ほぼリアルタイム！？爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI！『kotoba-whisper-v2.0』 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ
テレビ朝日「ハマスカ放送部」をご覧になった方のためのSuno AI入門（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
10月29日午前0時15分に放送されたテレビ朝日の番組「ハマスカ放送部」にゲスト出演していました。ハマスカ放送部は、ミュージシャンのハマ・オカモトさんと、女優・タレントの齋藤飛鳥さんがホストを務める音楽番組です。 この回では、人気お笑いトリオ「トンツカタン」の森本晋太郎さんも参加されてました。 現在、TVer、TELASAによる見逃し配信、YouTubeによる未公開シーンが視聴できるので、まだの方はぜひご覧ください。 ・ハマスカ放送部：AIで楽曲作り！驚愕クオリティの妄想曲完成（Tver） ・ハマスカ放送部：AIで楽曲作り！驚愕クオリティの妄想曲完成（TELASA） 今回のテーマは、この連載でもたびたび取り上げている、生成AIによる作曲。筆者は有力な作曲AIサービスであるSuno AIについて本を書いたりもしていることから、ゲストとして呼ばれました。 ご覧いただいた方に向けて、この回で使っ
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
(マジの)ご家庭にジャービス。完全 Macのみで日本語音声応答するAIを作った｜shi3z
Speech-to-speechは、NVIDIAのGPU搭載マシンがあればローカルで音声認識、応答生成、音声合成ができる画期的なオープンソースツールだった。 しかし一つだけ不満があったのは、これが日本語には対応していないということだ。 ワイはコスモポリタンである。 ・・・そう名乗ってしまったから、「そういえばコスモポリタンってなんだろう」と思ってClaude-3に聞いてみた。 コスモポリタンは以下のような意味や用法があります: 1.飲み物としてのコスモポリタン: ウォッカ、クランベリージュース、ライムジュース、トリプルセックを使ったカクテル 1980年代後半に人気が出て、特に映画やテレビドラマの影響で広く知られるようになりました 2.思想・概念としてのコスモポリタン: 世界市民主義、国際主義を表す言葉 国境や文化の違いを超えて、世界中の人々と交流し、理解し合うという考え方 狭い地域や国家の
LLMでマリオをプレイ「Large Language Mario」を作って試してみました
LLMのチャット以外の可能性 ChatGPTなどで話題のLLM（Large Language Model）、用途としてはチャットボットとしての使われ方が多いですが、チャット以外にも使える可能性を秘めています。 具体的には、生成AIでロボット制御をする「RT-1」や、マインクラフトをプレイする「Voyager」などがあります。これらの詳細の解説は以下記事参照ください。 今回は、夏休みの自由研究（と呼べるほど高尚なものではないですが）として、手軽に分かりやすい例として、LLMでマリオをプレイできるか試してみることにしました。 LLMでマリオをプレイ マリオに関しては、以前に深層強化学習で全ステージクリアにチャレンジしたことがあります。 複数人の有志の協力があり、ループを多用する8-4を除いたステージを全てクリアすることができました。ただ、ステージごとにシミュレータで半日以上かけて学習させる必要
SEOにおいて、AIよりも大きな地殻変動が人知れず起こっている - ブログ - 株式会社JADE
JADEファウンダーの長山です。 今回は、7/25に開催したセミナー「AIを超える大転換に気づいてますか？ SEOツールの新たな地殻変動」を記事化しました。セミナーにご参加いただいた方は振り返りがてら、ご参加いただけなかった方はキャッチアップしながら読んでいただけると嬉しいです！ 【目次】 AIブームはSEOに「革命的」な影響をもたらしたか SEOの地殻変動をもたらした2つのツールとは URL Inspection API Search Console BigQuery Export 2つのツールを使いこなすにはハードルもある マーケターが検索データに向き合うために開発された「Amethyst （アメジスト）」 AIブームはSEOに「革命的」な影響をもたらしたか ここ2年ほど、SEOに関する議論は、生成AI、特に大規模言語モデル (LLM - Large Language Model) が
生成AIのプロンプトを素敵に管理してくれるPythonの標準ライブラリ - Qiita
この記事について ファイルはTOML形式を利用します。 Pythonの標準ライブラリ（tomllib、string）を使った、生成AIのプロンプト管理を紹介します。 実施条件 Python 3.12（3.11以上が必要です） ライブラリのインストールは不要です 実装の紹介 今回は例として、Anthropicが公開しているプロンプトサンプルを置き換えていきます。 サンプルの中でもやや複雑なプロンプトになります。システムプロンプト、ユーザーとアシスタントのやりとりの往復があってから、質問を投げます。 普通にプロンプトを実装すると… まず、書き変える前の状態を見ていきます。Anthropicのサンプルそのままの状態です。 プロンプトサンプルから、プロンプトの実装部分をあらためて見てみます。 client.messages.create( model="claude-3-opus-20240229
無料でも使える便利な生成AIサービス
生成AIサービス 本を書いているのに、あんまり使いこなせてない気がする生成AIサービス。 一時期、サブスクに課金し過ぎたことに反省して、慎重になっていたのですが、いつの間にか無料でも結構便利に使えるサービスが増えていたので、あらためてまとめてみました。基本的に自分のためのリンク集なのですが、需要あるかもしれないので公開してみます。 なお、主に調べ物とか要約とか情報収集に使うものが中心で、エンタメ系や画像・動画系は除外しています。 ChatGPT 最初は、やはりベタなやつです。ChatGPTの本を書いているのでポジショントークもあるのですが、自分の中で基準になっているのはChatGPTです。 無料でも、最新のモデルであるGPT-4oが使えたり、Python実行環境であるAdvanced Data Analysis（Code Interpreter）が使えたりするようになっています。GPT-4
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
業界別生成AI活用のすゝめ｜Deloitte Japan
生成AIの登場は世界を喜ばせ、驚かせ、かつてはまだ遠い未来のことと思われていたAIの能力への扉を開きました。斬新なアウトプットを生成する驚くべき能力を持つ生成AIは、この種のAIを組織の利益のためにどのように貢献できるかという点で、興奮と刺激的なアイデアを促しています。洗練されたチャットボット以上に、生成AIはイノベーションを解き放ち、新しい働き方を可能にし、他のAIシステムやテクノロジーを増幅させ、あらゆる業界の企業を変革する可能性を秘めています。 この「業界別生成AI活用のすゝめ～The Generative AI Dossier～」では、6つの主要業界における生成AIの最も魅力的な60のユースケースを紹介しています。 消費財（消費財、小売、自動車、宿泊、レストラン、旅行、運輸を含む）エネルギー・資源・生産財（ER&I）金融サービス（FSI）政府・公共サービス（GPS）ライフサイエンス
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解」と題しまして、マイクロソフトが提供するRAG導入のためのリファレンスアーキテクチャについて解説します。 ※ 本記事の内容がベースとなっているオンラインセミナーのアーカイブが以下のYouTubeで配信されています。ぜひ見てね!! Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャとは？ マイクロソフトは、Azureでのシステム構築に役立つ様々な設計パターン（リファレンスアーキテクチャ）を提供しています。これらのパターンを参考にすれば、問題なく簡単にシステムを構築することが可能です。ゼロから設計を始める必要はありません。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/brows
東洋経済新報社「四季報AI」、開発元ロゼッタがAPI外部提供を開始。対話型生成AIを活用した企業分析サービスの構築が可能に
東洋経済新報社「四季報AI」、開発元ロゼッタがAPI外部提供を開始。対話型生成AIを活用した企業分析サービスの構築が可能に 株式会社メタリアル（本社：東京都千代田区、代表取締役：五石 順一）子会社の株式会社ロゼッタ（代表取締役：渡邊 麻呂）は、株式会社東洋経済新報社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：田北 浩章）の「四季報AI」について同AIエンジンの商用利用を可能とするAPIの提供を開始しました。 これにより、東洋経済新報社の「会社四季報オンライン」等を出典とする様々な洞察をスピーディーにユーザーへ提供するサービスの構築を実現いたします。 【「四季報AI」について 】 東洋経済新報社の「四季報AI」は、ChatGPTを活用し、「会社四季報オンライン」をはじめとする最新の記事・データを学習した対話型AIです。企業の事業進捗や業績などを元にした高精細な分析ができ、汎用的な生成AIと比べると
【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
Dynamic Window Approachによるローカルパスプランニングの基礎と強化学習との融合による移動障害物回避
この記事では、移動ロボットのナビゲーションに広く採用されているDynamic Window Approach（DWA）について、わかりやすくご紹介します。DWAは、そのシンプルな仕組みにも関わらず、自然な障害物回避を実現します。この記事の後半ではDWAを強化学習と組み合わせた研究事例にも触れます。これにより、例えば人間のような移動障害物を避けることが可能になります。完璧なソリューションではないにせよ、現実の応用において非常に興味深いアプローチであるため、この記事を通じてDWAの基本とその可能性について理解を深めていただければと思います。 3つの要点 では、まず最初に、DWAの３つの要点を記載します。これだけはまず覚えておいてください。 DWAは移動ロボットの実現可能な速度と角速度、物理的制約を考慮して経路を複数計画 生成した複数の経路から評価関数を用いて最適な経路を選択 強化学習と融合する
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マインドマップがAIによって「思考すら必要ない飛び道具」に変身した【老師オグチの家電カンフー】
累計50件以上のクライアントワークを通じて見えたポスト生成AI時代のエンジニア像について |株式会社LangCore
GPUなサービスをそこそこな費用で運営する | Kai INUI
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