データサイエンティスト協会は10月30日、「データサイエンティストスキルチェックリスト」の第5版を公開した。データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめたもので、新たに生成AIに関する項目を加えた。同協会のWebサイトで無料でダウンロードできる。 2021年に公開した第4版から内容を改修したもので、生成AIの台頭を受けて「AI利活用スキル」を新たに追加した。同協会は「生成AIは利用・開発・企画といった活用するためのスキルが当然必要となる一方で、その技術的背景を理解しつつ、生じる課題に対応するスキルが求められる」と説明。利活用スキルと背景理解・対応スキルの2種類に分けた全69項目を定義した。 例えば、利活用スキルの初歩には「LLM（大規模言語モデル）を利用して、データ分析やサービス、システム開発のためのコードを作成、修正、改良できる」などの項目、背景理解・対応スキルの初歩には「さまざま
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
TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル（LLM）を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 先日、 OpenAIからGPT-4oがリリース されました。 いろいろGPT-4oに関して調べていると、スピードが速くなっていたり、音声も直接扱えてマルチモーダル化が進んでいたりするようなのですが、画像に関して GPT-4-turboに比べ、認識やOCRの精度が向上している ようです。 製造業という観点からすると、これは 設計図面などに活かせるようになるのでは？ と思いました。 機械部品などの設計図面は以下のように、特定の方向から部品を2次元上に落とし込んだ形で書かれるのですが、部品本体を描いている図以外に、寸法や名称といった文字も含まれた画像になっています。 このような 図と文字の複合データにおいて、GPT-4oの進化は有効なのではないか と考えました。 ※画像元URL: http://cad.wp.xdoma
2 松本 和高 株式会社エクスプラザ リードエンジニア X: _mkazutaka Github: mkazutaka 18年にバックエンドエンジニアとしてメルカリに入社。その後、ミラ ティブ、フリーランスを得て株式会社エクスプラザに所属。フロント エンドからバックエンドまで幅広く開発しています。趣味で、FXの自 動売買Botを作成している 現在08/30に第一子が生まれ現在育休中 https://note.com/mkazutaka/n/n9f0e2c4dee96 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 株式会社エクスプラザ （EXPLAZA, Inc.） 会社名 プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる ミッション 代表取締役CEO 高橋一生 代表者 2020年07月03日 設
このNOTEの使い方◯ビジネス観点でGenerative AIの考え方を養うため ◯ファクト集・投資動向・インプリケーション ✗生成AIとは・技術解説・技術動向など 注：サマリーはすべて生成AIで要約し翻訳したものです。 とりあえずこれを読め
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 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「
生成AIは強力な表現のツールである。 上手く使えば自分に足りない物を補える。 テクノロジーでアートの歴史を作れ。 表現の自由とプラットフォーム ちょっと前、埼玉県公園緑地協会が水着撮影会開催の許可条件を発表した。 ただ法令や条例を遵守させるにとどまらず、記事のタイトルにもある通りNGポーズをイラスト付きで示している。Twitterでは主にNGポーズがネタとして消費されていたが*1、一方で「表現の自由」の問題として論争も起きていた。まあ、いつものことだ。 許可条件を見ると*2、まず法令・条例に抵触する行為を禁止している。加えて18歳未満のモデルに対してはさらに多くの法令・条例が適用されることを述べている。そして「撮影場所等について」では、周辺の遮蔽に努めろと、ゾーニングすることも求めている。以上を踏まえた上で、服飾やポーズに対しても制限を課しているわけだ。 これに対してNGポーズ肯定派は「管
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
エンジニアはLLMとどう付き合うか / How engineer get along with LLM
2023/7/24のDevelopersIO 2023 福岡での登壇資料です。 https://classmethod.connpass.com/event/286634/
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405 はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。ですので、このガイドは素人ではなく、大規模システムの構築と運用に関するかなり
2023 年はビジネスとオープンソースの関係が難しくなった年であったように思います。 6 月には、フルタイムの Ruby コミッターとして研究開発を行っていたお二人がクックパッド社の人員削減の影響を受けたことに端を発して、オープンソースに深く関わってきた一部のソフトウェア・エンジニアを中心に、ビジネスとオープンソースの関係について議論がありました。 8 月には HashiCorp 社が自社のオープンソース製品群のライセンスを Business Source License 1.1 (BSL) に変更したことも話題になりました。 また 2023 年は、一年を通して大規模言語モデル (Large Language Models; LLM) が話題になった年でもあり、ビジネスにも大きな影響がありました。 大規模言語モデルとオープンソースの関係に焦点を絞っても、「非オープンソースのライセンスで公開
M1MacでOllamaを試したら爆速で驚いた
はじめに いつもNVIDIAが載っているWindowsで楽しくLLMを動かしたり生成AIライフを楽しんでいますが、今回はMacOSでOllamaを入れてLlama3を動かしてみました。 スペック： Apple M1 Pro(16 GB) 少し前だとCUDAのないMacでは推論は難しい感じだったと思いますが、今ではOllamaのおかげでMacでもLLMが動くと口コミを見かけるようになりました。 ずっと気になっていたのでついに私のM1 Macでも動くかどうかやってみました！ 結論、爆速で推論できていたのでとても驚きました。OSS開発に感謝です！ Ollamaとは OllamaとはローカルでLLMを動かすことができるアプリケーションです。 以下からダウンロードできます。 MacOSとLinuxで使うことができます。Windowsもプレビュー版があるみたいです。 #いざ推論 ダウロードができたらシ
We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT what you’re talking about. We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT w
ChatGPTで構成された仮想のソフトウェア会社にシステム開発を行ってもらうChatDevがおもしろい - きしだのHatena
ChatGPTによるメンバーで構成された仮想のソフトウェア会社にシステム開発を行ってもらうChatDEVが結構おもしろかった。 ChatDEVは、ChatGPTによってCTOやプログラマー、レビュアー、テスターといった役割をもつエージェントをやりとりさせることでソフトウェア開発を自動化しようという試みの実装です。 https://github.com/OpenBMB/ChatDev アイデアは論文にまとまっていて、こちらで概要が翻訳されています。 [LLM 論文]アプリ全自動開発"ChatDev"の日本語訳｜すめらぎ 使い方としては、とりあえずClone git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git そして依存モジュールのインストール cd ChatDev pip3 install -r requirements.txt あと、OpenA
生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている？！ 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効率化を図ったり、僕らの仕事は大きく変わっていきました。 また、プログラミングが全くわからなくても、プロンプトのみでいろいろなことができるようになりました。 ビジネスシーンで非エンジニアという方々にも、導入が進んでいるのではないでしょうか？ 僕がウォッチしてい
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第六回：Stable Diffusionの基本2 / LoRAの概要と6つの例を紹介 (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
LoRAとは前回はモデルの1つであるCheckpointについていろいろお話した。今回はStable Diffusionが扱えるモデルの中で次によく使われるLoRAについてがお題となる。 連載の第一回では、自前で撮影した実在モデルの写真を学習させた専用のCheckpointを作り、そちらで生成した作例をいくつか掲載した。 これはCheckpoint自体に学習結果を保存する形式で一般的にはファインチューニングと呼ばれている。このキーワード自体は、LLM(大規模言語モデル)でもよく耳にするので、覚えのある人もいらっしゃるのではないだろうか。
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
SAG-AFTRA（米映画俳優組合）が正式にストライキの決行を発表し、俳優たちが契約交渉において特に懸念している問題について、本日行われた記者会見で組合のリーダーがよりくわしい内容を明かした。その問題とは、AIだ。 俳優の同意や補償なく、AIベースの技術でその肖像を使用することに対する保護が、SAG-AFTRAの大きな争点であることはこれまでも伝えられてきた。しかし、本日の記者会見で、SAG-AFTRAの事務局長を務めるダンカン・クラブツリー＝アイルランドは、AIに関するハリウッドのスタジオからの提案ついてさらなる詳細を明かした。これはかなり衝撃的な話だ。 ハリウッドのスタジオを代表して交渉にあたるAMPTP （映画製作者協会）から出された、俳優のデジタルの肖像を保護するための「革新的な」AIの提案とはどういったものなのか、質問を受けたクラブツリー＝アイルランドははっきりと答えている。 「
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
大規模言語モデルの開発
2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１ 本講演では、大規模言語モデルの開発に必要な基礎および最新動向を概観する。その後、東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルSwallowの開発経験を踏まえ、学習データの構築、モデルの学習や評価などを説明し、日本語に強い大規模言語モデルの現状や課題を議論したい。
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AI software engineer. Devin i
この災害時にAPI制限やリプライゾンビが複数観測されていて本当になんとかして欲しい→国産SNSを作るか日本がTwitterを買収するかの時が来たのでは
今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel 東京大学 技術経営戦略学専攻 松尾研究室 @Matsuo_Lab / 博士（工学，東京大学）/ AIを研究 強化学習，マルチエージェント，生成AI，LLM，ゲームAI @UTokyo_News_en / 著書：『生成AIで世界はこう変わる』『G検定公式テキスト』『AI白書』 / 翻訳書：『強化学習』/ 石川県金沢出身 slideshare.net/ShotaImai3 今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel 思いっきり金沢で現地被災したのでTwitterから情報収集しているのですが、イーロンがやってきたAPI制限やリプライゾンビが最悪の形で現れているのを複数観測しているのでこれは本当になんとかしてほしい。 災害大国として真面目な災害対策をしている中で、海外の富豪の気まぐれでこうなるのはどうか
日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan
ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B
アップルの研究チームは3月14日、画像とテキストを理解し処理する能力を持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を発表した。今のところ論文のみの公開で、一般公開の時期は明かされていない。 一部ベンチマークではGPT-4Vをも凌ぐ性能を発揮 複数（30億、70億、300億）のパラメータサイズを備えるMM1は、10億以上の画像および30兆語以上のテキスト、GitHubのコード例などの多様なデータセットを用い、教師なし学習と教師あり学習を組み合わせる独自の方法で学習され、多様なタスクに対して高い精度を示すという。 各種ベンチマークの結果によると、30億および70億パラメーターのモデルはそれぞれのモデルサイズにおいて過去最高を記録。特にVQAv2（画像理解）、TextVQA（画像内のテキスト情報）、ScienceQA（科学知識）、MMBench（マルチモーダル）、MathVista（数学）などの
今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム（OS）はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA
Llama
Llama is the next generation of our open source large language model, available for free for research and commercial use.
生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
チャット型ソフトウェアからAIアシスタント型ソフトウェアへの変化 OpenAIが発表したChatGPTの登場から、一年以上が経とうとしています。ChatGPT API公開後の初期段階では、人間とAI（特にここでは大規模言語モデル）との単純な対話を提供するソフトウェアが中心でした。しかし今では、OpenAI GPTs（以下GPTs）やMicrosoft Copilot（以下Copilot）を代表とする、AIによる外部データへのアクセスやAPI通信によって人間を支援する「AIアシスタント型」のソフトウェアが台頭してきています。 GPTsは、ユーザー自身が好みのAIアシスタントを制作できる仕組みです。ChatGPTは汎用的な仕組みのため、特定の業務を行わせようとすると、役割や前提を含んだ長々としたプロンプトを入力する必要がありました。その点でGPTsは、AIに対する指示だけでなく、AIが参照可能
近年、ChatGPTを始めとする大規模言語モデル*1に大きな注目が集まっておりますが、これらは膨大な知識をモデル内に有することで高い言語処理性能を示す一方、学習に要するエネルギーは、原発１基１時間分の電力量が必要*2とも言われており、また、運用には大規模なGPUクラスタを必要とし様々な業界に特化するためのチューニングや推論にかかるコストが膨大であることから、サステナビリティおよび企業が学習環境を準備するための経済的負担面で課題があります。 NTTでは、これらの課題を解決する研究開発を進め、今回、軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル「tsuzumi*2」を開発しました。「tsuzumi」のパラメタサイズは6～70億と軽量であるため、市中のクラウド提供型LLMの課題である学習やチューニングに必要となるコストを低減します。「tsuzumi」は英語と日本語に対応し
ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」 2023年12月11日 ITジャーナリスト 牧野 武文（まきの たけふみ） 生活とテクノロジー、ビジネスの関係を考えるITジャーナリスト、中国テックウォッチャー。著書に「Googleの正体」（マイコミ新書）、「任天堂ノスタルジー・横井軍平とその時代」（角川新書）など。 ChatGPTが「働く」ソフトウェア開発企業「ChatDev」が設立された。このChatDevの「CEO」に、どのようなソフトウェアが欲しいかを発注すると、ChatGPTが演じるCEO、CTO、CPO、プログラマー、デザイナー、テスターなどが議論をしあって、実際の開発手順に沿って設計し、ソースコードを生成、テストを実施、ドキュメントまでまとめてくれるというものだ。すでにGitHubには、いくつもの開発されたソフトウェアが共有されて
米アップルは、アルファベット傘下グーグルの生成ＡＩ（人工知能）サービス「ジェミニ（ Ｇｅｍｉｎｉ）」の「ｉＰｈｏｎｅ（アイフォーン）」への搭載に向け交渉しており、ＡＩ業界を揺るがす大型合意につながる可能性がある。事情に詳しい複数の関係者が明らかにした。 非公開情報を理由に関係者が匿名を条件に語ったところでは、両社はアイフォーンのソフトウエアに今年搭載する新たな機能を強化するため、グーグルの生成ＡＩモデル、ジェミニの使用許可（ライセンス）をアップルに与える交渉を活発に行っている。 関係者によれば、アップルは対話型ＡＩ「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」を開発した米オープンＡＩとも最近話し合いを持ち、同社のモデルの使用も検討しているという。 アップルとグーグルとの合意が実現すれば、両社の検索エンジンでのパートナーシップがさらに強化される。グーグルは同社の検索エンジンをアイフォーンや他のデバイス
個人向け「Windows Copilot」が12月1日にやってくる 生成AIはPCの使い方をどう変えるのか？
日本マイクロソフトが、生成AIを活用したアシスタントツール「Copilot」の個人向け正式版を12月1日にリリースする。現在のプレビュー版に引き続き、Webブラウザやアプリからアクセスして利用できるだけでなく、Windows 11に一機能として組み込まれる。これまでのPCの使い方に大きな変化を及ぼす、生成AIの新機能に触れる人口が大きく増えそうだ。では、具体的にどのような機能が使えるのか。 GPT-4ベースのCopilot Copilotは、人間と会話するような自然な言葉で物事を調べたり、コンテンツを創作したり、アプリの操作を指示したりできる米Microsoftの独自技術だが、ベースとなっているのは「ChatGPT」で一世を風靡（ふうび）した米OpenAIの大規模言語モデル（LLM）「GPT-4」だ。 2社の協業によって、GPT-4に検索エンジン「Bing」のアルゴリズムを統合したものがC
はじめに今年の夏, MIRU 2023 チュートリアルにて「CVPR 2023 速報」[Full ver.] [MIRU ver.]を発表させて頂きました. MIRU2023会期中, 非常に辛（から）かった飲み会の席にて偶然にも面白いB4の学生さん（Oさん）とお話する機会がありました．その出会いをきっかけに, Oさんとは共同主著を前提として共同研究を実施させて頂くことになりました. もちろん, OさんはB4の学生さんということもあり, 初めての研究でコーディング未経験という状態からのスタートです. かねがね, cvpaper.challenge研究メンバーとしても, 極めて変化の激しいコンピュータビジョン分野にてトレンドを創出するためには, どのように効率的に研究を進めていけば良いのか, 研究メンバーのプレゼンスを最大化するための方法論については片岡さんとも相談を重ねていました. また,
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
［速報］ChatGPTを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」は月額30ドルの追加料金で提供。マイクロソフトが発表。Inspire 2023
［速報］ChatGPTを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」は月額30ドルの追加料金で提供。マイクロソフトが発表。Inspire 2023 マイクロソフトは、日本時間7月19日未明から開催中のパートナー向け年次イベント「Microsoft Inspire 2023」において、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を1ユーザー当たり月額30ドルの追加料金で提供することを発表しました。 2023年3月に行われたMicrosoft 365 Copilot発表時の様子。左はModern Work & Business Applications担当CVP Jared Spataro氏 Microsoft 365に自動生成機能などを追加 Microsoft 365 Copilotは、Outlookによる過
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
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2023年版「データサイエンティストスキルチェックリスト」が無料公開 生成AIの利活用スキルなどを追加
3D生成AIサービスの現在地｜nakashun
AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】
人だと正解率92％なのに、GPT-4だと15％になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
GPT-4oを使って2Dの図面から3DのCADモデルを作る
社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法
Generative AIのビジネス動向を把握する20のレポート集｜k1ito
生成AIを活用したアートの作り方 - 本しゃぶり
AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2
ビジネスとオープンソースの狭間で 〜 Embulk の場合 (前編)
ChatGPT can now see, hear, and speak
生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？ - Qiita
GPT-4の精度は悪化している？ 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
スト決行の米俳優組合、俳優とAIについてハリウッドのスタジオから行われた衝撃的な提案内容を明かす
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
【大原雄介の半導体業界こぼれ話】 生成AIのバブルはいつ弾ける？
アップル、高度な言語理解を持つ新型AIモデル「MM1」を発表
オペレーティング・システムから、オペレーティング・エージェントへ｜深津 貴之 (fladdict)
人間中心設計からAI中心設計へ ～AIエージェントによって変わるソフトウェアのパラダイム | gihyo.jp
NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」 | NTT R&D Website
ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」
アップル、 iPhoneへのグーグルＡＩ「Gemini 」搭載で交渉中－関係者
研究ツールまとめ2023｜cvpaper.challenge