Perplexity AIとは？機能概要や使い方、料金体系を徹底解説！ | AI総合研究所
この記事のポイント Perplexity AIは、自然言語処理（NLP）と機械学習を使用した、日本語対応のAI搭載検索エンジンです。日本語を含む多言語に対応しているため、質問と回答を日本語で受け取ることができます。OpenAIのGPTモデルと検索エンジンを利用しており、信頼できる情報源からの引用を提供します。テキストベースの出力だけでなく、画像生成も可能です。新機能であるPerplexity AI Pagesについても紹介しています。 Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
GPT-4を超える日本語性能のLLM、PFN子会社がフルスクラッチで開発 無料トライアルを開始
β版では、PLaMo-100Bをベースに指示学習やモデルマージを行い、文章生成能力を高めた。無料トライアルは個人・法人を問わずに提供し、商用利用も可能。同社は今後、トライアルの検証結果から改善や追加学習などを実施し、商用版の「PLaMo 1.0 Prime」を今秋に発売する。 関連記事 PFNが生成AI新会社「Preferred Elements」設立へ 130億パラメータの和製LLMもオープンソースで公開 AIベンチャーのPreferred Networks（PFN）は、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を11月1日に設立すると発表した。併せて、研究・商用利用が可能な、130億パラメータの事前学習済み大規模言語モデル（LLM）「PLaMo-13B」も公開した。 「いつものやつ持ってきて」──PFNの荷物運びロボット、あいまいな指示にも対応可能に LLMの
「Llama 3.1」の日本語追加学習モデル、サイバーエージェントが公開 SNSでは「爆速すぎる」の声
サイバーエージェントは7月26日、米Metaの最新AIモデル「Llama 3.1 70B」を使った新たな大規模言語モデル（LLM）を公開した。Llama 3.1 70Bをベースに、日本語データを追加学習させたもので、Hugging Face上で公開している。ライセンスはMetaの「Llama 3.1 Community License」に基づいており、商用利用可能だが、利用規約などに同意が必要となる。 「Llama 3.1」シリーズはMetaが24日（現地時間）に公開した最新LLM。15兆トークンを超えるデータでトレーニングしたとしており、複数のベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-4o」や米AnthropicのLLM「Claude 3.5 Sonnet」より優れているという。
「AWSセキュリティを「日本語で」学習していくための良いコンテンツをまとめてみた」というタイトルでAWS Summit Japan 2024のCommunity Stageで登壇しました #AWSSummit | DevelopersIO
「AWSセキュリティを「日本語で」学習していくための良いコンテンツをまとめてみた」というタイトルでAWS Summit Japan 2024のCommunity Stageで登壇しました #AWSSummit AWS Summit JapanのCommunity Stageで登壇した「AWSセキュリティを「日本語で」学習していくための良いコンテンツをまとめてみた」の解説です。 こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSセキュリティの勉強してますか？(挨拶 今回はAWS Summit JapanのCommunity Stageで登壇した内容の解説です。 資料 解説 AWSとセキュリティの勉強をしていく時、嬉しいことにAWS関連の情報はたくさんあります。しかし、どの情報から勉強していくか迷いますよね？そこで、AWS Security Heroである私がオススメする「日本語で」学習するための良いA
小学生に教えるために編集者歴17年の父親が本気で考えた…｢きちんと伝わる文章｣を書く10のコツ ｢説明ができる｣とは｢生きる力がある｣ということ
「伝わる文章」とはどのようなものか 私はWEB媒体の編集者／ライターをかれこれ17年ほどやっている。日本語で情報を伝えるのが仕事だ。 ジャンルとしては長文の体験レポートを中心に扱ってきた。ライトな読み物で、書くのも簡単そうだと思われるかもしれない。いやいや、そうでもないのだ。それぞれのバックグラウンドを持ち観察力に優れた書き手が、五感をフルに使い数時間かけて体験取材をすると、情報量がとんでもないことになる。それを限られた字数で読者にわかりやすく伝えるのは、実は技術のいる作業なのだ。 また、私は特に編集部の中でも新人ライターを多く担当しており、書き慣れない人が書いた文章を一緒に直し、読み手に伝わる書き方をアドバイスする経験をずっと積んできた。 そんな私が、小学生の子供の中学受験によってあらためて「伝わる文章の書き方」を見つめ直すことになった。本稿ではその経験について少し語らせてほしい。
私が独学をして、マジ神だと思うサイトおよび他 - Qiita
初めに 私は独学でプログラミングその他について勉強をしていますが、基本的に知識を得るために金はかけません。調べれば何とかなるので。 私がプログラミングを始めるにあたって自分に投資したものは安いノートパソコンとマウスのみで合計金額は14600円（ノートパソコン14000円、マウス600円）ですね。 もちろんいいものはお金をかけなければ手に入りません。しかし、いいものというのはある程度のレベルにならなくては持っていても意味がほとんどないと思います。 実際にプログラミングの勉強を独学で始めると、なかなか教材を見つけることができず、え？こんないいサイトあったの！？もうちょっと早く見つけときゃあよかった！というものがめっちゃありましたので、これから独学でプログラミングの勉強をしたいという方に向けて、少しでもお役に立てたらと、紹介をしたいと思います。 というわけで、今回は私が感謝する神サイトおよびその
東工大など、日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」を無償で公開
東京工業大学(東工大)と産業技術総合研究所(産総研)の両者は12月19日、現在公開されている中で、日本語に強い生成AIの基盤である「大規模言語モデル」(LLM)としては最大規模となる「Swallow」を、米・MetaのLLM「Llama 2」の日本語能力を拡張することで構築し、Webサイト「TokyoTech-LLM」にて一般公開したこと、またオープンで商用利用も可能なことを共同で発表した。 同成果は、東工大 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授、同・横田理央教授、産総研の共同研究チームによるもの。今回、東工大は主にデータの語彙拡張によるモデル学習・推論効率の改善に取り組み、産総研はモデル構築に必須である大規模計算資源としてAI橋渡しクラウド(ABCI)を提供すると同時に、主に継続学習によるモデルの日本語能力の改善を担当したとしている。 産総研のAI橋渡しクラウド「ABCI」(出所:東工
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
ELYZAが公開した日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」についての解説 : (1) 事前学習編
ELYZAが公開した日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」についての解説 : (1) 事前学習編 はじめに こんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木 (@hikomimo)、中村 (@tyo_yo_)、堀江 (@eemon18)、平川 (@h__must__) です。 先日弊社株式会社ELYZAでは以下のようなリリースをさせていただきました。 Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 上記のリリースには、Metaの「Llama 2」をベースとした以下のモデルが含まれます。 日本語追加事前学習済みモデル ELYZA-japanese-Llama-2-7b ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast 上記の事前学習済みモデルに事後学習 (instr
生成AIに“視覚”与える学習ライブラリ、自動運転EVベンチャー公開 最大700億パラメータの学習済みモデルも
Heronは、各モジュールを追加学習するための学習コードと日本語を含むデータセット、学習済みのモデル群で構成。画像認識モデルと大規模言語モデル（LLM）をつなぎ、画像を入力に使えるようになる。例えば、Heronで学習したAIモデルは、画像に何が写っているかを正確に把握しつつ、前の質問を含む文脈を理解しながら画像について回答することができる。 Heronの学習ライブラリでは、学習するLLMを自由に変換可能。「既存の言語モデルの性能を生かしつつ、今後開発・公開される新たなLLMに対しても容易に対応できる柔軟性がある」（同社）という。 公開中の学習済みのモデル群は「Llama 2-chat」（700億パラメータ）「ELYZA-Llama 2」（70億パラメータ）「Japanese StableLM」（70億パラメータ）などをベースにHeronで追加学習し、マルチモーダル化させたもの。これらのモデ
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに
Googleが音声から「テキストと音声の両方」に翻訳できる大規模言語モデル「AudioPaLM」を発表
Googleが「AudioPaLM」を発表しました。AudioPaLMはテキストベースの言語モデルである「PaLM 2」と音声ベースの言語モデルである「AudioLM」を統合したマルチモーダルアーキテクチャであり、テキストと音声を処理・生成し、音声認識や音声翻訳などのアプリケーションに利用できるとのことです。 [2306.12925] AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.12925 AudioPaLM https://google-research.github.io/seanet/audiopalm/examples/ AudioPaLMは、AudioLMから話す速さ、声の強さ、高さ、沈黙、イントネーションなどのパラ言語情報を保持する
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
AI時代の英語学習法 - 運河
意識的な英語学習を再開して1年以上経つ。以前に英語学習をしていたときよりも、技術面での進歩のおかげでより効率的な学習ができるようになっていることに気づいた。 トライしてきた学習方法のなかで、いまも日常的に運用しているテクニックを紹介しようと思う。 僕自身の目的として、話す能力と読む能力にフォーカスしていたので、口頭英作文と語彙獲得の内容が多い。 この中で最もパワフルな学習方法は、AIと最も関係ないので最後に書く。Anki による長期記憶化システムである。 YouTube 字幕を使った語彙獲得 好きな映画を見続けるだけで、自動的に語彙が増えていき、リスニング能力も高まっていくとしたら、素晴らしいことだと思う。 Language Reactor という Chrome 拡張を使うと語彙獲得がとても捗る。画面に検索可能でスクロール可能な字幕を開きつつ、動画を見ることが可能になる。 最近の YouT
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
TypeScriptを効率的に独習しよう！ 無料で学べる「TypeScript Deep Dive」日本語版の翻訳者が学習法を解説
TypeScriptは近年JavaScriptに代わってWebフロントエンド開発で利用されているプログラミング言語です。TypeScriptは開発生産性および開発者体験に優れていることから、開発現場で広く採用されています。TypeScriptを学ぶことは、今後のWebフロントエンド開発では、ほぼ必須といって良いでしょう。この記事ではTypeScriptを使うメリット、ならびに「TypeScript Deep Dive 日本語版」を活用してTypeScriptを短期間で学習する方法を紹介します。 はじめに 筆者はSIer出身のITエンジニアです。ゲーム開発会社などを経由して現在は一般企業でエンジニアとして勤務しています。はじめてTypeScriptの重要さを知ったのは、2018年ごろに「TypeScript Deep Dive」を読んだときでした。そして、今後必ず多くの人に役立つと考え、オリ
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Googleのコンピューターサイエンス学習教材「CS First」に日本語教材が登場！【どれ使う？プログラミング教育ツール】
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