コンテンツ産業に画像生成AIを社会実装する上で越えるべき課題と提案
こんにちは、抹茶もなかです。 もう夏も終わりという事でちょうど区切りの良いタイミングのため、久しぶりにポエム記事でも書こうかと思います。 今回は画像生成AIの社会実装について。 進む高精度化と進まない社会実装 今年も画像生成AIはその速度を緩めることなく成長をし続けています。 アーキテクチャがUnetベースからTransformerベースへ移行し、生成精度も格段に良くなってきました。 FluxやImageFXなど、AIによる生成画像とAIを使用せずに制作された写真・イラストとの区別はどんどんつかなくなってきています。 また、画像生成に留まらず、動画生成も徐々に実用的なレベルに達しつつあり、今年はKling, Vidu, Gen3など去年とは比較にならないほど高精度な動画生成サービスもでてきています。 また、画像生成AIを支える周辺技術も整備され始めており、必要スペックの要求水準引き下げや、
大規模言語モデルを開発するにあたっての事前・事後学習の戦略メモー特に合成データについてー
関連URL Tanuki-8x8B Tanuki-8B 大規模言語モデルTanuki-8B, 8x8Bの位置づけや開発指針など 全体像 フルスクラッチで開発した大規模言語モデルTanuki-8B, 8x8Bの性能についての技術的な詳細 Japanese MT-Benchにおける性能の詳細とJasterに関する一部言及 ChatbotArena的なシステムでTanuki-8x8Bを始めとする大規模言語モデルの日本語性能を評価する(2024年8月) ブラインドテスト形式で種々のモデル出力の優劣を人手で評価した結果と､各種ベンチマークとの関係性 大規模言語モデルを開発するにあたっての事前・事後学習の戦略メモー特に合成データについてー 開発の鍵となった合成データ戦略に至るまでの試行錯誤など Tanuki-8B,8x8Bの開発完了までに考えていたことと､「科学の基盤モデル」の構築に向けた考え 開発時
独自の日本語LLM（大規模言語モデル）のバージョン3を一般公開 ―225億パラメータの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、225億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）「CyberAgentLM3」を公開したことをお知らせいたします。 当社はかねてより日本語LLMの開発に取り組んでおり、2023年5月に独自の日本語LLMである「CyberAgentLM」を一般公開しました。その後も、2023年11月にバージョン2となる「CyberAgentLM2」を、2024年6月には視覚を付与したVLM（大規模視覚言語モデル）を公開しています。これらの技術は当社が提供する「極予測AI」をはじめとするサービスにおいて広く活用されています。
Re：煽りじゃなくて40代の男性は何のために生きているのか教えてほしい - いつか電池がきれるまで
anond.hatelabo.jp 「こんな生活で、生きている意味、あるのかなあ……」と僕もずっと思いながら、40代を過ごし、もう50歳も過ぎてしまいました。 なんというか、ずっと、異世界転生できなかった「なろう小説」の主人公みたいな感じです。 若い頃の自分が、こんな未来を知ったら、きっと絶望したと思う。 振り返ってみると、僕は若い頃からずっと絶望し続けていて、その都度、テレビゲームやマイコンに出会ったり、ネットでものを書いたり、家族ができたりして、なんとかここまで続けてきただけなのかもしれません。 能動的に「生きる意味」を感じていたというよりは、生きていればときどき良いこともあったので、積極的に死を選ぶほどの衝動が起きなかった。 正直、30代くらいまでは、目の前の仕事や「やらなければならないこと」をやり過ごすのに精一杯で、「生きる意味」とか、あまり考えたこともなかったのです。生きる意味よ
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