LLMの現在 - Speaker Deck今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
日本語画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AIは日本語向け画像言語モデル「Japanese InstructBLIP Alpha」を一般公開しました。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプション機能に加え、画像についての質問を文字で入力することで回答することもできます。 Japanese InstructBLIP Alpha「Japanese InstructBLIP Alpha」は、先日公開された日本語向け指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を拡張した、画像を元にしたテキストが生成されるモデルです。 「Japanese InstructBLIP Alpha」は、高いパフォーマンスが報告されている画像言語モデルInstructBLIPのモデル構造を用いております。少ない日本語データセットで高性能なモデルを構築するために、モデルの一部を大規模な
漫画未経験のエンジニアが今のAIで漫画制作にトライしてみた記録2023年夏時点版｜安野たかひろ
画像生成AIの躍進が目覚ましい。エンジニア兼SF作家の筆者としては、AIが絵を描けるようになるのなら、絵が描けない自分でも漫画制作ができるようになるのではという期待があった。実際に2022年の末頃にはstable diffusionを使った漫画制作UIのプロトタイプを作ってみたこともある。 Google ColabでAI漫画制作用のUIを試作してみた。コマごとにプロンプトが割り当ててあって、AIが裏でたくさん選択肢を作りまくってくれる。人間が大量の絵からベストなものを選んだり、構図やセリフの調整に集中できるようなワークフローがいいのではないかという仮説 #stablediffusion pic.twitter.com/zI64zm3cNI — 安野貴博 (@takahiroanno) November 10, 2022 それから半年以上の月日が経ち、世の中でもMulti ControlNe
ChatGPT can now see, hear, and speak
We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT what you’re talking about. We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT w
AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】
TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容
AIアニメの作りかた ComfyUI｜852話
AIアニメの作り方を説明していきます。 ざっくりな説明は上の動画を見ていただければわかるんですが、 少し細かい説明がこの記事になります。 完成物これはワンダープロジェクトJ2というゲームの二次創作アニメですが、30年近く前の作品です。 今回の流れは ・AIの一枚立ち絵を用意する ・AnimateAnyone-Evolvedで骨に沿って動かす ・AAEでつくった画像をControlnetをかけつつAIブラッシュアップ ・AfterEffectsで背景抜き ・AI背景一枚絵を用意する ・Runwayで動かす（ComfyUIでもできるが質がいいし時短になる） ・キャラの後ろに配置、キャラの画像を複製して影にして足元に配置 ・完成 です。 作業はComfyUIで行います。 ・AIの一枚立ち絵を用意する ・AnimateAnyone-Evolvedで骨に沿って動かす 骨を抜いたのはこちらのフリー動画
ChatGPTにゆっくり解説やらせたらヤバかった
ChatGPT-4が公開されたので遊んでたところこれゆっくり解説できるんじゃね...?となったのでやってみました。 実際にできたもの 実際AIに台本を書いてもらい、編集した動画がこちらです。 チャンネル自体全然動かしてないこともあって本編のみ公開しても再生されないと思ったので本編と対になるショート動画も制作しました。 short long このクオリティーの台本をAIがサクッと作ってくれるってすごい時代ですよね。なお、この動画のタイトル自体AIに考えてもらったものです。 またいくつか動画をアップロードしましたが、途中からは編集過程も自動化しました。 用いた技術 ChatGPT Node.js AquesTalkPlayer Remotion 1.ChatGPT 言わずもながら台本を作ってくれる作家さんです。 以下のようなプロンプトを渡し、ゆっくり解説風の対話を書いてくれるように命令しました
GPT-4 で Minecraft を自動プレイする Voyager を動かしてみた - Qiita
概要 GPT-4 に全自動で Minecraft をプレイさせる論文 "Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models" を紹介します。 Voyager は、継続的・段階的に複雑なタスクを学習し続けることができ、マップ開拓や新アイテム獲得の能力で既存手法に勝ると主張されています。 既存手法との違い LLM にツールや外部 API を与えて自律的に計画・行動させるアルゴリズムと言うと、ReAct, Reflexion, Auto-GPT などが特に有名です。 これらと Voyager の一番の差別化部分は、Iterative Prompting Mechanism および Skill Library と呼ばれるコンポーネントです。 Voyager はボットを操作するために Mineflayer という Java
ChatGPTプラグイン の作成方法｜npaka
1. ChatGPTプラグインの作成手順「ChatGPTプラグイン」の作成手順は、次のとおりです。 (1) APIの実装 (2) マニフェストファイルの作成 (3) OpenAPIドキュメントの作成 2. マニフェストファイルの作成2-1. マニフェストファイルの基本構成「マニフェストファイル」は、「ChatGPTプラグイン」のメタデータを記述するファイルです。APIのドメインの「/.well-known/ai-plugin.json」でホストします。 「マニフェストファイル」の基本構成は、次のとおりです。 { "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Plugin", "name_for_model": "todo", "description_for_human": "Plugin for managing a TODO list.
「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
GitHub - microsoft/muzic: Muzic: Music Understanding and Generation with Artificial Intelligence
Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence. Muzic is pronounced as [ˈmjuːzeik]. Besides the logo in image version (see above), Muzic also has a logo in video version (you can click here to watch ). Muzic was started by some researchers from Microsoft Research Asia and also contributed by outside collaborat
This Anime Does Not Exist
For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider 0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider 1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
OpenAI API
We’re releasing an API for accessing new AI models developed by OpenAI. Unlike most AI systems which are designed for one use-case, the API today provides a general-purpose “text in, text out” interface, allowing users to try it on virtually any English language task. You can now request access in order to integrate the API into your product, develop an entirely new application, or help us explore
「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI - CUBE MEDIA
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
Googleが映像からリアルタイムで動く人物を消し去る技術を開発、ムービーが公開中
ディープラーニングを用いて静止画から物体を取り除いて補正する技術などは既に実現していますが、Googleはさらに映像の「奥行き」に着目することで、ムービーから人や物を消したり、実際には存在しないオブジェクトを合成する技術の開発を進めています。 Google AI Blog: Moving Camera, Moving People: A Deep Learning Approach to Depth Prediction https://ai.googleblog.com/2019/05/moving-camera-moving-people-deep.html 実際にディープラーニングを用いて映像を処理している様子や、その仕組みについての解説は以下のムービーで見ることができます。 Learning Depths of Moving People by Watching Frozen Pe
Reptile: A scalable meta-learning algorithm
We’ve developed a simple meta-learning algorithm called Reptile which works by repeatedly sampling a task, performing stochastic gradient descent on it, and updating the initial parameters towards the final parameters learned on that task. Reptile is the application of the Shortest Descent algorithm to the meta-learning setting, and is mathematically similar to first-order MAML (which is a version
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