マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ

はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章

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。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学　計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会

NHKのニュースや番組をつくっている私たちが取材に込めた思いや取材手法などをお話します。一緒に「取材ノート」をつくっていきましょう。サイトはhttps://www.nhk.or.jp/d-navi/note/ 利用規約はhttps://nhk.jp/rules

ググるより早い。ぼくがたくさんのAIで調べ物する理由2023.12.30 22:0055,923 西谷茂リチャード 編集部 web検索だけじゃ、見つけにくい知識にアクセスできる。 メディアの仕事をしていると、1日のかなりの割合を｢調べもの｣が占めるようになります。ウェブ検索でかなりスピードアップして...いまは2023年。 新しい｢調べ物｣ツールとして、AIが頭角を現し始めました。おかげで調べるスピードが今まで以上にアップしたと感じています。ここでは、僕がどのようにAIを使っているのか、かんたんに紹介しますね。 ちょっとした調べもの調べものの中には、｢去年のXperiaのカメラの画素数は？｣みたいに明確な答えが決まっているものがあります。実際にこれをウェブ検索で調べた場合、検索結果のページをいくつか読む必要がありますよね。 Perplexityそこで便利なのが、AIチャットサービスのPer

2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した

科学データが見せる10世紀に社会が 大きく変化したわけ ヒトと自然、これまでとこれから（笹生衛 教授　前編） 神道文化学部全ての方向け Tweet 旱魃（かんばつ）、大雨、洪水。そして都市部への人口集中による感染症の大流行。古代の人々の姿と、現代に生きる私たちの姿はほとんど変わらないことが、古代の遺跡調査と文献史料、そして最先端の科学データを突き合わせたときに見えてくるという。 笹生衛・神道文化学部教授（國學院大學博物館館長）への前後編インタビューで伝わってくるのは、古代の話でありながらどこまでもクリアで、そしてリアルな歴史の肌触りだ。 10世紀に、何かが起きたのではないか――。これは私が20代の頃、古代の集落の発掘調査現場に身を置くようになって抱きはじめた疑問でした。古墳時代からの伝統的な集落のかたちが8・9世紀までは残っていたのに、9世紀の末期から10世紀にかけて、その集落が消滅・分散

松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア（東京大学学術専門職員） [1] LLMのフルスクラッチ構築（1B〜100B），継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合（LLM Agent） など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

家では息子の「やりたい」を尊重現在もユウキくんに合った教育環境を探している途中だと語る田中さんに、ユウキくんの現在の過ごし方について聞いた。 午前中は近くの公民館で学校でもらった宿題をして、昼食後に公園へ行ったりYouTubeやゲームをしたりしているという。家での学習以外ではフリースクールに通っている。 また、習い事を週4で通っており、YouTubeの動画制作、体操教室、レゴ教室、お絵かき教室をしている。自己表現することが好きなユウキくんが興味のあるものをしているという。 将来YouTuberになるのが夢というユウキくん。動画制作についてはツールを使いすでに制作ができるという。 「特性というか本当に好きなんだと思います。すごい集中して取り組んでいるので。今は『こういうのを作りたい！』っていうのを言ってくれます」 学校に通わなくなったことで、現在ユウキくんはのびのびと過ごせているという。 「

■プレゼンテーションタイトル ・会社名 ・所属 ・氏名 ・2023/12/21 ■目次 ・企画の概要 ・課題 ・提案内容 ・実施要領 ・予算 ・期待できる効果 ・スケジュール ・懸念点 ■企画の概要 ・企画のコンセプト ■課題 ・提案の背景 ・解決したい課題の定義 ■提案内容 ・課題の解決方法 ■実施要領 ・実施する対象範囲(スコープ) ・チーム体制(役割分担) ・やらないことリスト ■予算 ・実際の予算 ■期待できる効果 ・損益シミュレーション ・定量目標 ・定性目標 ■スケジュール ・準備期間 ・実施期間 ・評価方法 ■懸念点

はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい

強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ

南極で動き始めたという世界最大の氷山「Ａ２３ａ」を捉えた衛星画像/European Union/Copernicus Sentinel-3/Handout/Reuters ロンドン（ＣＮＮ） 英首都ロンドンの２倍以上の大きさを持ち、数十年間にわたって南極の海底に接地していた世界最大の氷山「Ａ２３ａ」が動き始めたことが分かった。 巨大なＡ２３ａは１９８６年、フィルヒナー・ロンネ棚氷から分離し、ほぼその直後に南極ウェッデル海の海底に接地した。 Ａ２３ａは厚さ約４００メートルで、面積は４０００平方キロ近い。これに比べ、大ロンドン都市圏の面積は１５７２平方キロにとどまる。 しかし３０年以上たった今、Ａ２３ａはおそらく氷山の自然なサイクルの一環で縮小して海底から外れ、動き始めたとみられる。英南極観測局の研究者２人が明らかにした。 Ａ２３ａは今後、海流に運ばれて東へ向かう見通し。現在は１日５キロのスピ

資料作成代行サービス「c-slide」を運営する中で蓄積したナレッジから、デザインをパターン化しました。 資料作成時にパワーポイントと一緒に開いてアイデアの種にして役立ててもらえると嬉しいです。 詳しく解説している記事はこちら https://cone-c-slide.com/see-sla/…

本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モ…

DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ

こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始

2023/09/06 に行われた OCHaCafe Season7 #4 で用いた資料です。 セッションアーカイブ動画：https://youtu.be/p3VmoPKrBNs