TensorBoard: Embedding VisualizationTensorFlow のチュートリアルは、Jupyter ノートブックとして作成されており、セットアップを必要としないホスト型ノートブック環境である Google Colab で直接実行されます。[Google Colab で実行] ボタンをクリックします。 入門者向け まずは、利用しやすい Keras Sequential API の使用をおすすめします。構成要素をつなぎ合わせてモデルを構築します。チュートリアルの後で、Keras ガイドをご覧ください。
｢ChatGPT一強｣とは限らない?最新AI業界地図
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AIひろゆき、投げ銭で時給1万4273円稼ぐ
AI音声合成サービスを提供するCoeFont（東京都港区）は4月21日、西村博之（ひろゆき）さんをモデルとする「AIひろゆき」にYouTubeで生配信をさせたところ、3時間で4万2820円の“投げ銭”が集まったと発表した。 AIひろゆきは、ひろゆきさんらしいコメントを生成するAIと、ひろゆきさんの声を再現した音声合成AIで構築したもの。コメント生成には大規模言語モデル「GPT-4」を活用。ひろゆきさんがしゃべりそうなことを教えたうえで文章を生成させ、CoeFontの音声合成AIで読み上げる仕組み。 配信は4月13日の午後6時から3時間実施。コメント欄から取得した視聴者の質問に応じてテキストを生成し読み上げた。配信画面には、AI画像生成技術を使って作成したひろゆきさんの画像を使用。読み上げの内容に応じた画像を用意して表示したという。 得た収益はひろゆきさんにも分配した。CoeFontによると
Stable Diffusion開発元、独自の大規模言語モデル「StableLM」をGitHubで公開し、商用利用も可能。チャットAI「StableChat」は数カ月後 | テクノエッジ TechnoEdge
Stable Diffusionの開発で知られるAI企業Stability AIは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）「StableLM」を発表しました。 現在GitHubで公開中のアルファ版では30億パラメータと70億パラメータのモデルを提供。GitHubリポジトリで公開しています。150億パラメータから650億パラメータのモデルも提供する予定です。ライセンスはCC BY-SA-4.0で、商用または研究目的で利用できます。 GPT-3と比較して小規模なパラメータ数であるにも関わらず、「会話やコーディングのタスクで驚くほど高い性能を発揮する」という性能をうたう背景には、1.5兆トークンのコンテンツを含む、実験用データセットがあると説明しています。 StableLM with human feedback (RLHF) でファインチューニング（微調整）された研究モデル一式も公開。Al
グーグル「Bard」ついに日本公開 「ChatGPT」対抗のAIチャット
グーグルが開発するAIチャット「Bard」。2月6日に発表され、3月21日より米国と英国のみで公開されていたが、4月18日午後（日本時間）あたりから、日本でもベータテストに参加できるようになった。 さっそく使ってみる 「Bard」は大規模言語モデル（LLM）「GPT-4」を使用したOpenAIの「ChatGPT」同様、Googleが開発するLLM「LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）」の「軽量で最適化されたバージョン」を利用している。 ベータテストに参加するには、サイトの右下に表示されている「Join Waitlist」ボタンをクリックし、ニュースメールの購読にチェックを入れるだけでよい。
イーロン・マスクがAIの開発表明 名前は「TruthGPT」
イーロン・マスク氏が新しいAI「TruthGPT」（トゥルースGPT）の開発を表明した。米FoxNewsが4月17日（現地時間）に公開したマスク氏へのインタビュー映像で明らかになった。 マスク氏はTruthGPTについて「宇宙と自然を理解しようとするAIになる。安全への道のりはそれが一番の近道になるかもしれない」などと説明した。 マスク氏は3月28日、AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）が公開した、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡に署名したことが分かっている。一方、AIの開発用に約1万個のGPUを購入したことや、X.AIという新企業を設立したことなどが報じられていた。 関連記事 イーロン・マスク氏、X.AI社をネバダ州で登録 OpenAI対抗か TwitterをX
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
無料GPT-4アプリの公開とクリーンデータセットの作成について｜kun1emon
どうもこんにちは。最近、大規模言語モデル（LLM）の個人開発に取り組んでいる@kun1em0nと申します。この度、最近話題のChatGPTの最新モデルGPT-4を無料で使用できるアプリを作成したので公開いたします。今回アプリを無料で公開する意図についてこの記事で説明したいと思います。 Japanese-Alpaca-LoRAの作成前回の記事ではスタンフォード大学が作成したStanford Alpacaの日本語対応モデル Japanese-Alpaca-LoRAを作成し公開した話を紹介しました。 このモデルの作成に使ったデータの大元（Alpacaデータ）はText-davinci-003というOpenAIサービスで出力した結果になりますが、OpenAIの利用規約ではコンテンツ生成者はOpenAIサービスで出力した結果を競合モデルの開発用途に使用してはならないと記載されています。ただ、コンテン
Home — TensorFlow
TensorFlow を使用すると、あらゆる環境で実行できる ML モデルを簡単に作成できます。 インタラクティブなコードサンプルを使用して、直感的な API の使用方法を学習しましょう。 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.lay
Introducing ChatGPT and Whisper APIs
Developers can now integrate ChatGPT and Whisper models into their apps and products through our API. ChatGPT and Whisper models are now available on our API, giving developers access to cutting-edge language (not just chat!) and speech-to-text capabilities. Through a series of system-wide optimizations, we’ve achieved 90% cost reduction for ChatGPT since December; we’re now passing through those
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定 ライター：米田 聡 2014年7月に，スクウェア・エニックスは，学生を対象としてゲームにおける人工知能（以下，AI）を解説するイベント「スクウェア・エニックスAIアカデミー」（以下，AIアカデミー）を開催したことがある。5日間にわたって行われたイベントの第1回（関連記事）は，応募者数が予想を超えるほど盛況で，2014年内に再度開催されたというほど，好評だったそうだ。 三宅陽一郎氏（スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー） そのAIアカデミーで講師を務めた，ゲームAIの第一人者である三宅陽一郎氏が，CEDEC 2015にて「スクウェア・エニックス AIアカデミーの試み 「ゲームAI技術のための教育カリキュラムを考える」と題する
［CEDEC 2012］「クララが立った！」的なバイナリードメインのボスの二足立ちに，キミはAIとアニメーションの相互連携の可能性を見るか
［CEDEC 2012］「クララが立った！」的なバイナリードメインのボスの二足立ちに，キミはAIとアニメーションの相互連携の可能性を見るか ライター：西川善司 2012年8月20日から3日間開催されていた国内最大級のゲーム開発者イベント「CEDEC 2012」。CEDECでは，業界を代表する技術者やクリエイターがパネリストとして登壇し，テーマについて意見を出し合う形のパネルディスカッションセッションも数多く行われている。 今回レポートするのは「クロスボーダー『AI×アニメーション』パネルディスカッション」で，このセッションでは，次世代ゲームには必要性が高まると言われている「AIとアニメーションの連携技術」がテーマとして取り扱われた。 AIとアニメーションが連携するってどういうこと？ 司会の南野真太郎氏（ジープラ 開発推進室 室長，右） ゲーム開発技術において「アニメーション」とはテレビアニ
はじめてのゲームAI – 2dgames.jp
■このページについて WEB+DB PRESS Vol.68にのっていた記事「はじめてのゲームAI」の記事を自分なりにまとめたメモです。 ■AIの基本原理 AIを考える上で欠かすことのできないものは、 外部の環境との関わり です。 AIには、外部との関わりなしで動作するものもあります。例えば、出現してもプレイヤーお構いなしで直線移動するような敵です。 これはこれで動作のパターンを覚えて撃ち落とすという楽しみもあるのでOKなのですが、パターンを覚えてしまうと、簡単に倒せる・避けられるので、そういった敵ばかりでは退屈ですよね。 そこで、ぱっと思いつくのが、プレイヤーを狙って動く敵ですね。このAIは、プレイヤーが避けても追いかけてくるので、プレイヤーは近づかれないように、何とかしてその敵を倒す必要が出る面白さが生まれます。 ここでは「プレイヤー」という外部環境との関わりですが、ゲームによってはフ
はじめてのAI～ 愛のあるAIを作ろう
処理負荷/メモリ/ロード時間/パッケージサイズ…アセットは大量に作成され、様々な領域に影響を及ぼします。そのため、UE4はエディタ内に様々なアセットリダクション機能があります。しかし、無闇にアセットをリダクションすると、負荷は改善しないのにクオリティを下げてしまうこともあります。 今回UE4のアセットリダクション機能の各種が、 何を削減し何に対して効果があるのかを簡単にまとめてみました。(Audioは間に合わずでごめんなさい！調べてちゃんとまとめたいと思います。)
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0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
「Excel」上で「ChatGPT」を簡単に扱えるようにする方法が開発される！／「ChatGPT」のAPIキーをマクロに追記するだけで使える
AWS での機械学習 (ML) - ML モデルとツール - AWS
http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/academic/YMiyake_ITE_2014_2.pdf
ゲーム開発チュートリアル特選、40種以上をまとめたページを紹介 | インサイド
