GenerativeAIをゲーム開発に活用する方法Tipsのマガジンゲーム開発AI Lab. Witchpotに含まれる記事です ゲームづくりを前提に書かれています このnoteでは観測範囲で試すことのできるサービスを実際に使用した結果などを比較していきます 追記1「見た目以外のモデル詳細も知りたい」とのコメントを頂いたので、詳細をこちら↓にまとめました！興味がありましたら合わせてご覧ください！ 追記2日本時間8/22にCSMが有料サブスクリプションプランが追加されました CSMでは使用可能な学習モデルが選択可能でこの記事でCSMの項目で紹介している3Dモデルは現在の有料プランに相当する学習モデルを使用して生成されています 要約純粋な3D生成ではCSMが最もクオリティが高そう ただしメッシュはぼこぼこになることが多く後処理が必用 「Swordのみ」など生成可能なオブジェクトタイプを限定した
「Google Colab」で「Gemini API」を試したので、まとめました。 1. Gemini API「Gemini API」は、「Google DeepMind」が開発したマルチモーダル大規模言語モデル「Gemini」を利用するためのAPIです。 3. Gemini API の準備Colabでの「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」からAPIキーを取得し、Colabのシークレットマネージャーに登録。 キーは「GOOGLE_API_KEY」とします。 import google.generativeai as genai from google.colab import userd
「Generative AI 時代のサービス開発者への道」というタイトルで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社・大森彩子氏。Generative AIの歴史、サービス開発にGenerative AIを活用するための心構えとTipsを日本CTO協会が主催の「Developer eXperience Day 2023」で発表しました。全3回。3回目は、サービス開発におけるLLM活用事例。前回はこちら。 ゴールシークプロンプトを基にして目標を設定する 大森彩子氏：もう1つご紹介するのが、目標設定ですね。ゴールシークプロンプトを基にして、さまざまな目標を設定するというものです。 例えば「新製品を出したいです」「新しい調理家電を考えたいです」という時に、市場調査みたいなことをAI、もしくはそういったサービスに委ねることができます。もちろんChatGPTなりGPT-4に「今の調理家電、今のトレンド
新しいこと、はじめての多い1年でした。 総理にお会いしたAIについて車座で話した。人生で一番緊張した。もうこれ以上に緊張することは、人生でないと思うので、心やすらかに色んな事にチャレンジできると思う。 Androidに乗り換えたメイン機をついにGoogleに。たまにGoogleさんからAndroid端末を頂きつづ、ずっとサブ機扱いだったのですが…ついに親機がAndroidに。 あと自由に呟きたいので、自分で端末買いました。 iPhone系のAI施策が見えてこないので、Androidに移動。あとiPadのkindleが10000冊を超えるとまともに動かないのも。 会社作った3社目。バスキュールの朴さんと一緒に、aiで裏R&Dする会社を作りました。ステルスで遊んでいます。 AI系スタートアップに色々と投資した10社ほどお声がけいただき、4社ほど投資させていただきました。あと4社ほど進行中ですが
「Gemini API」でラジオ番組の音声からの文字起こしを試したので、まとめました。 1. Gemini 1.5 Pro の 音声データ入力「Gemini 1.5 Pro」で音声データでの入力が可能になりました。 サポートしているファイル形式は、次のとおりです。 ・MIMEタイプの制限 ・WAV - audio/wav ・MP3 - audio/mp3 ・AIFF - audio/aiff ・AAC - audio/aac ・OGG Vorbis - audio/ogg ・FLAC - audio/flac ・1プロンプトでの音声データの最大長は 9.5 時間。 ・1プロンプト内の音声ファイルの数には制限ない。 ・音声ファイルは16Kbpsのデータ解像度までリサンプリングされ、複数のオーディオ チャネルは1チャネルに結合される。 2. ラジオ番組の音声の準備今回は、「Claude 3」と
国内最大級のAIポータルメディア「AIsmiley」を運営する株式会社アイスマイリーは、ChatGPTをはじめとする生成AIサービス活用推進の一環として生成AIのサービスをまとめた「生成AIカオスマップ 国内向けサービス」を2023年11月13日に公開しました。掲載数は258製品です。 生成AIカオスマップ 国内向けサービスを資料請求する ■生成AIカオスマップ 国内向けサービス こちらのカオスマップは、生成AIサービスを「チャットボット」「カスタマー」「マーケティング」「検索システム」「画像生成」「音楽生成」など11カテゴリに分類、マッピングしております。作成にあたり参考にしたサービスURL、ベンダーを記載した一覧表（Excel）は、カオスマップ資料請求後に、生成AIサービスの導入を検討している企業ご担当者様に無償でご案内いたします。 ■生成AIとは？ 生成AIとは「ジェネレーティブAI
はじめに AWS CloudShellから Gemini APIを利用してみました。 昨年の12月にGeminiのAPIが公開され、API経由でGemini Proが使えるようになりました。 現時点では、試用期間として無料利用できます。 Googleアカウントがあれば、ブラウザからPythonを実行できるサービスであるGoogle Colabが利用でき、基本無料でGemini APIを試すことができます。 AWSサービスを使い試したい場合、AWS Cloud9などのサービスもありますが、無料のAWS CloudShellがおすすめです。 AWS CloudShellは、ブラウザ上でシェルを実行できるサービスであり、AWSマネジメントコンソールから無料で利用できます。 今回は、AWS CloudShellからGeminiのAPIを利用手順について説明します。 Gemini API Gemin
「Phi-3」「Llama-3」「GPT-4o mini」などの小規模言語モデルを使用して生成AIの回答精度を向上させる「SLMファインチューニング」カスタムサービスを開始
「Phi-3」「Llama-3」「GPT-4o mini」などの小規模言語モデルを使用して生成AIの回答精度を向上させる「SLMファインチューニング」カスタムサービスを開始 AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」)は、生成AIの業務活用を推進する企業向けに「SLMファインチューニング」カスタムサービスの提供を開始しました。 同サービスは、マイクロソフト株式会社が提供する「Azure AI モデルカタログ」から選べるオープンソースAI基盤モデル「Phi-3」、「Llama-3」、並びに「GPT-4o mini」を中心とした小規模言語モデルを使用して、生成AIの回答精度を向上させるサービスとなり、生成AIが作成する文章の精度では業務利用が厳しいと考えられている企業に有用なサービスとなっております。 ヘッ
「Weave」と「Elyza-tasks-100」で ローカルLLMの評価を試したので、まとめました。 1. Weave と Elyza-tasks-100「Weave」は、LLMアプリケーションの記録、実験、評価のためのツールです。「Weights & Biases」が提供する機能の1つになります。「評価関数」と「評価データセット」を用意するだけで、LLMの評価に必要な面倒な処理 (記録・集計など) をすべて肩代わりしてくれます。 「Elyza-tasks-100」はElyzaが提供する指示チューニングモデル用の評価用データセットです。問題固有の採点基準の情報も含まれています。 2. 評価データセットの準備評価データセットの準備手順は、次のとおりです。 (1) 「Elyza-tasks-100」から「test.csv」をダウンロード。 (2) 以下のプロンプトテンプレートを作成。 ・pr
自由で期間限定無料の Gemini API で遊ぶ（画像認識もできるし悪口も言わせられるぞ！）｜ぶるぺん/blue.pen5805
Gemini って知ってますか？ めちゃくちゃ適当な説明をすると Google の ChatGPT みたいなもんです それの Gemini Pro っていう中ボスぐらいのやつのAPI （なんかプログラムとかで呼べるやつ）が公開されたんですが、なんとこれが正式リリースまでの期間限定で無料で使えます ので、今回はこれを使って遊ぶ方法を共有させていただきたいと思います まず試す試すのはとても簡単です Google アカウントは全人類持っているという前提で進めます Google AI Studio ( https://makersuite.google.com/ ) を開いてください すると利用規約への同意画面が表示されます ふ～ん。なるほどねもちろん聡明な皆様におかれましては、まずこの利用規約を熟読されると思います 熟読後に一番上のチェックボックスにチェックを入れて利用規約に同意し、右下の Co
「Gemini API」で動画の質問応答を試したので、まとめました。 1. Gemini 1.5 Pro の 動画データ入力「Gemini 1.5 Pro」で動画データでの入力が可能になりました。 サポートしているファイル形式は、次のとおりです。 ・MP4 : video/mp4 ・MPEG : video/mpeg ・MOV : video/mov ・AVI : video/avi ・FLV : video/x-flv ・MPG : video/mpg ・WebM : video/WebM ・WMV : video/WMV ・3GPP : video/3gpp 「File API」は動画を1フレーム/秒（FPS）でサンプリングしますが、最適な推論品質を提供するために変更される可能性があります。解像度や品質に関係なく、個々の画像は258トークンを使用します。 2. 動画の質問応答動画の質問
1. GeminiのセットアップColabでの「Gemini」のセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) パッケージのインポート。 Markdown出力のユーティリティ関数も準備してます。 import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from google.colab import userdata from IPython.display import display from IPython.display import Markdown # Markdown出力 def to_markdown(text): text = text.replace("•
LLMを構築する上で、ナレッジグラフ .vs. ベクトルデータベースの違いを知る｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)
Clip source: Knowledge Graph vs. Vector Database for Grounding Your LLM グラフデータベースでLLMを構築した方が、LLMと比較して、性能、正確性、ハルシネーション防止、等の面で優れている、という記事です。実際ベンチマークをしてくれてる実例を探してみたいと思います。 Knowledge Graph vs. Vector Database for Grounding Your LLMMegan Tomlin, Director of Product Marketing, Neo4j Jul 13 4 mins read 企業は、ミッションクリティカルなアプリケーションに大規模な言語モデル（LLM）を組み込むことを望んでいます。しかし、LLMの予測不可能な性質は、幻覚（不正確な推論や明らかなエラー）を引き起こす可能性があり、
生成系AIの画像添付を使って可能性を探ってみた。
この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2023 2日目の記事です。 GMOアドマーケティングのK.Mです。 ドラマ：トリリオンゲーム、面白かったですね。 トリンリンです！のポーズが可愛い〜と話したら同僚が無反応だったので、手振りに弱いのは男性でも人によるようです。原作読んでた友人が原作の方が面白いそうなので興味ある方は是非。 ドラマで人がAIのフリをしてお勧めの花を提案していますが、実際のAIではどうなるか早速試してみました。まずは、そもそもアップした画像の花が認識できるのか。うーん厳しかった。ひまわりではない・・ Google社のBard(https://bard.google.com/) Bardは試験運用版ですが連携している筈のグーグルレンズ単体ではルドベキアと正しく判定できたのですが・・ただ解決は時間の問題と思います。ということで、Googleさんは
このAIニュースのポイント 米NVIDIAが、生成AI用の新型半導体セットの開発を発表 一時的に情報を処理するメモリー容量を従来の3.5倍にし、AIが回答を導き出す処理を高速化させる AMDやグーグルなどもAI半導体の開発に注力しており、この開発競争に最新モデルで対抗する見込み 米NVIDIAは、生成AI用の新型半導体セットの開発を発表しました。新製品は2024年4〜6月に発売する予定で、生成AIの運営企業がサーバーに組み込んで使うことを想定しています。 ChatGPTを始め、生成AIブームを背景にデータセンターに使う半導体の需要が急増しており、2028年にはAI半導体の市場が21年比で12倍と急拡大すると予想されています。今回開発された新製品は、質問を受けてAIが答えを導く主に「推論」のプロセスで使われます。AI半導体のメモリー容量は最新技術を用いることで従来の3.5倍に増加し、AIが回
国内最大級のAIポータルメディア「AIsmiley」を運営する株式会社アイスマイリーは、ChatGPTをはじめとする生成AIサービス活用推進の一環として生成AIのサービスをまとめた「生成AIカオスマップ 国内向けサービス」を2023年11月13日に公開しました。掲載数は258製品です。 ■生成AIカオスマップ 国内向けサービス こちらのカオスマップは2023年現在、最新の国内向け生成AIサービスを様々なカテゴリに分類し、合計258製品をマッピングしております。作成にあたり参考にした製品ページURL、AI提供ベンダーを記載した一覧表（Excel）は、カオスマップ資料請求後にビジネス活用向けAIサービスの導入をご検討していらっしゃる企業ご担当者様に無償でご案内いたします。 ■生成AIとは？ 生成AIとは「ジェネレーティブAI（Generative AI）」とも呼ばれるAI（人工知能）の一種です
規約に未同意なら、次のような規約が表示されます。 すべてにチェックして、「Continue」ボタンをクリックします。 そうすると、次のようなポップアップが出てきます。 どちらでも好きな方を選んでください。 よくわからない場合は、「Create API key in new project」ボタンをクリック。 生成されたAPIキーをコピーします。 Google AI Python SDKのインストール Google AI Python SDKを使うと、Googleの最先端ジェネレーティブAIモデルを利用できます。 Geminiだけではなく、PaLMなども利用可能です。 Google AI Python SDKのシステム要件としては、Python 3.9以降と記載されています。 それ以外は、特にないようです。 インストールは、以下のコマンドで行うことができます。 pip install goo
Gemini API: Quickstart with Python | Google AI for Developers
Send feedback Gemini API: Quickstart with Python Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This quickstart demonstrates how to use the Python SDK for the Gemini API, which gives you access to Google's Gemini large language models. In this quickstart, you will learn how to: Set up your development environment and API access to use Gemini. Generate text r
生成AIレンダリングの現在地とゲームの期限
生成AIレンダリングの現在地とゲームの期限 by kogu 2023年12月14日 これは「生成AI Advent Calendar 2023」参加記事であり、また昨年書いた「3DCGの終焉とAI生成レンダリングという未来」の続きです。 2022年7月末以降生成AIの大きな変化は続いていますが、視覚表現の生成AIレンダリングという可能性にどんな変化があったのか確認します。後半ではゲームへの生成AIの利用の大雑把な状況と、最後にまたSF的なゲームの未来についても考えます。 今回は記事全体をCC0にはできませんが、昨年同様脈絡なく挿れた挿絵はすべてStable Diffusion XL（+Kohya’s Deep Shrink）で生成しています。著作性ある加工も行っていないため、パブリックドメインと考え、引用元の記載がある画像を除き記事内の画像はすべてCC0とします。 生成AIレンダリングから
生成AIを業務利用して感じたこと、これから意識したいこと - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに こんにちは、サーバサイドエンジニアの rakusksato です 2023年皆さんにとって1番のトピックは何だったでしょうか？ 個人的には生成AIの登場、主にChatGPTやGitHub Copilotでした。 ラクスでは、生成AIを積極的に業務へ取り入れています。 今回は約1年間、生成AIを業務利用してみて感じたことを対話型AIとGitHub Copilotについてそれぞれ分けて話していきたいと思います。 はじめに 対話型AI（ChatGPT, Copilot Chat, Microsoft Bing, Google Bardなど） 漠然としたアイデアから具体的なアウトプットを高速に生成できる 壁打ち相手として、質問者の認識外の回答も提供 これらをふまえて、 （１）：答えを教えてください 例えば、 ただし、 （２）：どんなアプローチがあるか教えてください 結論 GitHub C
生成AIはさまざまな場面・目的で利用可能な便利なツールです。 本ページでは、今後の生活の中で生成AIに触れうる国民の方（初心者）向けに、 ① 生成AIの基礎知識 ② 生成AIの活用場面や入門的な使い方 ③ 生成AI活用時の注意点 をご紹介する教材を掲載しています。 生成AIをご自身で利活用できるリテラシーを身に付けるために、ぜひご活用ください。 本教材を活用して講座を開催される方向けに、PPTXのデータのノート欄に、各スライドで話す内容の参考となるメモを記載していますので、必要に応じてご活用ください。また、講座の実施時間や進め方などに応じて内容を編集していただけます。その他、技術やサービスの進展などに伴い、必要に応じて、本教材の更新を行う場合があります。 ＜本教材に関する問合せ先＞ 総務省 情報流通行政局 情報流通振興課 電話：03-5253-5748（直通） e-mail：joryu-k
「Generative AI 時代のサービス開発者への道」というタイトルで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社・大森彩子氏。Generative AIの歴史、サービス開発にGenerative AIを活用するための心構えとTipsを日本CTO協会が主催の「Developer eXperience Day 2023」で発表しました。全3回。2回目は、LLMを使用したサービス開発で注力すべきこと。前回はこちら。 GPT-3とGPT-4はどう違うのか？ 大森彩子氏：では、ChatGPTのGPT-3からGPT-4の間でどれくらい（能力が）向上しているのかというところを、実例を使って紹介したいと思います。（スライドを示して）こちらはスクリーンショットになりますが、弊社のAzure上にホストしている、OpenAI社の技術提供を受けているAIモデルです。 ちょっとマイクロソフトのお話になりますが、「
先日発表された Gemini API 等のGoogleの生成AIモデルをSwiftから使えるようにするSDKが公開されている。 iOS / macOSだけでなく、visionOSやwatchOSもサポートしているようだ。 READMEよりGemini Proモデルであれば日本語もサポートしている。 また、冒頭に Gemini API 等のGoogleの生成AIモデル と書いた通り、Gemini Pro以外のモデルも使える。 サンプルを試す最小手順READMEに書かれているそのまんまですが… git clone する API keyを取得する（ここからサクッと2クリックぐらいで取得できる） Examples配下にあるGenerativeAISampleプロジェクトをXcodeで開く 一度ビルドする → スクリプトが走り、GenerativeAI-Info.plist 等が生成される `Gen
AWS Skill Builder で 生成 AI を勉強する 4 ステップ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Skill Builder で 生成 AI を勉強する 4 ステップ こんにちは、AWS トレーニングデリバリーマネージャー の西村航です。 こんな悩みをかかえている方はいませんか？「生成 AI を勉強したいんだけど何から勉強すればよいだろう？」という方、または「基盤モデルをチューニングしたり自社開発したりすることに興味があるけど、どこかに勉強方法がまとまってないかな？」という方。本記事はそういった 生成 AI を勉強したい初学者の方や生成 AI を活用した開発がしたいエンジニアの方を対象にした記事になります。 どこで生成 AI を勉強するのか？ AWS Skill Builder で勉強しましょう。AWS Skill Builder は AWS のオンライン学習センターです。何度でも視聴できるオンデマンドの AWS デジタルトレーニ
【無料】ローカルPCで動く日本語LLM（ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct）｜えんぞう
ELYZAはDeep Learningを軸としたAIカンパニーです。 2020年に独自の大規模言語モデル（LLM）の開発に成功して以来、 主に大手企業に対してLLM活用の支援を行っています。 近年の技術革新により、LLMへの期待は大きく膨らんできているものの、 技術・社会実装の両面において、多くの未解決問題が残っています。 ELYZAは、LLMの真の実用化に向き合い、未踏の問題の解決を目指します。 ELYZA-japanese-Llama-2-7bとは？ この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct」、日本語の語彙追加により高速化を行った「ELYZA-japan
Gemini 1.5 の JSONモードを試す｜npaka
Gemini 1.5 のJSONモードを試したので、まとめました。 1. JSONモード「JSONモード」は、LLMの出力をJSON形式に強制するためのモードです。「gemini-1.5-pro」「gemini-1.5-flash」で利用可能です。 さらに、「gemini-1.5-pro」は「制約付きデコード」をサポートします。これにより、推論時にスキーマオブジェクト (または同等のPython型) を渡すことができ、出力はそのスキーマに厳密に従います。 2. JSONモードの使い方JSONモードの使い方は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」でAPIキーを取得し、シークレットの「GOOGLE_API_KEY」に登録後、以下
産総研ら、世界トップレベルの生成AI開発を開始
産総研らは、計算資源ABCIを用いて世界トップレベルの生成AIの開発を開始しました。日本の産業競争力強化や社会課題解決に資する成果を創出します。 このAIニュースのポイント 産総研らは、計算資源ABCIを活用して、世界トップレベルの生成AIの開発を開始した 開発の第一歩として、LLM-jpは従来の国産LLMの10倍の規模を持つ1750億個のパラメタ数を持つ、日本語に強いLLMの構築に着手 構築される国産LLMは、ABCI以外の計算資源も活用してモデルを完成させ、LLM-jpを通じて公開される予定 国立情報学研究所（NII）らが主宰する勉強会LLM-jpと、国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人 東京工業大学は、2023年10月17日に世界トップレベルのLLMの構築と開発を開始したと発表しました。産総研はLLM構築に必要な計算資源、AI橋渡しクラウド（ABCI）を提供します。 産総
生成AIサービスの利用に関する注意喚起-個人情報保護委員会-
生成AIサービスの利用に関する注意喚起 －個人情報がAIの学習データとして利用されていませんか？－ 現在、生成AIサービスが普及し、利用者が急増しています。生成AI サービスは、誰でも手軽に使うことができ、様々な情報を入手できる ようになる一方で、気付かないうちに個人情報保護法に違反してしま う可能性があります。 ※ 生成AIサービスの利用者が入力した情報について、生成AIサービスの提供者が自らのAIの精度向 上等のために学習データとして利用することとしている場合に、利用者が個人データもしくは保有 個人情報を入力すると、利用者から提供者に対し、個人データもしくは保有個人情報を提供したこ とになります。 ※ 生成AIサービスを利用する際には、上記の点以外にも、特定された利用目的の達成に必要な範囲 内で個人情報を取り扱う等、個人情報保護法の規律に従って、個人情報を適正に取り扱っていただ く必要
このAIニュースのポイント 経済産業省は「生成AI時代におけるDX推進に必要な人材・スキルの考え方」をアジャイルに取りまとめた デジタル時代の人材政策に関する検討会での議論では、生成AIを適切かつ積極的に利用する人材・スキルの在り方を集中的に議論されている 生成AI及びその利用技術は絶えず進展しているため、人材・スキルに与える影響について、今後とも議論を続けていく 経済産業省は、デジタル時代の人材政策に関する検討会での議論を踏まえ「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」を取りまとめました。 生成AIの技術は、生産性や付加価値の向上等を通じて大きなビジネス機会を引き出すとともに、様々な社会課題の解決に役立つことが期待されています。DXの進展に向けて「デジタル時代の人材政策に関する検討会」で、生成AIを適切かつ積極的に利用する人材・スキルの在り方について集中的に議論しています。企
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3D生成AIサービスの現在地｜nakashun
Google Colab で Gemini API を試す｜npaka
「LLMはタスク処理エンジンにすぎない」 日本マイクロソフト・エバンジェリストが語る“生成AI時代のエンジニア”に求められる能力
2023年の自分まとめ｜深津 貴之 (fladdict)
Gemini API でラジオ番組の音声からの文字起こしを試す｜npaka
生成AIカオスマップ 国内向けサービスを初公開！掲載数は258製品！
AWS CloudShell から Gemini APIを利用してみた | DevelopersIO
Weave と Elyza-tasks-100 で ローカルLLMを評価する｜npaka
Gemini API で 動画の質問応答 を試す｜npaka
Google Colab で Gemini Pro をもっと試す｜npaka
米NVIDIA、生成AI用の新型半導体セットを開発。メモリー従来の3.5倍で処理高速化
生成AIカオスマップ 国内向けサービスを初公開！掲載数は258製品！
PythonでGemini APIを利用する方法
生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点～ | 安心・安全なインターネット利用ガイド | 総務省
LLMを使ったサービス開発で気をつけるべきことは？ 日本マイクロソフトの大森氏が贈る、生成AI活用のステップ
Google AI SDK for Swift を試す｜shu223
経済産業省は「生成AI時代におけるDX推進に必要な人材・スキルの考え方」を発表