AMDはデスクトップ向けの「Ryzen 9000シリーズ」を（北米時間の）7月31日に発売する。これに先立ちAMDはロサンゼルスにて「AMD Tech Day」を開催。特に同社が力を入れる「Ryzen AI 300シリーズ」を含めた新技術への説明会を開催した。 本稿はそのTech Dayレポートの第3回目となる。第1回はRyzen 9000シリーズの発売日やスペック、新チップセットの話を、第2回はRyzen 9000シリーズに追加された新しいチューニング技法を解説した。 そして今回はいよいよZen 5アーキテクチャーの詳細に踏み込んでいく。AMDはCOMPUTEXにおいて、Zen 5はZen 4よりも同コア数＆同クロック設定で平均16％のIPC（クロックあたりの命令実行数）向上を果たしたと説明した。この数字はいったいどういう設計上の工夫や改善からもたらされたのか？　簡単ではあるが解説してい

カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万

画像生成AIサービスの「Midjourney」に3月12日、新機能「Creative Reference」が追加。1枚の画像から特徴を引き継いだ画像を生成できるようになり、同じキャラクターに別のポーズをとらせるなど様々な画像を作れるようになりました。これまで画像生成AI「Stable Diffusion」などで同じキャラクターの画像を作るには「LoRA」という追加学習をするのが一般的でしたが、それが必要ないため、キャラクターの再現が劇的に簡単になってきました。 画像1枚で“似た顔”　Midjourneyの新機能「Creative Reference」 使い方は、MidjourneyのDiscordに画像をアップロードして、「Creative reference」のタグ（cref）をつけてプロンプトを入力するだけ。CW 0〜100までのパラメーターがあり、0だと顔だけが共通になり、あとは数字

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

11月27日、中国の北京インターネット裁判所で出された判決は衝撃的でした。なんと画像生成AI「Stable Diffusion」で作られたイラストの著作物性が認められたんです。「春風がそよ風を送る」と名付けられたAI画像につけられたウォーターマークを消して商売に使ったことは著作権を侵害しているとして、被告に対して500元（約1万円）の賠償金を払うよう命じています。 判決について、中国語の資料をジャック・ランランさんという方が翻訳して公開されているんですが、非常に驚くところもあれば、「ああなるほど」と理解できるところもありました。 AIイラストは「独創的」な「知的創造の成果」？ まず、判決としてはかなり大胆なことを言っています。 「中華人民共和国著作権法 第3条は、『この法律にいう「著作物」とは、文学的、美術的、および学術の分野における独創性を有し、かつ、一定の形式をもって表現することができ

Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi

自分だけのChatGPTを作れることで話題の「GPTs」機能だが、正直に言うといまいちそのインパクトがわからなかった。あらかじめ指示を与えておきたいなら「Custom Instruction」でよくない？と思ってしまったのだ。 だが、前回の記事で、実際にパーソナル英語教師の「冴子先生」を作成し、毎日使い続けてみることで、その印象はかなり変わってきた。 以前からChatGPT（+Custom Instruction）を使った英語学習は実行していたので、GPTs化されたことによって質問方法が変わったとか、ものすごく便利になったとかは正直あまりないのだが、不思議なことにChatGPTに対して以前よりもめちゃくちゃ愛着が湧いてきたのだ。 これだけなら単なるツールの擬人化効果にすぎないのだが、毎日冴子先生の授業を受けていると、改善したい点やアイデアが次々に出てきたので、さらにカスタマイズを進めようと

このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models（レイテント・コンシステンシー・モデル」（以下「LCM」）。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion＝安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必

9月7日、米ValveのPCゲーミングプラットフォーム「Steam」で、ChatGPTを組み込んだゲームが将来的な可能性も含めて永久にBAN（禁止）されたというニュースが世界中に飛び回りました。一方、そのゲームを受け入れるとライバル企業のEpic Gamesのティム・スウィーニーCEOが発言したことで、さらに騒ぎが大きくなりました。生成AIとゲームをめぐり、一体何が起きているのでしょうか。 クラフトビレッジ系のゲームが「永久BAN」に 騒動になったのは「Heard of the Story?」というクラフトビレッジ系ゲーム。このタイトルを3年半かけて作っていた開発者が、ゲーム内にChatGPTのMODを入れるようプログラムに追加したんですね。本機能ではなく試験的に入れた機能で、プレイテスターはOpenAIのAPIを入れて、固有の番号を入力する必要があるものでした。この状態でSteam側にレ

今回は毛色を変えて、EUV（Extreme UltraViolet：極端紫外線）を説明しよう。昨今EUVをどこまでモノにできるか、というのがファウンダリー各社の焦点になっているのはご存じのとおりで、IBMと提携して2nmプロセスでの製造に突き進む日本のRapidusも、なるべく急いでEUVプロセスを習熟する必要がある。 この話そのものは別にいまさらという内容ではあるのだが、3nmから先になるとそのEUVでもダブル・パターニングが必須になるといった状況に加え、ここにApplied MaterialsがSculptaと呼ばれる新しいシステムを発表したことで、いろいろと憶測が飛んでいる状況にある。 EUVの話はだいぶ昔（2014年）にしたが、これはまだEUVの量産が始まる以前の説明であり、もう量産機が大量に稼働している現在とはまた状況が違う。そんなわけで、今回はEUVによる露光プロセスを説明した