第2回 人工知能（AI） ニューラルネットワークと深層学習 | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet 概要 前回のコラムでは、コンピューターの生い立ちからエキスパートシステムとしての期待、機械学習の誕生、そして最近の人工知能ブームの火付け役となった人間の脳の神経細胞を模したニューラルネットワークとディープラーニング（深層学習）についてご紹介しました。今回はこのニューラルネットワークが実際にどういう仕組みで動き、活用されるかをご紹介します。なお、今回から鈴木に代わりAIビジネスコーディネーターの川村がご紹介させていただきます。 4. いま一度「学習」とは？機械学習から深層学習へ 前回のお話で、コンピューターの学習とは、「集めた多くのデータに合わせてプログラムを変える」と説明しました。つまり、これは人間が行う「学習」と同じことで、多くの経験に基づいて、考え方を変えるということです。考え方を変えることの結果として、例えばある事象の次に起こることを正確に類推したり、ある事象を正確に理解
第3回 人工知能（AI） ディープラーニング（深層学習）の仕組み | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet 前回は人工知能の一番のトピックである“ニューラルネットとディープラーニング（深層学習）”についてお話しました。深い層をもつニューラルネットに、多くのデータを与えて学習させることで、さまざまな予測や判断をしてくれるようになります。この学習というのは、第2回の中で「ニューラルネットの中のニューロンをつなぐシナプスの重みづけを調整していくこと」と、解説しました。今回は、この重みづけの調整のしくみについて解説したいと思います。 その前に、実際にニューラルネットワークを学習させることと、その学習した結果を活用することについて、少し整理しておきましょう。 5. ニューラルネットワークの「学習」の活用 －学習と推論－ 赤ちゃんが成長して、やがて学校に入りさまざまな勉強をしたのちに大人になって仕事に就くのと同じように、人工知能は「学習」してから仕事をします。（正確に言うと「学習」しながら仕事も
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
続・画像生成AIに自分の絵を描かせた｜R-9
2023年の5月の連休の前後より、自作イラストの追加学習データ（LoRA）を元にローカル環境のStable Diffusion (SD1.5)を使ってAIに"自分の絵"を描かせるようになってから、おおよそ一年が経ちました。当時そのことについて書いた記事は、比較的多くの方に読んでいただけたようで、SNSなどを通じて今も時々リアクションがあります。 この一年間、多少の波はあっても、自分としてはこつこつとコンスタントに同じテーマに取り組んできました。成果の一部はX（@epxstudio_ai）で発表していましたが、その過程で新たに得られた知見や、画像生成AIの活用方法についてぼんやり考えたことなどがあるので、件の記事の続編として少し書いてみようと思います。 前提としてわたしはGペンとスクリーントーンの時代からの20年来のアマチュア同人作家で、普段絵とはまったく関係ない仕事をしており、かつ、イラス
戦国武将クイズに答えるRAGを構築して評価を自動化したら爆速でした | IIJ Engineers Blog
九州支社で技術リサーチやビジネス開発などの業務を行っています。将棋が好きで、棋力はウォーズ二段ぐらいです。 こんにちは。暖冬と言われていたのに毎日寒いのは年齢のせいでしょうか。しゅっちんです。久しぶりのエンジニアブログへの投稿となります。今回は、話題の生成AIに関連してRAGの検証を行いたいと思います。 RAGについて 昨年は生成AI元年と言ってよい年でしたが、その生成AIに関連する注目技術の一つがRAGです。RAGとは Retrieval Augmented Generationの略で、日本語で検索拡張生成となります。訳すと余計に意味が分からなくなりますが、要はGPTなどの会話応答AIに関連情報を渡して、その情報を元に質問に回答させる仕組みです。 GPTなどの言語モデルは学習した情報が古かったり、専門知識が不足していたりしますが、RAGによって新しい知識や情報を得ることができ、専門的な質
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
一番星はてのちゃんのファンアートを描いた
「あの一番星のように、ブコメに最初にスターを付けるような人間になりましょう」という表現であり、決してブックマーカーを煽っているポーズではない 一番星はての1ちゃんのファンアート2を描いた（上画像）。独自解釈が含まれるため注意。 デフォルメなのは筆者の好み 公式設定は17歳3だが、このファンアートではもっと若く奔放なとき、という設定 基本的には最初の公式全身絵4を参考にしている ミニスカートおよびニーハイソックスは公式デフォルメ5を参考にしている スカートの端に白いラインが入っているのは、白のトップスと収まりが良いため ニーハイソックスをレース付きにしたのは、お嬢様感を出すため 茶色のシューズは（ソックスと同色である）黒のシューズのような脚長効果のシナジーは小さいが、単にソックスとの色被りを避けたい気分だった 一番星はてのを描こうと思ったのは、筆者も ChatGPT を使って同様の自動投稿シ
ChatGPTは日本の司法試験に合格できるか 弁護士ドットコムが実験 - 弁護士ドットコムニュース
米国のベンチャー企業OpenAIが開発した対話型人工知能「ChatGPT」に注目が集まっています。 共同通信の報道によると、米医療企業の研究チームが、ChatGPTに米国の医師国家試験を解かせてみたところ、正解率は52～75％で、合格ラインとされる60％前後に達しました。 また、司法試験を解かせる米国の実験では、7科目全体の平均こそ人間に負けたものの、2科目では平均を上回る結果をみせています。 では、ChatGPTに日本の司法試験を受けさせてみたらどうなるのか。弁護士ドットコムで実験をおこないました。 ●どんな仕組みで法律の学習をしていくのか ChatGPTは、同社が開発したGPTと呼ばれる大規模な言語モデルを組み込んだ対話型の人工知能です。2022年11月に公開されて以降、高度な応答ぶりが注目を集めており、日本語テキストによる質問に対しても、まるで日本人とチャットしているような自然な言葉
ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena
いろいろ仕組み的にChatGPTというのはGoogle検索の代替以上の働きをするなぁと思っていたのだけど、それとは別にChatGPTによって検索が使い物にならなく未来が考えられるなぁと思った。 ChatGPTが検索よりもいいのは、そのものズバリな文書がなくても、その周辺から学んだ単語の関係をもとに、答えを構築してくれることです。 たとえば検索の場合は、日本語で書かれた文書が用意されていなければ、たとえ英語や中国語の文書があったとしても日本語での検索には引っかかりません。 けど、ChatGPTの場合は、英語や中国語の文書から学んだ単語の関係や、ほかの文書から学んだ英語と日本語の関係、日本語での単語の関係などから、日本語の回答を生成してくれます。 たとえばGluonという会社について日本語で説明してる記事はおそらくないと思うのですが、ちゃんと日本語で説明してくれます。本社はベルギーですが。。。
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
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生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第14回：2023年下半期まとめ+α 13回分を振り返る (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
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