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

Preferred Networksの岡野原氏が、「LLMの最前線と今後の展望」というテーマで、LLMの現状と今後について話をしました。全2回。 岡野原大輔氏の自己紹介 岡野原大輔氏：今日は、たくさん資料を用意しているので、少し巻きでどんどんいきたいと思います。 さっそく自己紹介をできればと思います。（スライドを示して）私はPreferred Networksの岡野原と申します。西川と一緒に会社を経営し、もう15年ですかね。Preferred Networksという会社としては、今年10周年を迎えました。 私自身は、今、「Twitter（現X）」で@hillbigという名前で、よくいろいろな論文をツイート（ポスト）をしているので、それで知っている方もいるかもしれません。そういった最先端の研究の状況を追いながら自分たちも作って、それを社会実装していく製品、サービスなどを作っていく部分に力を入

概要 Anthropic 社の生成 AI サービスである Claude から Projects という機能が新しく公開されました。今回は、この Projects に特定のライブラリのリファレンスをコンテキストとして入れ、そのリファレンスをもとにこちらの質問に回答できるのかを試してみます。 モチベーション 多くの IT エンジニアがコーディング作業で ChatGPT や Claude , Gemini などの生成 AI を活用しているかと思いますが、 新しくリリースされたライブラリやリポジトリを利用する場合、生成 AI に質問をしても適切に回答してくれないことが多いです。また、活発に開発が行われているライブラリの場合、生成 AI に質問をしても回答内容が最新のものではないということも多々起こります。 このような場合に、新機能である Projects にライブラリのリファレンスの情報を与え、質

イギリスのレディング大学が「AI禁止の試験にChatGPTの解答を紛れ込ませる」という実験を実施した結果、ChatGPTの解答の94％は不正行為だとバレずに高得点を獲得してしまうことが示されました。 A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A “Turing Test” case study | PLOS ONE https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0305354 AI generated exam answers go undetected in real-world blind test - University of Reading http

2024年6月13日に大阪大学大学院 情報科学研究科で行った「情報科学特別講義Ⅰ」の講義資料です。 https://www.ist.osaka-u.ac.jp/japanese/news/newsDetailNews.php?id=308

こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的

今回試してみたCreate.XYZはプログラミングの知識がなくても、AIを利用して簡単にWebサイトやアプリケーションを作成できるツールです！ ユーザーが自然言語で入力した指示（プロンプト）を元に、AIが自動的にコードを生成し、Webサイトやアプリの構造やデザインを構築してくれるという超優れもの。 下記からアクセス。UIもシンプルでわかりやすいです！ まず登録が必要ですが、無料で結構遊べます。 Create.XYZの主な機能主な機能を4つにまとめました！ プロンプト入力まずは何よりこれです。ユーザーが作成したいWebサイトやアプリの具体的な指示を自然言語で入力するだけで、AIが自動的に構築してくれちゃいます。 例えば、「ハンドメイドアクセサリーを販売するオンラインショップを作成してください」といった指示でECサイトの骨格を自動生成することができます！下記は「お洒落なカフェのWEBサイトをつ

Do your best work with Gemini for Workspace Gemini for Workspace helps you work smarter, not harder, increasing productivity and saving time so you can focus on higher-impact work. This guide explores different ways to quickly jump in and gain mastery of the basics to help you accomplish your day-to-day tasks. Explore foundational skills for writing effective prompts organized by role and use case

Kohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強

テキサス大学オースティン校を中心とした研究チームが、訓練データにないタスクをこなすゼロショットでの音声編集や音声の合成ができるAIの「VoiceCraft」を発表しました。 VoiceCraft https://jasonppy.github.io/VoiceCraft_web/ 今回発表された「VoiceCraft」は、テキストと画像のマルチモーダルモデルから着想を得て、ゼロショットでのテキストから音声の出力(Text-to-Speech)や音声合成、音声の編集を可能にしたニューラルコーデック言語モデル(Neural Codec Language Models)です。 VoiceCraftは、非常に自然に音声を編集することができます。まず、以下はオリジナルの音声で、「but the renaissance broke their monopoly on knowledge, one of

「Gemini API」でラジオ番組の音声からの文字起こしを試したので、まとめました。 1. Gemini 1.5 Pro の 音声データ入力「Gemini 1.5 Pro」で音声データでの入力が可能になりました。 サポートしているファイル形式は、次のとおりです。 ・MIMEタイプの制限 ・WAV - audio/wav ・MP3 - audio/mp3 ・AIFF - audio/aiff ・AAC - audio/aac ・OGG Vorbis - audio/ogg ・FLAC - audio/flac ・1プロンプトでの音声データの最大長は 9.5 時間。 ・1プロンプト内の音声ファイルの数には制限ない。 ・音声ファイルは16Kbpsのデータ解像度までリサンプリングされ、複数のオーディオ チャネルは1チャネルに結合される。 2. ラジオ番組の音声の準備今回は、「Claude 3」と

まずは「論題」を考えましょう。 すでに決まっている場合は、このステップは飛ばせます。 ▼★学生による★▲ディベート大会が 盛り上がるような興味深い 論題(モーション)を考えて、 多く挙げてください。 注釈や説明や繰り返しは不要です。 > テクノロジーは教育の質を向上させるか、それとも低下させるか？ソーシャルメディアは社会にとって有益か、害悪か？すべての国で一律の最低賃金を設定すべきか？環境保護のために、プラスチックの使用を全面的に禁止すべきか？宇宙探査は人類にとって必要か、それとも資金の無駄遣いか？動物実験は科学研究において許されるべきか？グローバリゼーションは世界の文化の多様性を脅かすか？学校での制服の必要性はあるか？気候変動対策のため、肉の消費を減らすべきか？プライバシーとセキュリティー、どちらがより重要か？遺伝子組み換え食品は安全か、それとも健康リスクがあるか？学校での携帯電話の使用

はじめに Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。 これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。 今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。 UIがイケている こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが） PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。 さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。 このUIの偉いところは、

こんにちは！株式会社 COMPASS でエンジニアをしている安齋です。私はシステム開発部というエンジニアリングの組織に所属をしており、現在はLLMを利活用するための研究開発の一環で様々な取り組みを行っています。 今回は、画像で表現された問題データをOCRやLLMを使ってテキストデータとして扱えるようにした取り組みについて、技術選定から実際の解決アプローチまでをご紹介します。 この記事はこんな方におすすめ 株式会社COMPASSの技術的な取り組みについて知りたい方 OCRサービスを使った開発の事例を知りたい方 LLMの活用事例を探されている方 背景と解決したかった課題 COMPASSでは、AIが子どもたち一人ひとりに合った問題を出題する公教育向けのデジタル教材「Qubena（キュビナ）」を開発、提供しています。Qubenaは公教育での学びに必要な小学校、中学校向けの国語、算数・数学、理科、社

今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

だれにでも苦手な業務はあるもの。もしあなたが会議のメモを作成したり、表計算の数式を割り出したりするのをおっくうに感じているのなら、いっそこれらのタスクをAIにまかせて自動化してしまうのも手です。 そこで活用したいのが、米Anthropic（アンスロピック）社が提供している生成AI「Claude（クロード）」向けに開発された、ビジネスや個人的なタスクに最適化されたプロンプトライブラリーです。 プロンプトとは、対話型AIとのやりとりにおいてユーザーが入力する文章のこと。Anthropicが提案する定型プロンプトとデータを入力すれば、Claudeが特定のタスクを狙い通りにこなしてくれるので、仕事の効率化が期待できそうです。 生成AI「Claude」とはScreenshot: 山田ちとら via AnthropicAnthropicは「人間のような知性を持つAI」の開発を目指し、GoogleとOp

はじめに 株式会社Elithの大森一祥です。AIテックカンパニーの一員として、お客様の課題をAIを駆使して解決しています。 大規模言語モデル(LLM)が人間と匹敵する性能を発揮することもあり、弊社には多岐にわたるプロジェクトの依頼が寄せられています。最近は、情報漏洩のリスクを回避するため、独自のLLMの開発を希望されることが多いです。このような案件では、一般に公開されたモデル(ローカルLLM)を利用します。 ローカルLLMを活用して課題を解決する方法として、以下の4つが挙げられます。 プロンプトエンジニアリング：LLMに特定の出力を生成させるための入力文の工夫する手法 RAG：外部の文章データベースから、質問に類似した文章を取り出しLLMの入力として用いる手法 インストラクションチューニング：ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的としたチューニング手法 継続事前学習：LLMモデルに対