動画生成AIについて：一番星はてのは目をゆっくり開き、踊れるか
Krita の AI Diffusion プラグイン、SD のインターフェースとしてかなり良い。話題の LCM によるライブペイントも便利だし、イラストレーションツールだからレイヤーや選択ツールが使えるのが強い。すでに SD でできたことだが、こんな感じの変換が素早く、気持ちよく行える。https://t.co/bUPOZrKs1n pic.twitter.com/0hn8iMHHms — Naoto Yokoyama (@builtinnya) November 18, 2023 これらを ControlNet8 で入力して AnimateDiff を使えば済むと考えていたが、甘かった。 動画生成 AI に期待しているのは、この2枚の画像の間のフレームを説得力のある形で補間することである。しかし、7秒という長さでは、例えば次の動画1のようになってしまう。 動画1. 図1と図2を使い、パラ
Google AI Studioを使ってみる
こんにちわ。 GMO NIKKOのT.Mです。 Google AI Studioとは Google AI Studioは、GoogleのAIモデルであるGeminiを使ってプロンプトの検証やモデルのチューニングなどが行える開発ツールです。Gemini APIのAPIキーの取得もできます。 Google AI Studioの始め方 Googleアカウントがあれば始められます。 企業などでGoogle Workspaceを使っている場合は、「早期アクセスアプリ」を有効にする必要がありました。システム管理者に相談してみましょう。 Google AI Studioの起動 Google AI Studioの公式ページから「Google AI Studioにログイン」ボタンを押せば、画面が開きます。 ログインするとGoogle AI Studioが開きます。 クイックスタート クイックスタートのドキュ
OpenAI(ChatGPT)のfine-tuning機能を早速試してみた~ひろゆきのスパチャを例に - Qiita
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<ここにAPI_KEYを書く>" # driveをマウント(Colabからファイルを読み込めるようにする。初回は認証が必要なので許可します。) from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # 階層を移動(仕組み詳細はこちら -> https://www.ushiji.online/colab-file-upload) %cd "/content/drive/<colabを作成したフォルダーのパス>" データの作成 学習させるデータは以下のようなフォーマットで作成する必要があります。最大50MBまで対応しています。これは、公式tutorialの例ですが、皮肉な回答を返すように学習させているものです。 {"messages": [{"
GPTが単純に回答するだけでなく、動的に振る舞えるようになる Groundingを使ったプロンプティング「ReAct」の流れ
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。次に、ReActについてと、ReActにおけるプロンプトの流れについて話します。前回はこちらから。 外部情報を取得して文脈として与える考え方「Grounding」 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：時間的にはあと5分しかないんですが、すみません、延びるのを前提でやらせてもらいます。 外部情報を取得して文脈として与える考え方に「Grounding」というものがあります。いきなり出てきて何なのかという話になってくるんですが、いわゆるBing Chatに近いものです。 Bingは基本的
日本語特化型の大規模言語モデル、OpenCALMとrinna/japanese-gpt-neox-3.6bの検証 - Qiita
日本語特化型の大規模言語モデル、OpenCALMとrinna/japanese-gpt-neox-3.6bの検証自然言語処理検証モデル評価ChatGPT大規模言語モデル 目次 はじめに モデルの概要 検証環境 導入方法:OpenCALM 検証:OpenCALM 考察:OpenCALM Instruction Tuning 導入方法:rinna 検証:rinna 考察:rinna おわりに はじめに この記事はCyberAgentが公開した日本語特化のLLM(大規模言語モデル)、OpenCALMと、株式会社rinnaが公開した日本語特化のLLM、japanese-gpt-neox-3.6b/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を検証した記事です。 色んなプロンプトを与えて、どのように出力するか。 そして素の大規模言語モデルがどのような出力をしていて、
オレ的EXPLAIN技を語っちゃうゾ - Qiita
メリークリスマス 本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2021の25日目です。今年も面白い記事がたくさん揃いましたね！！！ さて、みなさん今年のPostgreSQLライフはどんな感じでしたでしょうか？ 私はというと、なんだかチューニングばっかりやってました。1案件でいろいろお手伝いすることはまあまああったのですが、複数から次々チューニングの相談をもらって、歴代継承者の個性を発現したデクくんのごとく駆け回ったのが今年のハイライトです。 （この綱渡り感、、、伝われ！！！） 俺たちは雰囲気でチューニングしている 今回上手くいったけど、あの時たまたまひらめいた1案をぶつけてみたら効果でたのであって、次善の策なんてなかったけど？？って毎回思ってるから、雰囲気でやっていると思う、マジで。コミュニティのノリだと笑いが起きていいんですけど、少しでも勝率を上げるために、若手の前でド
SQLが重いときに見るお気軽チューニング方法
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
デザイナーやディレクターも知っておきたい、ページ表示速度の高速化の基本
スマホからウェブにアクセスするユーザが増え、ウェブサイトの表示速度の高速化がより重要な制作の課題になっています。1ページもののサイトなら、フロントエンド・エンジニアが一人で実装できるかもしれませんが、ある程度の規模のウェブサイトではワークフローやサイト全体の設計にも関わってきます。また、表示速度の高速化の方法を知らなければ、最適化しやすい、より高度なデザインは実現できないでしょう。エンジニアだけでなく、デザイナーやディレクターがこういった情報を知っていれば、よりスムーズに結果を出せるウェブサイト制作ができるはずです。 ページ表示速度の改善にはいろいろな方法がありますが、この記事では一番効果がありそうなところから攻めていきたいと思います。自分もまだまだ勉強中なので、まずはfilament groupのScottさんの記事 やClearleftのJeremyさんの記事 を参考に、フロントエンド
ウェブページの高速化のために読んでおきたいサイトのまとめ
ユーザビリティの改善や検索エンジン対策としてウェブページの読み込みスピードの高速化は非常に重要です。ということで、ページの読み込みスピード向上のために役立つサイトをまとめてみます。 ページ読込速度の重要性 次の事例にあるように、ユーザーは表示速度に敏感です。 Googleによるとページの読み込みが0.5秒遅くなると、検索数が20%減少する Amazonによるとページの読み込みが0.1秒遅くなると、売り上げが1%減少する そして、Googleのアルゴリズムにウェブページの読み込み速度が追加されて以降、サイトの高速化への注目度は高まっています。 Google、ウェブページの読み込み速度をアルゴリズムに取り入れたことを発表 | 海外SEO情報ブログ Googleがついに順位決定に表示速度を使い始めた（公式発表） | Web担当者Forum Google、検索順位にページ読込速度の考慮を開始 [詳
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