こんにちは。人工知能研究所の石田です。 この度、富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Research Portal にて、レジ不正監視を一般公開しました。 ※ログイン後、技術一覧からレジ不正監視をご選択ください。 この記事ではレジ不正監視で使用している技術についてご紹介します。 レジ不正監視とは セルフレジは人手不足やコロナ禍への対策として導入が加速し、国内スーパーマーケットのレジ台数に占めるセルフレジ・セミセルフレジ設置率は2022年時点で49.4%にまで達しています。 *1 セルフレジは便利なこともある反面、お客様が商品のスキャンを忘れてしまう、スキャンに失敗して商品が正しく登録されないといった問題が発生することがあります。 レジ不正監視とは、このようなセルフレジでの会計時に発生する問題（以後、不正と呼びます）を監視するシステムです。

はじめに BitNet、最近話題になっていますね。 そもそも量子化って何？という方もいると思うので、この記事は DeepLearning の量子化から入り、その上で BitNet の触りについて見ていこうと思います。色々とわかってないことがあり、誤読してそうなところはそう書いてるのでご了承ください。 図を作るのは面倒だったので、様々な偉大な先人様方の図やスライドを引用させていただきます。 量子化 DeepLearning における量子化 DeepLearning の学習・推論は基本 float32 で行います。これを int8 や Nbit に離散化することを量子化といいます。 計算に使う値は、モデルの重み、アクティベーション（ReLUとか通した後）、重みの勾配等があります。 学習時については一旦置いておいて、この記事では推論における量子化について焦点をあてます。推論時に量子化の対象となる

メディア統括本部/Data Science Center(DSC) 所属 MLエンジニア 松月大輔

心理学を遊撃する 作者:山田祐樹ちとせプレスAmazon 本書は認知心理学者山田佑樹による，「心理学の再現性問題」についてそれをリサーチ対象として捉えて突っ込んでいった結果を報告してくれる書物である． 「心理学の再現性問題」は，心理学者にとって自分のリサーチの基礎ががらがらと崩れていくかもしれないような重苦しいテーマであるに違いない．しかし著者はそれを軽やかに取り上げ，様々な角度からつつき，本質を見極めようとする．物語としてはその突貫振りが楽しいし，再現性問題が非常に複雑な側面を持ち，かつとても興味深い現象であり，到達点がなお見えない奥深いものであることを教えてくれる．それはまさに最前線からの「遊撃」レポートであり，迫力満点の一冊だ． 第1章　心理学の楽屋話をしよう 第1章では心理学の「楽屋話」が書かれている．まず著者の駆け出しのころの研究（ランダムネスの知覚），面白い効果を実験で示せたと

小説（短編集）が来月（2024年4月）にKADOKAWAから出版されることになった。その顛末やいろいろ思ったこと等のメモ。 ※このエントリはKADOKAWAの担当編集者や広報に見解を求めて書いていない。「私のケースはこうだった、私からはこう感じた／こう見えた」を記録している。勘違いされるといけないので念のためお断り。 概要 カクヨム（小説投稿サイト）で年に1～2作ほど小説をアップしていた。それ以前のブログ時代からだと20年くらい書いていた。 カクヨム経由でKADOKAWAから単行本の刊行の打診があった。カクヨムに過去に投稿した作品5編と、書下ろし2編を加えて短編集とすることになった。 著者側の実作業としては3ヶ月弱程度。 アマチュア時は単に「作品」でしかなかったけど、今回は同時に「製品（商品）」の側面が出てきて色々新鮮だった。 自分が書いたものが物理的な本になるのは、単純にうれしい。 目次

昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装

1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表　月2900円で利用可　チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース　コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini

大規模言語モデル(LLM)などを実行するために設計されたカスタムハードウェアである言語処理ユニット(LPU)を開発するGroqが、既存のLLMを爆速で動作させることができるアルファ版デモンストレーションを公開しました。 A company called Groq may have pushed AI chips to the next level https://www.androidheadlines.com/2024/02/openai-groq-ai.html Forget ChatGPT — Groq is the new AI platform to beat with blistering computation speed | Tom's Guide https://www.tomsguide.com/ai/forget-chatgpt-groq-is-the-new-ai-

こちらの記事はForget RAG, the Future is RAG-Fusionを噛み砕いて解釈したものをまとめたものになります。詳細（一次情報）が欲しい方は元の記事を読むことをお勧めします。 概要 RAG Fusionは単なる「新たな手法」ではなく「革新的な手法」です。 RAG Fusionは、従来の検索技術の制約を克服し、ユーザーのクエリに対してより豊かで文脈に即した結果を生成するために、RAG、Reciprocal Rank Fusion、生成されたクエリを組み合わせた新しいシステムになっています。 このシステムは、検索結果のリランキングと複数のユーザークエリ生成により、検索の正確性とユーザーの意図との一致を向上させることを目指した手法となっています。 RAGの課題 RAGにはHallucinationの軽減など、多くの利点がある一方で課題もあります。 RAG Fusion開発

自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語

2/6になんかt2vでいきなりAIanimeがうまく行ったのでそこから9日まで徹夜しながら色々模索してました。

2024年1月時点のAWSベストプラクティスに従って作成しました 好評でしたら続編も検討します 1. 環境ごとにアカウントを分離する 本番、検証、開発ごとにアカウントを分割しましょう ✕良くない例 ◎良い例 最初にアカウント分割しておかないと、後で分割するのはとても大変です アカウントを分割することで「検証と思って作業したら、実は本番だった」のような事故を減らすことができます コストがアカウント単位で集計されるため、環境ごとのコストを簡単に算出することができます AWS Organizationsを使用することで、各環境に応じた権限設定が簡単にでき、ガバナンスを強化することができます AWSアカウントはAWS Control TowerのAccount Factoryを使用することで、クレジットカード情報を都度入力することなく簡単にアカウントの払い出しが可能です また、AWS Contro

水200mlに塩砂糖各10gを入れたブライン液（塩糖水）にローズマリーを加えて鶏肉を2時間浸し、あとは適当に焼くだけで自宅がリストランテ化するので皆様ぜひ。レモン、しょうゆ、ハチミツの通称「まずくなれないソース」を添えて白ワインを合わせたら悩み事が9割飛びます。 https://t.co/9ip1PPEWBl — ヒマワイン｜ワインブロガー (@hima_wine) 2024年2月8日 シンプルで奥深そうなレシピ 投稿したのは、ヒマワイン｜ワインブロガー（@hima_wine）さん。 レシピはとてもシンプルで、鶏肉を水200mlに塩・砂糖を各10gずつまぜた「ブライン液（塩糖水）」とローズマリーとともに2時間漬けて、適当に焼くだけ。あとはハチミツ・しょうゆ・レモン汁で作った通称「まずくなれないソース」をかけると「悩み事が9割飛ぶ」美味しさになるという。 砂糖と塩を同量で混ぜた液で本当にそん

少年ジャンプ+で隔週連載した『エルフ夫とドワーフ嫁』 小さい子供がいてどのように連載を乗り切ったかのエッセイ漫画です。

チャットAIのChatGPTや、画像生成AIのDALL-Eなどを開発するAI開発組織のOpenAIが、ユーザーのデバイスを乗っ取り複雑なタスクを自動化するエージェントソフトウェアの開発に取り組んでいると、The Informationが報じました。 OpenAI Shifts AI Battleground to Software That Operates Devices, Automates Tasks — The Information https://www.theinformation.com/articles/openai-shifts-ai-battleground-to-software-that-operates-devices-automates-tasks OpenAI developing software that operates devices, automa

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

2024年2月3日の三段リーグの結果にて、勝ち越し延長の可能性が消え奨励会退会となりました。 日本将棋連盟の奨励会は、将棋のプロ棋士を目指す若者たちが訓練し、技術を磨くための組織です。奨励会のメンバーは厳しい選考を経て入会し、定期的に開催されるランキング戦に参加しながら、プロ棋士になるための段階を一つ一つ登っていきます。 奨励会は三段から6級までで構成されており､二段までは東西にわかれて行い､規定の成績を上げると昇級･昇段となります｡三段になると東西をあわせてのリーグ戦を半年単位で行い､上位二名が四段に昇段し､正式に棋士となります｡ https://www.shogi.or.jp/match/shoreikai/　より。 奨励会は将棋を学び、上達したいと願う若者たちにとって非常に価値のある場所であり、将棋界の未来を担う才能を育成するための重要な役割を果たしています。プロになることは非常に難

2023年、私はneccoでCTO兼フロントエンドエンジニアをしながら、専門学校の外部講師をつとめ、さらに本を一冊書き上げました。そのかたわら、STUDIOのユーザーフォーラムにTips記事を投稿したり、個人開発アプリをメンテナンスしたりもしていました。そして主婦として、毎日、自炊や洗濯などをこなし、老猫の介護も行っていました。私よりも忙しそうな人はたくさんいるものだとは思うものの、1日が24時間しかない中で、これらの膨大なタスクをこなすのは私にとって大変なことでした。 そんな私の支えになっていたのが「時間記録」でした。その内容はシンプルで、やるべきことをリストアップしたら、そのタスクごとにかかった時間を計測、記録していくというものです。 身体が「食べたもの」で作られるとしたら、人生は「やったこと」で作られると思っています。時間を記録していくことで、毎日の自分の行動を可視化できるようになり

イノベーションセンター テクノロジー部門 Generative AI PJ の内部勉強会で発表した資料です。Retrieval-Augmented Generation (RAG) において重要な役割を果たす埋め込みモデル（特に日本語に特化したもの）について整理しました。