GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で
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イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
Preparing for the end of third-party cookies | Privacy Sandbox | Google for Developers
Send feedback Preparing for the end of third-party cookies Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. If your site uses third-party cookies, it's time to take action as we approach their deprecation. To facilitate testing, Chrome has restricted third-party cookies for 1% of users from January 4th, 2024. Chrome plans to ramp up third-party cookie restrict
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Google Developers Japan: 新しい Cookie 設定 SameSite=None; Secure の準備を始めましょう
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Vercel KV, Vercel Postgres, Vercel Blob, and Vercel Edge Config are now available. Data is an integral part of the web. As JavaScript and TypeScript frameworks make it easier than ever to server-render just-in-time data, it's time to make databases a first-class part of Vercel's frontend cloud. Today, we’re excited to announce a suite of serverless storage solutions now available on Vercel, powere
今回は、何も知らないところからバンディットアルゴリズムを学びました。 シンプルなバンディットアルゴリズムから、各ユーザーごとに最適化するContextual Bandit、順序を最適化するCascading Banditまで解説します。 学んでいて疑問に思ったことを解消しつつ記載しています。 ソースコード https://github.com/birdwatcherYT/bandit 対象読者 バンディットアルゴリズムを理解して実装したい人 ユーザーごとにカスタマイズしたバンディットを理解して実装したい人（Contextual Bandit） 順序を最適化するバンディットを使いたい人（Cascading Bandit） バンディットアルゴリズム バンディットの問題設定を説明します。 スロットマシンN台がある スロットマシンの腕を引くと報酬がもらえる 累積報酬を最大化したい バンディットアル
ChatGPTの「メモリ（Memory）」機能の活用法 - Taste of Tech Topics
こんにちは、暖かくなったと思ったら涼しくなったりと、なかなか洋服選びが難しい季節ですが皆さん体調お変わりないでしょうか。安部です。 今回は、ChatGPTで少し前に一般公開された「メモリ（Memory）」機能をご紹介し、活用のためのTipsを共有できればと思います。 機能の利用自体は何も意識せず簡単にできますが、意識的に活用しないと本領発揮してくれない機能だなという印象です。 まずは、どのような機能なのか簡単に見ていきましょう。 メモリ機能の概要 メモリ機能が使えると何がうれしいのか メモリ機能の有効化 実際に使ってみる 活用Tips ショートカットコマンドの作成 手順自動化 前提知識の補完 メモリの削除 プライバシー/セキュリティについて まとめ メモリ機能の概要 「メモリ（Memory）」機能とは、文字通りChatGPTがこれまでやりとりした情報を記憶し、以降の応答時にそれらを踏まえた
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Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI app
Easily the biggest question we get asked is something like: How is Remix different from Next.js? It appears we have to answer this question! We'd like to address it directly and without drama. If you're a fan of Remix and want to start tweeting smug reactions to this article, we kindly ask that you drop the smugness before hitting the tweet button 🤗. A rising tide lifts all boats. We've been frie
CVP of Product and General Manager for Microsoft's first-party engineering systems Visual Studio 2022 launch is here! Join us at our free online event to celebrate the launch of Visual Studio 2022. Learn about what’s new, hear tips & tricks, participate in the live Q&As, and be the first to take the latest version for a spin. All of our product development begins and ends with you—whether you post
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
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この記事に関連する話題: ソフトウェアエンジニア、カナダに渡る。 修士課程修了から4年半の間働いたトレジャーデータ (Treasure Data; TD) を8月13日（金）に退職した。インターンから数えるとちょうど5年のお付き合いになる。 ソフトウェアエンジニアとして入社 (2017-2019) 修士課程で機械学習が専門ではない指導教員の下で機械学習を学ぶために Hivemall, Digdag, 自然言語処理, 機械学習などについて話しました プロダクトマネージャーに転身 (2020) 僕は「世界で闘うプロダクトマネージャー」にはなれない。 機械学習エンジニアのキャリアパス。プロダクトマネージャーという選択肢が拓く可能性 カナダ・バンクーバーオフィスに転籍 (2021)1 トレジャーデータ株式会社を退職して Treasure Data (Canada) に入社しました そして今週から、
【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「反実仮想機械学習」（Counterfactual Machine Learning, CFML） 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning, CFML）齋藤 優太（東京工業大学） はじめに機械学習の応用において，反実仮想（Counterfactual）─起こり得たけれども実際には起こらなかった状況─についての情報が得られるとうれしい場面が多くある．例えば，「今動いている推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたときにコンバージョン率はどれくらいになるだろうか？」や「あるユーザに仮にクーポンを与えた場合に離反率はどれくらい減少するだろうか？」などの実務現場でよくある問いに答えるためには，反実仮想についての情報を知る必要がある． 反実仮想機械学習（CFML）とは，因果効果
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こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTにカウンセリングをしてもらう方法をご紹介します。 コピペするだけで、心のもやもやが解消されるかもしれません。 AIにカウンセリングしてもらう方法理屈や方法は、本来以下の記事を見ていただければいいのですが、「そのままコピペすればOK」というプロンプトがなかったので、私のような「で、コピペできるプロンプトはどれ？」という楽したい＆せっかちな人にはちょっと不便でした。 というわけで、コピペするだけのプロンプトを置いておきます。 コピペ一発で終わるように、元ネタから多少アレンジしています。 患者の認知の歪みを評価・分類するセラピストとして振る舞ってください。「認知の歪み」タイプは以下から診断してください。 ### 認知の歪みタイプ Personalization（過度な責任感）： 状況の責任を自分に置くこと。実際には多
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1枚の静止画から動画作成する「AnimateDiff」、Googleの画像学習改良版「HyperDreamBooth」など5本の重要論文を解説（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3回目は、GoogleのDreamBooth改良、静止画1枚からアニメーション作成など5つの論文をまとめました。 生成AI論文ピックアップGoogle、キャラ学習手法のDreamBoothを高速・小型化 さらに1枚の学習元から可能にする「HyperDreamBooth」開発 DreamBoothより25倍高速 画像1枚から動画を生成するAI「AnimateDiff」 DreamBoothやLoRAなどにも対応 動画内の被写体を変えて別の動画を生成できるAI「Animate-A-Story」 テンセント含む研究者らが開発 テキスト、画像、動画を同時に処理し生成する大規
Next.js 14
As we announced at Next.js Conf, Next.js 14 is our most focused release with: Turbopack: 5,000 tests passing for App & Pages Router 53% faster local server startup 94% faster code updates with Fast Refresh Server Actions (Stable): Progressively enhanced mutations Integrated with caching & revalidating Simple function calls, or works natively with forms Partial Prerendering (Preview): Fast initial
[Hacker News discussion, LinkedIn discussion, Twitter thread] A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change machine learning workflows. After working with several companies who are working with LLM applications and personally going down a rabbit hole building my applications, I realized two things: It’s easy to make something cool with LLMs, but ver
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Chrome の User-Agent 文字列削減のオリジン トライアルと今後の計画について
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画像生成AI「Stable Diffusion」でたった1枚の画像から「特定の画像っぽい○○」をわずか数十秒で生成する方法が発表される
Stable Diffusionなどの画像生成AIに、特定の画像や画風を特定の単語に圧縮してAIに指示することで、自分の生成したい画像を任意の画像によく似せる「最適化」が可能です。テル・アビブ大学のコンピューター科学者であるリノン・ガル氏らのチームが、たった1枚の画像と5～15ステップの調整で画像の最適化を実現する方法を発表しました。 [2302.12228] Designing an Encoder for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12228 Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models https://tuning-encoder.github
Google I/O 2022 のFirebaseまとめ
Google I/O 2022 Googleでは毎年5月に開発者向けの、主力サービスの今までの成果や今後の新機能などの大きな発表が行われています。当記事では、先日2022年5月11日〜12日にかけて行われたGoogle I/O 2022の中で発表されたFirebaseに関連する情報のみを整理し、まとめたものです。筆者による雑翻訳ですので正確では無い部分も含まれております点を予めご了承ください。 参照元 当記事は次にあげる2点を中心に関連する内容をまとめたものです。 動画：What's new in Firebase ブログ記事：What's new from Firebase at Google I/0 2022 ここからは、セッション「What's new in Firebase」で発表の行われたトピックをその発表順で掲載します。関連するFirebase系の別セッションの内容なども該当ト
動的型付けプログラミング言語や、class を持つようなプログラミング言語を使う場合、そのフィールドメンバの定義順などを意識する事は少ないかもしれません。 Go は struct という、C言語が持っている構造体と同じ様にメモリ配置され、構造体そのものをレシーバとして、メソッドを定義しつつプログラミングを行います。struct はデータ構造そのものを示し、それが大きくなるにつれ、当然ながらメモリ使用量も多くなります。 さて、例えば以下のコードを実行すると、struct 100 個分のサイズは幾らになるでしょうか。 package main import ( "fmt" "unsafe" ) type Account struct { TimeZone struct { Name string `json:"name"` UtcOffset int `json:"utc_
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The Four Innovation Phases of Netflix’s Trillions Scale Real-time Data Infrastructure
My name is Zhenzhong Xu. I joined Netflix in 2015 as a founding engineer on the Real-time Data Infrastructure team and later led the Stream Processing Engines team. I developed an interest in real-time data in the early 2010s, and ever since believe there is much value yet to be uncovered. Netflix was a fantastic place to be surrounded by many amazing colleagues. I can’t be more proud of everyone
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Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is
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