下に出てくるファイル選択で録音ファイルを選択します ひたすら待ちます 実装 Whisperの軽量化 Whisperの軽量化としては、cpp実装のwhisper.cppがあります
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは米国時間7月6日、有料版「ChatGPT API」の全ユーザーに「GPT-4」へのアクセスを提供すると発表した。同社は3月にChatGPT APIをリリースし、6月にアップデートを提供していた。また、「Completions API」の旧モデルを非推奨（deprecation）とする計画も発表し、「Chat Completions API」への移行を推奨するという。 同社によると、GPT-4は最も高機能なモデルとなり、GPT-4を活用した革新的製品が日を追うごとに増えている。6日より、有料版の支払い履歴がある開発者は、8kのコンテキスト長でGPT-4 APIを利用できる。新しい開発者には7月末までにアクセスを提供し、その後
データサイエンティストの仕事は奪われない 「Kaggle Grandmaster」が語るデータ分析の本質（1/2 ページ） データサイエンティスト協会のシンポジウムに、日本に10人ほどしかいないというKaggle「Grandmaster」が登壇。Kaggleで培った経験や、ビジネスでの機械学習の応用などについて語った。 「AutoML（などの自動化ツール）はデータサイエンスのプロセスの一部を効率化できますが、データサイエンティストの業務全体を置き換えることはあり得ないと思います」 「よくAutoMLでデータサイエンティストの仕事がなくなるといわれますが、本当にそれで仕事がなくなら、もうなくなってるんじゃないでしょうか」 10月17日に開催されたデータサイエンティスト協会のシンポジウムで、こんなやりとりがあった。登壇したのは、パナソニックの阪田隆司（ビジネスイノベーション本部 AIソリューシ
背景 はじめまして、JX通信社でインターンをしている原田です。 近年深層学習ではモデルが肥大化する傾向にあります。2020年にopen aiが示したScaling Laws（[2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models） の衝撃は記憶に新しく、MLP-Mixerが示したように、モデルを大きくすればAttention構造やCNNでさえも不必要という説もあります。（[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision） しかし大きな深層学習モデルを利用しようとすると、しばしば以下のような問題に悩まされます。 推論速度が問題でプロダクトに実装不可能 GPU/TPUはコスト上厳しい プロダクトの性質上バッチ処理が不可能（効率的にGPU/TPUが利用できない） 例えばJX通信社
本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の17日目の記事です！昨日に引き続き担当の古川です！ 昨日の予告通り生成AIによるAI生成物の著作権と倫理の話です。 生成AIと言っても主に念頭に置いているのは画像生成AIです（議論の発端自体はmimicやMidjourneyです。）。ただ、他のコンテンツを生成するAIにも基本的には同じ理論が当てはまるかと思います。 サマリ 著作権の話 論点整理 生成物の著作権 なぜ著作権を認めたいのか 生成物による著作権侵害 呪文の著作権 AI倫理の話 画風をパクる 仕事の喪失 サマリ やや法律的な専門的な話も含まれるので、結論だけ知りたい人のために、サマリだけ先に。 今主流の乱数やPromptから画像などを作ってくれる生成AIによるAI生成物には著作権が原則として発生しないです。 Promptの呪文の著作権が議論されることがありますが、議論の実益があるのか
ログイン読み込んでいます…
著者のLuke Posey氏は、機械学習エンジニアのキャリアを積んだ後にAIスタートアップSpawner.aiを創業するかたわらMediumに記事を投稿しており、AINOW翻訳記事『無闇にデータサイエンティストを雇うのをやめよう。』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。』では、近い将来、「機械学習エンジニア」という職種が実効的な意味を持たなくなる、と予想が論じられています。 第三次AIブーム黎明期の頃、機械学習エンジニアは数学と統計学に関する専門知識を習得しているという希少さゆえに、高く評価され高額報酬を手にしていました。この職種には、最先端の技法を製品やサービスに落とし込む「研究者兼技術者」という立ち位置が依然として求められています。 しかし、近い将来、機械学習エンジニアには研究者としての側面が求められるなくなるだろう
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GPT-3のAPIを使ってエヴァンゲリオンのMAGIシステムを実装してみた。（Pythonで解説）｜es
いないはずの時間帯にまさかのお客が!? イオンリテールが「AIカメラ」を導入して気付かされたこと
「恐ろしい時代になった」日清に走った生成AIショック わずか3週間で全社導入へ | Ledge.ai
NTT、データを暗号化したまま処理する「秘密計算」国際標準化
ChatGPTのプロンプトデザインの秘密を解明｜深津式・シュンスケ式・ゴールシークプロンプトを紹介 | WEEL
数式や文章がぐにゃぐにゃに曲がった論文PDFでもくっきり認識する画期的なOCR『Nougat』 | AIDB
OpenAI、AGI（人間より賢いAI）へのロードマップを公表 「世界に深刻な害を及ぼす可能性」回避のために
2020年超盛り上がり！自己教師あり学習の最前線まとめ！ - Qiita
AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ - Qiita
【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita
推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密
全社共通データ基盤を廃止して新しいデータ基盤に引越した話 - ZOZO TECH BLOG
Meta、テキストから音楽を生成するAIツール「AudioCraft」を発表
都営地下鉄のホームドア整備完了 職員のアイデアで経費大幅削減
実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可
図で理解するTransformer - Qiita
プロダクトでのデータ活用を推進するために回避すべき 10 の罠｜piqcy
3日で作った業務アプリで「毎月最大550時間」の工数削減 非効率なアナログ作業が多い「現場」のDX成功事例
アパレルのモデル撮影コストを最大７０％削減 - AI model（AIモデル）
Rustから目覚めるぼくらのゲームボーイ！ - undefined
さくらインターネット、生成AI向けクラウドサービス開始へ | さくらインターネット
累計40万部のExcel本著者が語る、ChatGPTが有用なシーン 高難度な作業が「こんな簡単にできるのか」と驚いた事例
ゼロからはじめるPython(84) 録り溜めたボイスメモをAI音声認識APIで一気にテキスト変換しよう
NEC、景観画像の場所を衛星画像や航空写真から推定する技術を開発
データ分析もChatGPTに“お願い”するだけ!? 探索的データ分析プラグイン「Noteable」を試す【イニシャルB】
OpenAI、「GPT-4」「DALL・E」「Whisper」などのAPIを一般提供
データサイエンティストの仕事は奪われない 「Kaggle Grandmaster」が語るデータ分析の本質
BERTの推論速度を最大10倍にしてデプロイした話とそのTips - JX通信社エンジニアブログ
AI生成物と著作権とAI倫理 - ABEJA Tech Blog
2023.05.13_ChatGPT講座_v2_共有用.pdf
機械学習エンジニアは10年後には存在しないだろう。 | AI専門ニュースメディア AINOW
xtech.nikkei.com
shirouto-av.com
hoken.coopdeli.coop
netaful.jp
woz.co.jp
product.10x.co.jp