当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
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GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
GPT-2でブログ記事のタイトルをTogetterまとめ風にする「面白いのでやってみて」 - 詩と創作・思索のひろば
オレ定義だけど Togetter まとめ風というのはこういうやつ。 散歩で急にシロクマと会っても食べるのは肉だけにしたほうがいい「肝臓1gに含まれるビタミンAが致死量を超える」 - Togetter まとめタイトルの終わりに誰かのツイートの引用を挿入する、という形式。よくできたもので、誰かの生の声が入っているだけで、感想やハイライトを抽出し、ちょっと気を引くことができる。まあ一種の演出で、ニュースサイトがやってることもある。 タイトルでアテンションを奪い合わなければならない宿命におけるクリック最適化の手法ということだろう。今回はこれを真似してみることにする。すでに書かれた自分のブログ記事に、括弧書きでセリフっぽいものの引用を捏造して付け加えることで魅力がアップするのか、という実験だ。 こういう生成系のタスクも、とりあえず HuggingFace+Google Colaboratory でや
Top > 学術＆研究 > rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習
GPT-2におけるテキスト生成
はじめにMachine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、OpenAIからGPT-3が発表され、生成系モデルが大きな注目を集めています。 そこで、本記事では、弊社で作成している生成系モデルの紹介をいたします。 自然言語処理におけるテキスト生成自然言語処理（NLP）は、人間の言語（自然言語）とコンピュータの相互理解、特に大量の自然言語データをコンピュータに処理および分析させるための研究分野です。 今回紹介するテキスト生成は、この自然言語処理の研究分野の一つです。 テキスト生成の応用例の一つは、スマートフォンのキーボードでの次の単語の予測です。このタスクはまさに言語モデルが行うことと同様です。言語モデルは、単語のリストを受け取り、次の単語を予測します。 図1の例では、言語モデルが「今日は」という単語を受け取り、次の単語で
by Suzy Hazelwood 人工知能を研究する非営利組織のOpenAIが開発したAIによる文章生成ツール「GPT-2」は、高精度のテキストを簡単に自動生成できるといわれており、開発陣が「あまりにも危険過ぎる」と危惧するあまり論文公開が延期される事態にまで発展しました。そんなGPT-2は2019年2月、5月、8月と段階的にパラメーターを増やしたモデルが公開されてきましたが、ついに15億個ものパラメーターを持つ最新版がリリースされました。 GPT-2: 1.5B Release https://openai.com/blog/gpt-2-1-5b-release/ GPT_2_Report.pdf (PDFファイル)https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/GPT_2_Report.pdf OpenAIはGPT-2が非常に高度な文章を生成する
人工知能を研究する非営利組織のOpenAIが開発したAIによる文章生成ツール「GPT-2」は高精度の文章が自動生成できるため、開発陣が「あまりにも危険過ぎる」と危惧して論文公開を延期する事態に発展しました。このGPT-2のトレーニングに使用されるアーキテクチャを直接適用し、自動で画像を生成する技術が開発されています。 Image GPT https://openai.com/blog/image-gpt/ ある領域で学習させたモデルを、ほかの領域に転用する技術を転移学習(トランスファーラーニング)と呼びますが、GPT-2はこの転移学習モデルによって大きな成功を得ました。人間が関わらない教師なし学習は、GPT-2の他にも、Googleの「BERT」やFacebookの「RoBERTa」などで、目覚ましい進歩を遂げています。一方、自然言語の分野では転移学習モデルの成功は目覚ましいものの、これま
13億パラメータ日本語GPT-2を使ってみる
2021年11月18日にOpenAIが「GPT-3」のウェイティングリストを解除すると発表しました。 これにより申請すれば誰でもGPT-3のAPIを使用できるようになります。 ということで、GPT-3 ... ただ、上記の記事でも紹介していますが、日本語に特化したモデルではなく、やっぱり日本語で生活している人にとっては日本語のGPTが欲しくなりますね。 そこで、13億パラメータを持つGPT-2のモデルを日本語で学習して、公開してくれたのがこの「rinna」社です。 ということで今回は、この日本語GPT-2を触ってみたいと思います。 なお、今回はモデルの説明は一切ありませんので、詳細についてはこちらの記事を参照していただければと思います。 GPT ... 『【論文解説】OpenAI 「GPT」を理解する』 一番仕組みを詳しく解説しています。GPT-2 ... 『【論文解説】OpenAI 「G
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生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年4月（1日～30日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 「GPT2」に再び脚光？スケーリング則の論文 最初に取り上げるのが、大規模言語モデル（LLM）のスケーリング則に関する論文「Phys
謎の高性能AIモデル「gpt2-chatbot」がChatbot Arenaに登場、GPT-4.5かGPT-5なのではないかと話題に
ユーザーがログインせずに様々な言語モデルとチャットしてその出力を評価することができるウェブサイト「LMSYS.org」のChatbot Arenaで、「GPT-4.5」あるいは「GPT-5」と思われるモデルがテストされているのではないかと話題になっています。 GPT-2? https://rentry.co/GPT2 GPT-4.5 or GPT-5 being tested on LMSYS? | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=40199715 プロンプトエンジニアであるdesuAnon氏によると、LMSYS.orgで利用可能になったモデルの一つである「gpt2-chatbot」は従来のGPT-4モデルやClaude 3 Opusが解決できないレベルの問題に対応し、英語だけではなく日本語の処理能力も高く、アスキーアートの
OpenAIの「超知性」誕生に備える研究チームがGPT-2のような弱いAIモデルでGPT-4のように強力なAIを制御する方法を詳しく説明
チャットAI「ChatGPT」などの開発で知られるOpenAIは、人間よりもはるかに賢いAIである「超知性」が2033年までの10年間で開発されると推測しています。しかし、超知性を確実に制御する方法は現状構築されていません。OpenAIでは「スーパーアライメントチーム」を立ち上げ、超知性を制御するための研究が行われており、その方法を解説しています。 WEAK-TO-STRONG GENERALIZATION: ELICITING STRONG CAPABILITIES WITH WEAK SUPERVISION (PDFファイル)https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf Weak-to-strong generalization https://openai.com/research/weak-to-st
「gpt2-japanese」の「mediumモデル」が公開されたので、AIによる日本語テキスト生成を試してみました。 1. gpt2-japaneseのインストール (1) Google Colabのノートブックを開く。 (2) メニュー「編集→ノートブック→ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」を選択。 (3) 以下のコマンドで、「gpt2-japanese」をインストール。 # gpt2-japaneseのインストール !git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese %cd gpt2-japanese !pip install -r requirements.txt2. モデルのダウンロード「mediumモデル」を「gpt2-japanese」フォルダにダウンロードします。 # mediumモデルのダウンロード !wge
2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t
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生成AIブームの火付け役となった「ChatGPT」を提供する米OpenAIは、2023年3月に高性能な大規模言語モデル（LLM）「GPT-4」を提供して以来、次の高性能モデルについて沈黙を守り続けている。そんな中、LLMを比較できるWebサービス上にOpenAIのものらしき謎の高性能なLLMが現れた。同社のサム・アルトマンCEOも言及しており、OpenAIが関連している可能性も少なくなさそうだ。 米カリフォルニア大学バークレー校の研究室が運営するプロジェクト「LMSYS Org」（The Large Model Systems Organization：大規模モデルシステム機関）で公開しているWebサービス「Chatbot Arena」の中に、「gpt2-chatbot」というモデルが突如現れ、4月29日深夜（日本時間、以下同様）から話題になり始めている。 記事執筆時点の30日午後5時現在
はじめに Python 以外の言語から AI にアクセスするのは難しすぎると考えている人が多いと思います。しかし、最近は、事前トレーニング済みのモデルが多数公開されており、さまざまなプラットフォームやプログラミング言語から AI 推論を簡単に実行できるようになっています。 ここでは、Ruby 言語から ONNX ランタイムを実行して英文を生成できる GPT-2 モデルで遊んでみたいと思います。 ONNX ランタイムを使用すると、推論は簡単に実行できます。 事前準備とインストール。 下記の３つのGemをインストールします。 onnxruntime - ONNX Runtime のRubyバインディングです。 tokenizers - Hugging Face の提供しているTokenizerのRubyバインディングです。 numo-narray - Rubyの行列計算ライブラリです。NumP
みなさん、こんにちは！ こちらは「ABEJA AdventCalendar 2021」 の15日目の記事です。 データサイエンティストとは？ いきなりですが、データサイエンティストとは何でしょうか？ 私自身、データサイエンティストとして働いていますが、最近よく「データサイエンティストになるにはxxxxのスキルが必要だ」とか「データサイエンティストとはxxxxだ」みたいな論争話題をよく聞きます。 データサイエンティストという職業をよく耳にするようになってから、まだ時間も経っていないですし、今後どうなっていくのかも分かりません。 そんな中、データサイエンティストになるべく、データサイエンティストとして今後もキャリアを続けていけるようになるべく、各々がキャリアについて考えているので、色々な意見が出てくるのは自然なことかもしれません。 しかしまぁよく分からないですよね。 ということで、人々による議
教師ありデータをもっと減らしたい!! GPTの登場により、それまで何万、何十万も必要だった教師ありデータが、たったの数千個で足りるようになりました. これはとてつもない進歩です! しかし、、皆さんもこう思ったかもしれません、、 「数千個て多くない？？」 そうです！全くその通りです！ 何十万もの教師ありデータセットと比べるとそれは少ないですが、普通に数千個て多いですよね？笑 僕だったらそんなデータ作りたいと思いません😅 皆さんと僕がそう思ったように、OpenAIさんも同じことを思っていました. そこでOpenAIのエンジニアはまたもやすごいものを作り出したのです！ なんとGPTの進化系である「GPT-2」を作り出し、必要な教師ありデータを数個まで減らすことに成功したのです！ さすがは自然言語AIのパイオニアOpenAI様ですね、すごすぎます、、 この記事では「GPT-2」とは何なのか、どう
イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利の米AI（人工知能）研究企業OpenAIは11月5日（現地時間）、自然言語の文章を生成する言語モデル「GPT-2」を公開したと発表した。 同社は2月、GPT-2を発表したが、その段階では悪意あるアプリに流用される懸念から、オープンソース化はせず、縮小版モデルと論文のみ公開した。 GPT-2は、ネット上のテキストの次の単語を予測するためだけに訓練されたTransformerベースの言語モデル。800万のWebページのデータセットで訓練し、15億のパラメータを持つ。 同社は段階的にパラメータの少ないモデルを公開してきたが、これまで広範な悪用はされていないため、完全版の公開に踏み切った。完全版を公開することにより、外部の研究者らが、より高性能な合成テキスト検出モデルを開発することを期待するとしている。 機械学習エンジニアのアダム・キング氏が公開しているG
GitHub - EleutherAI/gpt-neo: An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library.
*As of August, 2021 code is no longer maintained. It is preserved here in archival form for people who wish to continue to use it. 🎉 1T or bust my dudes 🎉 An implementation of model & data parallel GPT3-like models using the mesh-tensorflow library. If you're just here to play with our pre-trained models, we strongly recommend you try out the HuggingFace Transformer integration. Training and inf
GitHub - tanreinama/gpt2-japanese: Japanese GPT2 Generation Model
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gpt2-japaneseのmediumモデルで架空のNAIST生をD進させてD進後の状況を独白してもらう - Seitaro Shinagawaの雑記帳
こんにちは、品川です。 最近仕事でGPT-2,3について調べてたのですが、日本語GPT-2を作っているプロジェクトのことを知りました。 github.com 見てみると学習済みモデル(small, medium)が公開済みで、fine-tuning用のコードなども揃っておりいたく感動しました。 本記事は生成結果をぜひみてみたいということで試してみたという趣旨の記事になります。 使い方は上記リポジトリのREADMEを読んでいただければ良いかと思います。 contextをオプションで指定することで、contextに沿った生成が可能とのこと。なるほど、ならば架空のNAIST生をD進させてD進後の状況を独白してもらうことも可能・・・？ 早速試してみる（この結果はフィクションです） python gpt2-generate.py \ --model gpt2ja-medium \ --num_gen
","unk_token":"","pad_token":"[PAD]","bos_token":"","cls_token":"[CLS]","sep_token":"[SEP]","mask_token":"[MASK]"}},"createdAt":"2022-03-02T23:29:05.000Z","discussionsDisabled":false,"downloads":5272,"downloadsAllTime":508495,"id":"rinna/japanese-gpt2-medium","isLikedByUser":false,"isWatchedByUser":false,"inference":"not-popular-enough","lastModified":"2024-07-20T07:50:47.000Z","likes":75,"pipelin
「gpt2-japanese」の「smallモデル」と「ファインチューニングのコード」が公開されたので、日本語によるGPT-2のファインチューニングを試してみました。 前回 (1) Google Colabのノートブックを開く。 (2) メニュー「編集→ノートブック→ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」を選択。 (3) 以下のコマンドで、「gpt2-japanese」をインストール。 # gpt2-japaneseのインストール !git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese %cd gpt2-japanese !pip uninstall tensorflow -y !pip install -r requirements.txt2. モデルのダウンロード「smallモデル」を「gpt2-japanese」フォルダにダウン
GPT-2: 1.5B release
As the final model release of GPT-2’s staged release, we’re releasing the largest version (1.5B parameters) of GPT-2 along with code and model weights to facilitate detection of outputs of GPT-2 models. While there have been larger language models released since August, we’ve continued with our original staged release plan in order to provide the community with a test case of a full staged release
AI対戦アリーナで無双していた謎の覆面チャットボット「gpt2-chatbot」がOpenAIの新モデルだった可能性が急浮上
チャットボットの能力をバトル形式で比較評価する「Chatbot Arena」というサイトに登場するやいなや、GPT-4などの強豪モデルを次々と打ち負かして話題となっていたAIの正体が、OpenAIの新モデルである可能性が高いことが判明しました。 gpt2-chatbot confirmed as OpenAI https://simonwillison.net/2024/May/8/gpt2-chatbot-confirmed-as-openai/ Mystery chatbot is likely a new OpenAI product https://www.axios.com/2024/05/02/mystery-chatbot-openai-gpt2 Is this mystery chatbot really GPT-4.5 in disguise? Here's how to
はじめに 2018年のBERT以降、高性能な自然言語処理モデルが次々に登場しています。その中でも特に話題となったのが、2019年2月にOpen AIが発表したGPT-2（Generative Pre-Training 2）です。 GPT-2は、同じくOpen AIが開発したGPTに対して、文章生成に特化した学習をさせたモデルです。発表当初、あまりに自然な文章を生成できるとして、フェイクニュースなどの危険性から、小規模モデル（それでもパラメータ数は1億2400万）のみが公開され、以後段階的に大きなモデルが公開されています。 このGPT-2ですが、現在は全てのモデルが公開されており、Dockerコンテナまで用意されているため、誰でも簡単に試すことができます。ということで実際にいくつかの文章を入力して、どの程度自然な文章を生成できるのか確認してみます。 参考までに、公開履歴は以下の通りです。 公
文章を楽に書きたい。 日常生活でそう思ったことはないでしょうか？ 文章を書く機会は社会人だけでなく学生でも多いと思います。 報告書やメール、レポート課題、そして今読んでいるようなブログなどです。 その時に出だしは順調でも途中で詰まったり、表現がわからずにネットで調べたりして、ちっとも進まないということがよくあります。 そういった場合に続きの文章を書いてくれる、もしくは続きの候補を出してくれるシステムがあると非常に便利ですよね？ 私もそういう楽をしたいために色々探ってみましたが、どうやら文章自動作成ツールを作るには「自然言語処理」というものを学ぶ必要がありそう……。 しかもそれを学ぶ上では数々の用語や知識が必要でなかなか難しそうでした。 楽になるためにはまずは勉強をしなくてはダメか、と諦めかけていたのですが、ネットの海を漂っていると事前学習済みのモデルがあることがわかりました。 そのひとつが
自然言語処理の技術紹介：危険すぎる（GPT-2）モデルと関連する技術を試してみた話（簡単な翻訳、ニュースの内容とFX動きの予測） - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2019.12.24 自然言語処理の技術紹介：危険すぎる（GPT-2）モデルと関連する技術を試してみた話（簡単な翻訳、ニュースの内容とFX動きの予測） こんにちは。次世代システム研究室のK.S.（女性、外国人）です。 そろそろ今年（2019年）も終わるということで、今年、盛り上がっていた人工知能（AI）の一部の関連技術をふりかえってみました。自分の勝手な印象ですが、今年の気になった技術だと、自然言語処理といったAIの一つです。特に、びっくり技術ニュースといえば、危険すぎると言われた自動文章作成モデルGPT-2だろうなと思いました。ということで、今回のブログでは、GPT-2についての勉強と簡単な実装を共有させて頂きたいと思います。 遡ってみると、2019年2月に、OpenAIといった有名な人工知能（AI）を研究する非営利団体がテキスト生成などの大規模な自然言語モデル（GPT-2）を発表しまし
日本マイクロソフトのチャットbot事業を分社化したrinna（東京都渋谷区）は4月7日、日本語に特化した「GPT-2」の言語モデルをオープンソース化した。製品開発に向けた実験のために構築したもので、「GitHub」や自然言語処理モデルのライブラリ「HuggingFace」で公開している。 GPT-2は、AI研究企業の米OpenAIが提供する言語モデル。「人間が使う言葉らしさ」を確率にしたもので、ある単語や文が与えられたときに、次に来る確率が高い自然な単語を推定するという。米NvidiaのGPU「Tesla V100」を使い、70GBの日本語テキストを約1カ月かけてトレーニングさせたため、高度な日本語の文章を生成できるとしている。
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 非営利の人工知能（AI）研究グループOpenAIは、文章を生成する言語モデル「GPT-2」の最終版をリリースしている。OpenAIは2015年にElon Musk氏らが設立したグループだが、Musk氏はすでに同組織を離れている。 OpenAIによると、新しくリリースされたフルモデルが生成する文章は、信頼性が旧版よりわずかに向上した。 OpenAIは段階的な公開プロセスの一環として、2月に言語モデルの一部（パラメーターは1億2400万）をリリースした。15億のパラメーターを持つフルモデルの代わりに縮小版を公開したのは、これが危険すぎる上、テロリストや国家の支援を受けたハッカーなど、悪意のある攻撃者に悪用される恐れがあるとサイエンティストら
日本語学習済みのGPT-2 pretrained modelを使って、入力文に続いて、どんな文章が生成されるのかを眺めてみた - Qiita
％ git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese Cloning into 'gpt2-japanese'... remote: Enumerating objects: 91, done. remote: Counting objects: 100% (91/91), done. remote: Compressing objects: 100% (60/60), done. remote: Total 132 (delta 40), reused 79 (delta 30), pack-reused 41 Receiving objects: 100% (132/132), 1.19 MiB | 1.35 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (59/59), done. ％ ％ cd gp
ChatGPTに自然言語処理モデル「GPT2-Japanese」の使用方法を聞きながら実装したら想像以上に優秀だった件 | 豆蔵デベロッパーサイト
前回は ChatGPT と Hugging Face を簡単に触ってみました。 今回は ChatGPT に自然言語処理モデル「GPT2-Japanese」の使用方法を聞きながらプログラムを実装してみたところ、想像以上に優秀だったので、その過程をご紹介したいと思います。 (想像以上ではありましたが、そのままコピペでは動作しなかったので、エラーの回避方法も ChatGPT に問いかけをしながら実装を進めました) ChatGPT の登場以降、SNSでは「プログラマーは失業する」とか「ソフトウェアエンジニアの危機」みたいな情報が散見されるので、ChatGPT がソフトウェア開発にどれくらい役に立つのかを試してみたくなりました。 前回は ChatGPT のベース技術である「Transformer」について調べていたので、その流れで今回は「”ChatGPT”の力を借りて自然言語処理を”実際に”プログラ
はじめに GPT-2のファインチューニングの仕方がなんとなくわかってきたので、メモとして残しておきます。 事前学習モデルはrinna社が提供してくれている以下の日本語モデルを使用します。huggingface/transformersから簡単にロードして使うことができます。 https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt2-medium こちらのモデルはmediumとあるので、TransformerのDecoderブロックが24層重なったやつですね。 今回紹介する内容はGPT-2条件付き文章生成です。 GPT-2のチュートリアル的な記事でよく見るのが、与えた文章の続きにくる文章を生成するようなものが多いかと思いますが、出力の形式等を入力の段階から制御するようなことをしてみようと思います。 GPT-2自体の理解や、使い方、ファインチューニングの仕方、生成文
OpenAIの「ChatGPT」やマイクロソフトの「Copilot」、グーグルの「Gemini」など、対話型AIの心臓部である大規模言語モデル（LLM）。だがその仕組を理解するにはプログラミングの知識が不可欠だ。 「Spreadsheets are all you need.ai」というウェブサイトでは、驚くことにExcelのスプレッドシートを使って、LLM（GPT2）がどのように動作するかを再現している。 GPT-2をローカルで再現 同サイトで提供されている「Spreadsheets-are-all-you-need」は、大規模言語モデル（LLM）の動きを再現するExcelシートだ。 ChatGPTのように、「Mike is quick. He moves（マイクは素早い。彼は◯◯動く）」とセルに入力するとチャット型AIのように「quickly（素早く）」と続きを出力してくれるという。
はじめに 2022年11月にOpenAIが公開したchatGPTの反響が凄いですね。 公開6日目にして100万人がユーザー登録したとか。 今のところは、無料で使うことができますが、いずれは利用が制限されるかもしれませんね。 ここでは、chatGPTよりは精度が落ちますが、無料で使うことができて、日本語に特化した事前学習済みモデルもあるGPT-2を採り上げ、文章生成にチャレンジしたいと思います。 具体的にはrinna社が開発したGPT-2モデルを使用します。 事前学習済みモデルだけでもそれなりの文章を生成できますが、せっかくなので、特定のドメインでファインチューニングさせてみて、文章生成をしていきたいと思います。 rinna社の日本語GPT-2の特徴 言語モデルは、会話や文章の「人間が使う言葉」を確率としてモデル化したものです。優れた言語モデルとは、確率を正確に推定できるものを指します。例え
オープンAIは、機械学習技術を利用して、画像の半分から残り半分を予測し、1つの画像を完成させられるAIシステムを開発した。以前に開発した驚くほど自然な「フェイクニュース」を量産できる文章作成ツールの画像版だ。 by Karen Hao2020.07.22 24 18 6 6 サンフランシスコに拠点を置く非営利の研究機関オープンAI（OpenAI） は2019年2月、もっともらしい英語の文章を書ける人工知能（AI）システムを発表した。「GPT-2」と呼ばれるこのAIシステムに文章や段落の冒頭部分を入力すると、AIが文章の続きを勝手に考えてくれるというものだ。GPT-2はエッセー程度の長さの文章まで生成でき、その内容はまるで人間が書いた文章のように一貫性がある。 そして今、オープンAIは、GPT-2と同じアルゴリズムに、画像の一部を与えたら何が起きるのかを探っている。重大な影響力と可能性に満ち
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rinna社、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを開発しオープンソース化
![DeNA ネットワーク運用監視ツールの紹介 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1b9acf5c47daa7b9d974947691fc12da8b40f44f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2024%2F10%2Fdena-network-monitoring%2Fcover.png)
rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習 | Ledge.ai
「危険すぎる」と話題の文章生成AI「GPT-2」の最新版がリリース、実際に使えるデモサイトも登場
「あまりにも危険過ぎる」と危険視された文章生成ツール「GPT-2」の技術で画像を自動で生成することに成功
OpenAIが研究を公表、GPT-4でGPT-2のニューロン解析 | Ledge.ai
生成AI業界は「GPT2」で騒然、RAGは実用化へ新手法が続々
gpt2-japaneseの使い方 (1) - mediumモデルによる日本語テキスト生成｜npaka
OpenAIの共同設立者が「GPT-2」をわずか90分の時間と3100円の費用で再現するレポートを公開
rinna、日本語に特化した「GPT-2」の大規模言語モデルを無償公開 | Ledge.ai
謎の生成AI「gpt2」登場で騒然 次世代のGPT？ アルトマンCEOも言及
Rubyで文章生成AI「GPT-2」を実行して遊んでみた - Qiita
データサイエンティストとは何か論争にAI(gpt-2)で終止符を打とうとした話 - Qiita
【GPT徹底解説】#2 教師ありデータはもう必要ない!GPT-2登場 ~ChatGPT凄さの根源~
OpenAI、まことしやかなフェイクニュースも簡単生成の言語モデル「GPT-2」の完全版を公開
rinna/japanese-gpt2-medium · Hugging Face
gpt2-japaneseの使い方 (2) - GPT-2のファインチューニング｜npaka
危険すぎるAI「GPT-2」は実際どこまで自然な文を生成できるのか - Qiita
自然言語処理初心者が「GPT2-japanese」で遊んでみた | 豆蔵デベロッパーサイト
rinna、日本語に特化した「GPT-2」の言語モデルをオープンソース化 学習済みモデルも公開
悪用の懸念もあるOpenAIの文章生成言語モデル「GPT-2」最終版リリース
GPT-2をファインチューニングしてニュース記事のタイトルを条件付きで生成してみた。 - Qiita
Amazon.co.jp: 作ってわかる! 自然言語処理AI〜BERT・GPT2・NLPプログラミング入門: 坂本俊之: 本
めちゃくちゃ重いけど動くぞ！Excelで「GPT-2」を再現したスプレッドシート
【自然言語処理】日本語GPT-2モデルをファインチューニングして文章生成をやってみる
画像の半分から残りを生成、オープンAIがGPT-2を応用
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