GPT-4は、GPT-3の500倍となる100兆個のパラメータを持つだろう | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のAlberto Romero氏はMediumのコントリビューティングライターで、AIの技術的可能性とその批判的検証に関する記事を多数執筆しており、AINOWでもそれらの記事の一部を紹介しています（同氏の経歴はLinkedInを参照）。同氏が2021年9月にMediumで公開した記事『GPT-4は、GPT-3の500倍となる100兆個のパラメータを持つだろう』では、GPT-3の批判的検証とその後継モデルが実現するかも知れない能力が論じられています。 2020年6月にOpenAIが公開した巨大言語AI「GPT-3」は、ヒューマンライクな文章を生成することで世界を驚愕させました。同モデルは、ディープラーニングモデルを巨大化していけば人間の知性と同等なAGI（汎用人工知能）の実現に近づくという「スケーリング仮説」にもとづいて開発されました。 OpenAIがGPT-3をさらに巨大化してGPT-
12の機械学習スタートアップと働いてわたしが学んだこと | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のDaniel Shenfeld氏は、AI製品開発や企業のAI導入を支援するAIコンサルタントを個人で営んでいます。同氏がMediumに投稿した記事では、同氏がAIコンサルティングを通して学んだ8つの教訓がまとめられています。 学んだ8つの教訓は、それぞれに付けられた見出しを見ると大意がわかります。それらは、以下のようなものです。 製品を作るのであって、AIを作るのではない 考えるべきは問題であり、手段ではない データと製品のシナジーを探す データがはじめ、AIは後 効果的なコミュニケーションへの投資 早いが鈍くさいのは実は鈍くさくない 迷ったら、データを見せろ 信頼を築く なお、以上の教訓が解説されるにあたっては、本翻訳記事の元記事とは別のMedium記事で論じられた「製品とデータの適合」「モデル価値グラフ」「データ債務」といった概念が援用されています。こうした概念については、注釈を
BERTは本当に人間を超えているのか？自然言語処理の実態と本当の活用方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
Google AI Languageチームが2018年10月に発表した自然言語処理のモデル「BERT」は、質疑応答や自然言語推論といったさまざまな自然言語処理のタスクにおいて先行する言語モデルを凌駕する性能を実現しました。 国内では、2019年2月にチャットボットシステムを展開する株式会社サイシードが、「BERT」を文章の類似度を算出するためのキーワード抽出を自動で行う『sAI FAQ Builder』のサービスをリリースした他、株式会社ABEJAが2019年5月に「BERT」を活用したコンタクトセンター向けの新サービス「ABEJA Insight for Contact Center」をリリースするなど、徐々に活用が進んでいます。 今回取材したのは、ストックマーク株式会社のCTO 有馬 幸介氏です。ストックマークは、組織の情報収集の活性化ツール「Anews」や営業活動をAIを活用して効率
BERT（バート）とは？次世代の自然言語処理の凄さやできること・書籍を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2022年4月11日 現在、「BERT」というモデルが自然言語処理の分野で幅広く使用されています。 しかし、BERTと聞いても何のことかよくわからないという人がほとんどなのではないでしょうか。 そこで本記事では、BERTとはなにか、BERTの仕組みや特徴、活用事例などを紹介していきます。 BERTとは BERTとは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersを略したもので、「双方向Transformerによる汎用的な言語表現モデル」として、2018年10月11日にGoogleによって公開されました。 これは、「双方向Transformer」によって言語モデルを事前学習することで汎用性を獲得し、さらに転移学習させることで8個のベンチマークタスクで最先端の結果を達成しました。 つまり、一つの言語モデルを一度事前学
なぜデータサイエンスのゼネラリストになるべきではないのか | 人工知能ニュースメディア AINOW
著者のJeremie Harris氏は、データサイエンティスト志望者が職に就くまで助言を行うメンターシップ・サービスを提供するスタートアップSharpestMindsの共同設立者。同氏が英文長文記事メディアMediumに投稿した記事では、データサイエンティスト志望者が目指すべきキャリアパスについて論じられています。 現在「データサイエンス」という言葉で語られる内容は広範囲にわたる一方で、データサイエンスをビジネスに活用したい企業はそれぞれ個別的な問題を抱えています。こうした現状をふまえて、同氏はデータサイエンティスト志望者に「どんなデータサイエンティストになりたいのか」ということを第一に考えることをすすめています。というのも、漠然とデータサイエンスに関して何でも知っている人材より、企業が抱えている具体的な問題を解決する専門的なスキルを持っている人材のほうが雇用のチャンスに恵まれるからです。
どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 工学部女子大生のranranです。 私は彼氏のことが大好きで、いつも彼氏のことばかり考えています。もちろん、将来的には彼氏の「奥さん」へと昇格したいと考えています。しかし、このまま時間の流れに身を任せていてれば、自然と「彼女」から「奥さん」になれるのでしょうか？ 非常に不安です。
ありそうでなかった！日本のAI関連の大学研究室をまとめた「AI Lab Map」Ver1.0.4を公開 | AI専門ニュースメディア AINOW
こんにちは、AINOWの亀田です。 2016年は、産学連携プロジェクトが盛んになり、AIを研究している研究室の名前を目にすることが増えたと感じた方も多いはず。そこで、AINOWでは、日本のAI関連の研究をされている研究室をまとめてみました。 （まだまだあると思いますので、Ver1.0ということで出します…!） 「私の出身研究室がない」、「あの有名な先生が抜けている」とのご指摘、大歓迎です！ どんどん追記・修正いたします。 ※追記：2/1 Ver1.0.2に更新いたしました。 ※追記：2/6 Ver1.0.3に更新。50名を追記しました。 ※追記：2/10 Ver1.0.4に更新。6名を追記しました。 この研究室マップから、各企業と研究室が繋がり、企業からは、AIに関わる事業の推進、研究室側からは、AIを研究する学生の就職活動の役に立つを願っています。
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データの前処理時間も効率化！プログラミング不要の分析ツール「nehan」が提供開始 | AI専門ニュースメディア AINOW