富士通、大規模言語モデル「Takane」提供開始 「世界一の日本語性能を持つ」とうたう
富士通は9月30日、カナダのAIスタートアップ企業Cohereと共同開発した大規模言語モデル（LLM）「Takane」の提供を始めた。富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」を通じて提供。同社はこのLLMについて「世界一の日本語性能を持つ」とうたっている。 Takaneは、CohereのLLM「Command R+」をベースに、日本語に特化させるための追加学習とファインチューニングを行ったAIモデル。日本語の性能評価指標「JGLUE」で世界最高記録を達成したことから、富士通は「世界一の日本語性能を持つ」と説明。また、プライベートな環境でセキュアに利用できるのも特徴に挙げている。 富士通は日本語に特化したLLMの必要性について「日本語は文字種の混在や主語の省略、敬語表現など、特有の難しさがあり、汎用LLMの出力精度には課題がある」と説明。言葉の間違いが大きな問題になったり、損害
Gemini APIの使い方 - Qiita
はじめに 2023年12月14日、Googleは生成AIモデルであるGeminiのAPI利用を開始しました。このAPIを活用することで、テキスト生成や画像解釈のタスクを自動化し、さまざまなアプリケーションでAIの力を活かすことができます。この記事を通して、Gemini APIの使い方について紹介し、新しい創造的なプロジェクトやアイデアの実現に向けて一歩踏み出すお手伝いができればと思います。 ステップ1: Geminiの準備 まず、Geminiを使えるように準備します。以下のコードで必要なパッケージのインストール、設定、お義を行います。 import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from google.colab import userdata from IPython.display import
Google Gemini Pro APIを Pythonで動かしてみるメモ｜猩々博士
12月13日にリリースされた「Gemini Pro」をPythonにて動かしたのでその際のメモを以下に示しています。「Gemini Pro Vision」については、当方興味ないため解説しておりません。 1.API キーの取得以下のサイトよりAPIキーを取得します。 上記サイトにログインしたら、GetAPI Keyより、「Create API key in new project」にて新規でAPI Keyを作成し、取得しましょう。 API Keyは、Pythonコード上に以下のように宣言することができますが、Pythonコード上に、API Keyを記載するのはセキュリティ的な観点で、望ましくないので、環境変数化することをお勧めします。本記載コードはWindows 環境変数を読み込む前提となっている点について注意してください。 API Keyを直接コードに記載する例 GOOGLE_API_K
ドシロウトもGemini APIで遊んでみたかったのでロリポですぐ動くコードを作った - Qiita
0.はじめに 【注意】この記事は技術者向けではありません。シロウト向けなのでご注意ください。 私は、だだのド素人でフロントエンドのJavaScriptが少し読めて、少しカスタマイズできる程度です。 そんな私が生成AIを試したくてGemini APIを試したときに動いたコードを共有します。 カスタマイズした画面はこんな感じです。（デザインいじってませんが…） 1.制約条件 ドシロウトなので以下の制約がありました。 フロントエンドのみ(node.jsやPythonなどバックエンドはNG） ロリポップのようなレンタル共有WEBサーバーで動く ソースコードが公開されており、一般人でも利用できる 2.ともかくAPIキーの取得 APIキーの取得は、ネットで検索すれば、いろんな記事が出てくるのでそちらを参照ください。 さっくりいうと・・・ Google AI studioでAPIキーが取得できます。 費
Fugaku-LLM(富岳)の使い方や料金を初心者向けに解説！【画像で解説】 | EdgeHUB
Fugaku-LLM(富岳 LLM)とは？ (出典：www.r-ccs.riken.jp) 「Fugaku-LLM(富岳 LLM)」とは、スーパーコンピュータ「富岳」を利用して日本語を学習した大規模言語モデル（LLM）です。 「Fugaku-LLM」は、研究や商用利用が可能になっていてGitHubとHugging Faceで公開されています。 現在、Fujitsu Research PortalでWebブラウザ利用が可能です。 スーパーコンピュータ「富岳」が学習に導入された 日本最大のスーパーコンピュータ「富岳」を用いて、並列分散学習手法を開発し適用することで、言語学習速度を標準の6倍にすることに成功し成果を上げました。 通常、大規模言語モデルの学習には高性能のGPUが必要とされますが、Fugaku-LLMではスーパーコンピュータ「富岳」のCPUを利用して大規模言語モデルを学習することに成
1枚の人物写真から動画生成できる、4つの最新AIモデルを比較。Luma、Runway、KLING、Viduの結局どれがいい？（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
Luma AI Dream Machine、Runway Gen-3 Alpha、KLING、Vidu。これらを同じ人物写真（画像）、同じプロンプトで比較してみます。 どのAIを使えばいいのかの参考になれば幸いです。 使った画像は、Stable Diffusionで生成した1305 x 870ピクセルのJPEGファイルです。 プロンプトは「a girl is looking at the camera. Wind is blowing her hair」を使用。 ■Luma AI Dream Machineの多様なImage to Videoまず、Soraクラスの動画生成AIを初めて一般ユーザーが使えるようにしたLuma AI Dream Machine。欧米化は起きていませんが、顔の輪郭がちょっとおかしいのと、指の形が変形しています。 Luma AIのDream MachineはImag
生成AIの回答を自動でGoogle検索し事実か確認するAI「SAFE」、自律型AIをコントロールするためのOS「AIOS」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第40回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 顔画像を音声に合わせてアニメーション化させるシステム「AniPortrait」 自律型AIエージェントを制御するためのOS「AIOS」 音声の一部分を別の言葉に変えても不自然にならない音声編集モデル「VoiceCraft」 LLMが生成した長文をGoogle検索し、内容が事実かどうかを自動で調べてくれるシステム「SAFE」をGoogleなどが開発 影や反射も考慮し、画像内の物体だけを自然に消す・挿入が可能なシステム「ObjectDrop」をGoogleなどが開発 顔画像を音声に合わせてア
混戦、最強将棋ＡＩへの道 従来型、ディープラーニング系制す 世界コンピュータ将棋：朝日新聞デジタル
「最強将棋ＡＩ」を決める第３４回世界コンピュータ将棋選手権が３～５日、川崎市で開かれた。優勝候補のＡＩが予選で苦戦するなど混戦模様の大会になった。 大会には４５のＡＩが参加。予選リーグを勝ち抜いた八つのＡＩが決勝リーグを総当たりで戦うが、２次予選が波乱の展開となった。 ２連覇中の「ｄｌｓｈｏ… ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad
デンソーの「生成AIロボット」は何ができる？「体」を手に入れた生成AIの衝撃の実力
生成AIが「ロボット」を激変させる理由、何が変わるのか？ ロボットは、単に調達すればその日から自社のオペレーションの中ですぐに活躍してくれるわけではない。当然、自社の業務オペレーションや用途に合わせてロボットにインテグレーション（調整・据え付け）が必要になる。あらかじめロボットに実施させたい動作を定義しておき、その通りに動くようにロボットをティーチングすることで、ようやく業務の中で使えるようになるわけだ。 また、そうしたティーチングには、ある程度のノウハウや知見が求められることから、ロボットを導入したいと考える企業の多くは、ロボットシステムインテグレーター（ロボットSI）と呼ばれる企業にティーチングを外注することが多い。 こうした「やってほしい動作を教え込む必要がある」という特徴から、従来型のロボットは、繰り返し業務と相性が良いとされ、たとえば、製造業における加工、塗装、溶接、搬送などの工
アーカイヴ【映画】 | けぽっぷスジン
2022/06/29 2038年、ジョージ･アルモアは、山梨県の山中にあるラボで、人工知能を搭載したロボットの開発に勤しんでいました。彼が開発したロボットＪ１およびＪ２ は人間のように意思や感情を有しており、Ｊ２はＪ１を姉さんと呼んでいました。Ｊ１はＪ２ほどの機能を持ち合わせておらず、ジョージによると５才児ていどの知能しか持っていないとのことでした。Ｊ２では16歳ていどの知能があります。ジョージはより人間に近いＪ３の開発に取り組んでおり、そのタイプになると人の知能を100％再現できますし、フォルムもほぼ人間と同等でした。 Ｊ２は、Ｊ３が完成すると自分たちはお払い箱になるのではと心配しています。ジョージはそんなことはしないとＪ２をなだめます。 ジョージは、厳重に秘匿されたこの施設に独りで住みこみ、研究に没頭していましたが、雇用主のＡＲＭ社との契約は３年で、上司のシモーヌは、研究の成果が充分で
クリエイター向けWebマガジン「ARCHETYP Staffing Magazine」
伝統的出版社のデジタル化！コンデナスト社とOpenAIの提携ARCHETYP Staffing Magazine2024年8月24日2024年8月24日
【初心者向け解説】AI領域でよく耳にする「RAG」とは？その概念から具体的な活用方法まで解説！ | ARCHETYP Staffing Magazine
【初心者向け解説】AI領域でよく耳にする「RAG」とは？その概念から具体的な活用方法まで解説！ARCHETYP Staffing Magazine2023年12月14日2024年2月27日 はじめに 皆さんはAI領域でよく耳にする「RAG」について、具体的にどのようなものなのかご存知でしょうか？ AI業界では、「RAG」の概念やその活用法について理解することは非常に重要です。 しかし、専門的な知識を必要とするため、初めて学ぶ方にとっては難易度が高いものです。 そこで、本記事では「RAG」の基本概念から具体的な活用方法まで、易しく理解できるように解説していきます。 この記事を通じて、「RAG」についての理解が深まり、AI技術の進歩やこれからの可能性について考えるきっかけになれば幸いです。 それでは早速、AI領域で話題の「RAG」について学んでいきましょう！ ARCHETYP Staffing
UiPath - Wikipedia
UiPathは、ルーマニアの起業家であるDaniel DinesとMarius Tîrcăによって2005年に設立された。同社はブカレストから始まり、後にロンドン、ニューヨーク市、バンガロール、パリ、シンガポール、ワシントンDC 、東京にオフィスを開設した[3][4]。2017年、同社は従業員数が590人となり、本社をニューヨークに移転した[5]。 2016年の顧客数は100社であったが、2017年には700社に増加した。 2019年現在、UiPathは世界中で5,000社を超える顧客を抱えている[6]。 ガートナーの市場シェアのデータによると、UiPathは2017年のシェア5位から2018年のシェア1位に上昇した[7]。 2019年9月、UiPathはForbes Cloud100で3位にランクされた[8]。 同社は、2019年9月30日のフォーブス印刷版の特集に掲載された[9]。 U
ハルシネーション（Hallucination）とは？
ハルシネーションとは、チャットAIなどが、もっともらしい誤情報（＝事実とは異なる内容や、文脈と無関係な内容）を生成することを指す。AIから返答を受け取った人間が「本当かどうか」の判断に困るという問題がある。この問題を回避する方法として、独自の情報源を付与するRAGや、Webアクセスを含める機能などがある。 連載目次 用語解説 生成AI／自然言語処理における「ハルシネーション（Hallucination：幻覚）」とは、もっともらしいが「事実とは異なる内容」や「文脈と無関係な内容」といった誤情報を、人工知能（AI）が生成することである。人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているみたいなので、このように呼ばれる。 このキーワードは、チャットAI「ChatGPT」などの生成AIが広く使われるようになってから注目されている。現状の生成AIは
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
生成AIでGPUがいらなくなる？ 業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた
ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール：椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi
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彼女にフラれる→「AI元カノ」を開発→AI研究者に！ 開発者が「“悲しきモンスター”を生み出してしまった」と絶望した理由とは？ | 国内 | ABEMA TIMES | アベマタイムズ
「生成AIモデル」のミスコンが開催。最終選考に進んだリアルすぎる10人がこれだ
Prometheus Ⅰ(第1弾)
生成AI、天敵はアスキーアート 悪い命令も誤認し応じる - 日本経済新聞
