NEUTRINO - Neural singing synthesizer
NATURAL & SMOOTH実際に歌手が楽曲を歌ったデータから特徴を抽出しており、本人の声質だけではなく癖・歌いまわしなどを最新の歌声生成AIで再現します。歌詞とメロディーを入力するだけで簡単に歌わせることができ、実在の歌手に依頼するような感覚で制作を進めることができます。 QUICK STARTインストールはワンクリックで完了。すぐに制作を開始いただけます。 Windows / MacOS / Linux / Onlineでの動作に対応しており、環境を問わずご利用いただけます。 CLEAN DATA & CLEAN MODELモデルの学習には声優・演者様の許諾の上収録した音声データ、もしくは大学などの公的機関から公開されている音声データのみを利用しております。既存の学習済みモデルは利用しておらず、上記データを用いてフルスクラッチで学習を行っております。権利的・倫理的にクリーンな
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
GPT-3で遊んでみた - Qiita
昨日の@hcpmiyukiさんの記事では、Supabaseという今あついBaaSについて書いてくれました！ MYJLab Advent Calendar 2021の3日目はGPT-3に関してです 論文を要約してAPIで遊びます GPT-3とは イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI研究企業であるOpenAIが発表した、汎用言語モデルの3世代目です ネット上のテキストの次の単語を予測するためだけに訓練されたTransformerベースの自己回帰言語モデルで、なんと1750億個のパラメータで動作するそうです あまりの精度の高さに以前話題沸騰でした This is mind blowing. With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generat
転移学習とは | メリット・デメリット・ファインチューニングの意味 | Ledge.ai
転移学習とは、ある領域の知識を別の領域の学習に適用させる技術です。 たとえば大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬の種類判別モデルと猫の種類判別モデルを作成する場合、通常の機械学習では下図の左側のように犬と猫別々でモデルを作成します。しかしこのとき、猫の画像は少ないので猫の種類判別モデルは判別精度が低い可能性があります。そこで下図の右側のように、犬の種類判別の課題から得られた知識を猫の種類判別モデルに適応させる転移学習を行うことで、判別精度の向上を図ることができます。 スタンフォード大学教授のAndrew Ng氏が、機械学習のトップカンファレンスであるConference on Neural Information Processing Systems（NeurIPS） 2016 Tutorialで、機械学習の成功を今後推進するのは転移学習であると述べるほど、現在注目を集めて
AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV
【GPT】プロンプトエンジニアリング手法まとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
【初心者向け】Stable Diffusion や Midjourney を支える技術 画像生成入門 1
ChatGPT などの生成 AI、本当にポテンシャルを発揮できていますか？仕組みやプロンプトを学び、生成 AI をビジネス活用できる人材になりましょう！ 画像生成とは こんにちは、機械学習の講師をしているキカガクの谷口です！ 唐突ですが、下記の絵画は誰の作品か知っていますか? 実はこれは人間が書いたものではなく、私のリクエストによって AI が書いた作品なんです。リクエスト文は「未来のロボットペンギンと愛」です。このように AI は文章を元にクオリティの高い画像を作ることができます。(使用したAI モデル: Midjouney) さらに唐突ですが皆さんこの方をご存知でしょうか? https://this-person-does-not-exist.com/en 実はこの男性は現実世界には存在しません。StyleGAN という画像生成で生成された人間です。このように画像生成分野は驚くほど進
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岸田メル @mellco 価値とかではなく、人のものを勝手に使うなよってことだよって意見をもらったけど、今まで何度も瞬間的に絵柄を模倣されてきた身からすると、それって結局人の脳を通すか機械学習を通すかの違いで、あとは物量と時間の問題だと思うんだよね 時間と労力の壁が取っ払われてしまったから問題なのであって
生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！
TensorBoard: Embedding Visualization
哲学者AIレスバトル、死ぬほど面白い。勉強にしかならないwwwwww
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
機械学習（ML) - ユースケース別クラウドソリューション | AWS
人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
ブラウザだけでできる実践プログラミングゲーム | novoc studio
Englister | オンラインで英作文練習と添削ができるAIアプリ
