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日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました — Stability AI Japan
日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました Stability AI Japan は日本語向け大規模言語モデル「Japanese Stable LM 3B-4E1T」及び「Japanese Stable LM Gamma 7B」を公開しました。前者は約30億パラメータ、後者は約70億パラメータのモデルであり、日本語タスクを用いた性能評価において、同等サイズのモデルで最高水準の性能を発揮しています。モデルはすべて商用利用可能な Apache 2.0 ライセンスにて公開しています。 今回公開したモデルは以下の通りです。 30億パラメータの汎用言語モデル: Japanese Stable LM 3B-4E1T Base 30億パラメータの指示応答言語モデル: Japanese Stable
生成AI領域における言語モデルは今、いくつかの方向で開発が進められている。 その1つは「大規模言語モデル（LLM）」の開発。大規模言語モデルは、生成AIの代名詞的な存在で、文字どおりサイズ（パラメータ数）が大きなモデルを指す。最近の例でいえば、GPT-4oやClaude 3 Opusなどが代表格といえるだろう。パラメータ数は公開されていないが、非常に大規模なモデルといわれており、パフォーマンスもかなり高いものとなっている。 もう1つが、大規模言語モデルに比べ規模が小さな言語モデル（Small Language Model＝SLM）の開発だ。SLMとは、LLMよりもパラメータ数が少なく、よりコンパクトで効率的なAIモデルのことを指す。一般的にLLMが数百億から数千億のパラメータを有するのに対し、SLMは数億から数十億程度のパラメータで構成される。 LLMは、テキストや画像、音声、動画など幅広
プレゼン資料を作成する場合、多くの方はPowerPointやGoogleスライド、Keynoteなどを活用されるかと思います。ですが、その利用シェアを覆す可能性を持つ画期的なプレゼンツールが登場したのをご存知でしょうか？ その名も、「Gamma（ガンマ）」。2022年8月にローンチされ、まだ日本国内での認知度は高くはありませんが、これまでのプレゼンテーション体験を劇的に向上させる先進ツールということで、いち早くご紹介させていただきます！ Gammaのすごさを一言で表現すると、「ドキュメントを書くだけで、それが良い感じのプレゼン資料になる」ということです。のちほど詳しくご説明しますが、具体的な特徴・使うメリットとしては以下のようなことが挙げられます。 ドキュメントを書くだけで、それをプレゼンのように見せられる プレゼン資料のデザインをする必要がない（ボタンひとつで変更が可能） スライド1枚ず
![AI搭載の神ツール「Gamma」の使い方と特徴を徹底解説！ドキュメントが自動でプレゼン資料に | SELECK [セレック]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6560448cd68bb0e77a874b66bd0aa5e0db8d1216/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdpd29bjwmgbr8.cloudfront.net%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F12%2F08162035%2F3a87f6fbd063ac97e34fcdf464db922d.jpeg)
Raspberry Pi 4+Chinachu v0.10.1-gamma.0 地デジ録画サーバー構築 - Qiita
はじめに Raspberry Pi 4が手に入って色々と遊んでいたタイミングでちょうどよく(？)ブルーレイレコーダーが壊れたので、買い直すくらいなら自作するかという事で今回地デジ録画サーバを構築した時のメモです. ひとまず録画してエンコードできれば良いのでストリーミング再生手順は省略。 簡易ですがMirakurun APIを使用したストリーミング再生について追記しました。 なお、本記事は以下の記事を参考に環境構築しています。 https://qiita.com/shotasano/items/3809b8f3e0b62d51d3c3 ⚠︎注意 以下の手順は全て自己責任でお願いします。 テレビ番組のコピー、配信は違法です。私的利用だけにして下さい。 TS抜き自体が現状グレーなのでそこらへん理解した上で利用できる方だけ利用して下さい。 この記事を参考にしたことにより生じたあらゆる損害について筆
パワポ資料をAIで無料作成【Gamma（ガンマ）AI】を活用！
パワポ資料はAIで無料作成する時代【Gamma】を活用しよう！ 仕事をしていて、時間のかかる資料作成。 夜な夜な作成した資料で、翌日の打ち合わせに使用することも。 Gammaは、AIを活用してプレゼンテーション資料やWebページを自動生成するツールです。 ユーザーが入力したテキストやファイルから、AIが自動的にスライドや文書を作成します。 デザインやコーディングの知識なしで、短時間で高品質なコンテンツを生成できます。 自動スライド生成：ユーザーがテーマや内容を入力するだけで、AIが自動的にスライドを生成します。デザインスキルがなくても高品質なプレゼンテーションが可能です。 多様なテンプレート：約30種類のデザインテンプレートが用意されており、目的に応じて最適なテンプレートを選択できます。テンプレートは簡単にカスタマイズでき、全体のデザインを一括で変更することもできます。 リアルタイム編集と
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MySQL Casual Talks Online(gamma) Vol.2 (2020/04/17 19:30〜)
新機能 connpass APIに新しく、所属グループを取得できるAPIやユーザーの参加イベントAPIを追加しました。各APIの詳細な仕様や利用方法につきましては、 APIリファレンス をご確認ください。またAPI利用希望の方は connpassのAPI利用について をご覧ください。 お知らせ 2024年9月1日より、connpassではスクレイピングを禁止し、利用規約に明記しました。以降の情報取得にはconnpass APIをご利用ください。APIご利用についてはヘルプページをご確認ください。 新機能 「QRコード読み取りによる出席機能」をリリースしました。事前に入場受付が必要な場合や、受付時に参加枠などによって個別の誘導が必要な場合にご利用ください。詳しくは こちら をご覧ください。 4月 17 MySQL Casual Talks Online(gamma) Vol.2 マイエスキュ
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キャラ付けプロンプトも公開。APIも。 gguf版,japanese-stablelm-instruct-gamma-7bをllama.cppで動かす。｜めぐチャンネル
キャラ付けプロンプトも公開。APIも。 gguf版,japanese-stablelm-instruct-gamma-7bをllama.cppで動かす。 それなりの結果が得られたので、速攻で記事にしました。めぐのキャラ付けプロンプトも公開しちゃいました（完全版では無いですが）。生成速度早いし、ローカルLLMでは今までにない感触です。プロンプトがいい加減なので女子高生設定なのに、飲みに行くそうです。でも最後には、「(笑)私はお酒に興味がないけど。」と付け足してますね。 注：）# 推論の実行の下、 stop=["### 入力"], を stop=["### 入力","\n\n### 指示"], に修正、これにより余分な生成が行われにくくなります。2023/10/30 環境llama.cppが動く環境で動作確認。 gitからllama.cppをcliしてディレクトリがあること。 コンパイル
初代PlayStation（プレステ／PS1）のゲームに対応したエミュレータアプリ「Gamma」がApp Storeで公開されています。 iPhoneおよびiPadで利用可能です。 Gammaはエミュレータアプリで知られた開発者ZodTTDによって開発されており、Deltaの開発者であるRiley TestutもZodTTDを高く評価しています。 更新：記事初出時App Storeのリンクが抜けていました。お詫びして修正いたします。 PS1ゲームに対応したエミュレータ「Gamma」がApp Storeに登場Gammaは初代PlayStationのみをサポートしており、PS2やPS3には対応していません。 いつでもゲームをセーブ＆ロード可能で、セーブの同期や、Bluetooth & MFiゲームコントローラーをサポートしています。 PS1ゲームに対応したエミュレータ「Gamma」がApp S
ロイヤリティの扱いについて：NFTに追及権は適用されるか？ https://gammalaw.com/wp-content/uploads/2022/03/NFT_Royalties.1000px.jpg 1000 648 David Hoppe David Hoppe https://secure.gravatar.com/avatar/adb0cbee7bf505a9132bd8e38dbeae10?s=96&d=mm&r=g 2022-03-31 2023-03-27 追及権は、芸術家にとって重要な収入源であり、所有者や収集家が自分のオリジナル作品を転売する際に、その収益の一部を受け取ることができる権利です。しかし、ファースト・セール理論は、追及権の規定と矛盾するように思われます。前者は、所有者が著作権保護を侵害することなく、購入した作品を自由に転売、配布、譲渡できることを述べていま
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Windows版の Google Chrome は ディスプレイの Gamma を sRGB に限定している？ - toruのブログ
1. 背景と目的 筆者は Windows版の Google Chrome で YouTube を視聴する際の最適なカラーマネジメントの設定について調べていた ディスプレイプロファイルを変更しながら動作確認をしていたところ、想定とは異なる動作を確認した 原因を調べた結果、筆者は Google Chrome に「ある仕様」が存在していると考えた その結論に至るまでに、筆者がどのような確認を行ったのか記録を残すことにした 2. おことわり 本記事で扱う動画コンテンツは YouTube の推奨エンコード設定[1] を参考とした BT.709 のコンテンツとします 本記事に登場する sRGB の用語は原則として Gamma 特性としての sRGB を指します 色域に関して sRGB の用語を使うのは極力避け、代わりに BT.709 を使います 理由は sRGB と書いたときに、それが Gamma を
はじめに 購買データの分析と言えば、RFM分析が有名ですね。リーセンシ―Recency（直近購買からの経過時間）、フリークエンシーFrequency（購買回数）、マネタリーMonetary-value（平均購買額)は購買行動を簡潔に表す指標です。これらの指標と確率分布を利用して個人レベルの購買行動や特性を予測・分析するモデルがマーケティングでは様々考案されています。このアプローチは、顧客の生涯価値（Customer Lifetime Value, CLV）を考え、個人レベルの購買力総合指標を用いた顧客管理に非常に役立ちます。 RFMではダメなのか？ RFM自体は顧客の潜在的な（真の）購買特性を表すものではなく、特性から発生した行動の間接的な結果です。それゆえ顧客の把握という意味では欠点があります。例えば同じリーセンシーのAさん、Bさんがいたとしてフリークエンシーが異なれば、AさんとBさんの
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Gamma App: Generate AI Presentations, Webpages & Docs
小規模言語モデル（SLM）とは？ マイクロソフトPhi-3やグーグルGammaは何を競うのか？
AI搭載の神ツール「Gamma」の使い方と特徴を徹底解説！ドキュメントが自動でプレゼン資料に | SELECK [セレック]
全部でも一部でもOK！ センスのいいプレゼン資料を自動で作ってくれる「Gamma」のつかいかた【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
PS1対応エミュレータ「Gamma」がApp Storeで公開 - こぼねみ
ロイヤリティの扱いについて：NFTに追及権は適用されるか？ - Gamma Law
RとStanでPareto/NBD, Gamma-Gammaモデル - Qiita
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