こんにちは。 GunosyTechLab の Ads ML チームの村田 (id:marice0819) です。ELDEN RING を PS5 でプレイしたいので PS5 を求めてるこの頃です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の14日目の記事です。昨日の記事は ism-kit さんの「Athena view と Terraform による宣言的データモデリングとレイクハウスへの道標」でした。 今年の8月14日~8月18日にシンガポールで開催されていた KDD 2021 のワークショップである AdKDD に主に参加してきました。この記事では参加レポートとして KDD、AdKDD のアドテク関連の発表を中心にいくつかの研究と Keynote の紹介をしたいと思います。 AdKDD True Post-Click Conversion via Gro

こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． なんとハーフマラソンにエントリーしてしまいました．思いつきって怖いですね． やるからには良いタイムで走りたいと思い，2時間切りを目標に練習しています． とはいえインターネットの記事や Youtube でしか情報収集していないため，良いトレーニングができていないかもしれません． どなたか知見をお持ちの方がいらっしゃったら是非ご教授ください． 先日，LINE株式会社主催の2つの論文読み会で発表する機会をいただきました． 私が紹介した2本の論文はどちらもグラフデータの機械学習に関するもので，せっかくなので今回の記事ではその報告をしたいと思います． 勉強会の概要・感想 紹介した論文 Deep-walking backwards from embeddings back to graphs Attentive heterogeneous graph

こんにちは。LegalForce Research でエンジニアをしている赤部 (@vbkaisetsu) です。 今回は、弊チームが開発した新しい高速な単語分割器 Vaporetto（ヴァポレット）の技術解説を行います。Vaporetto はプログラミング言語 Rust で開発されています。想定する読者は、 自然言語処理のアルゴリズムに興味がある人 Rust によるプログラミングに興味がある人 です。 単語分割器 Vaporetto はオープンソースソフトウェアであり、ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 https://github.com/legalforce-research/vaporetto Vaporetto という名前は、イタリアのヴェネツィアで運行されている水上バスから取りました。 ヴェネツィアの様子。写真右端の黄色いラインの入った建物がヴァポレットの乗り場。

AI Labの大谷，阿部，森下です．2月に人工知能分野の主要国際会議であるAAAIに参加してきました．今年はニューヨーク開催でしたが，暖冬で気温は東京とほぼ変わらず過ごしやすい学会でした．他の国際会議同様，AAAIも投稿数が大幅に増加して7737件，そのうち1591が採択（acceptance rate 20.5%）だったそうです．全体的にトピックをみると機械学習がトップですが，コンピュータビジョンや自然言語処理などの応用分野が去年に比べて大きく数を伸ばしています． 今回はそれぞれが気になった研究発表について報告します．AI Labからは大谷が阪大のGarcia氏との共著でポスター発表，森下・阿部が強化学習のワークショップでポスター発表をしたのでその様子も報告します． 強化学習の研究発表 強化学習と言えば深層強化学習のアルゴリズムを改善し，Atari 2600 Gamesなどのドメインでs

rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています

The selection of areas and methods is heavily influenced by my own interests; the selected topics are biased towards representation and transfer learning and towards natural language processing (NLP). I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed many relevant ones—feel free to highlight them in the comments below. In all, I discuss the following highlights: Scaling up—and down

[2023/11/18] Knowledge-Augmented Language Model Verification @LLM x 検索論文読み会

要約 Docker in Docker な CI では、以下の Docker Build をオススメします。 スクリプト Buildx を使う Buildx を使えないならば、BuildKit + –cache-fromオプションを使う Dockerfile ステージ間の依存を弱くする(依存インストールとビルドを分ける) 中間イメージも軽量化する 不要なキャッシュを削除 ファイル変更差分によりますが、これらにより最大 1/3 へビルド時間を短縮しました。 はじめに 『ホットペッパービューティー』美容クリニックのカウンセリング予約サービスのバックエンドを担当している安達です。 新卒として 4 月に入社して、5 月中旬に美容クリニックに配属され、すでに約 4 ヶ月が過ぎました。 まず、チーム内で自分が活躍できる庭を作りたかったため Docker について詳しくなろうと思いました。 そこで、CI

APIの連携によって事業者は、AIの開発に必要な学習データや計算コストなどの初期投資をかけずに、自社サービスへのコメントの健全化に役立てることができるという。 今後もヤフーは誹謗中傷など悪質コメントに対する取り組みを進め、インターネット空間の健全化を目指すとしている。 関連記事 ヤフー、“ヤフコメ”のパトロールAIを外部提供へ　1日に2万件の誹謗中傷を削除可能 ヤフーが、「Yahoo!ニュース」コメント欄の健全化のため使用しているAIを、外部の事業者にも提供すると発表した。1日に平均約2万件の悪質な投稿を削除できる自然言語処理モデルを横展開し、投稿型サービスの健全化を図る。6月中をめどに、悪質なコメントへの対策強化に向けた検討会も開催する。 “繋がりすぎる”ネット時代の誹謗中傷問題、解決策はあるのか リアリティーショー番組でのSNS中傷を発端として、インターネット上の悪質な投稿に関する議論

2. 深層学習の広がり 2 [Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions. Kingma and Dhariwal, 2018] AlphaGo/Zero 画像の生成 画像の変換 画像認識 自動翻訳 [Zhu, Park, Isola, and Efros: Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. ICCV2017.] 様々なタスクで高い精度 [Silver et al. (Google Deep Mind): Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature, 529, 484—489, 2016] [W

2020/06/14〜2020/06/19にオンラインで開催されたコンピュータビジョン分野の世界最大の国際会議CVPR2020に、DeNAとMoTの研究開発エンジニア10名（濱田晃一、林俊宏、洪嘉源、唐澤拓己、木村元紀、宮澤一之、夏目亮太、鈴木達哉、Sergey Tarasenko、横尾修平）が参加しました。 本資料では、オンライン参加の様子や採択論文の傾向とともに、注目度や有益性の高かったものを中心に42本の論文を解説します。また、本会議の前後で開催されたワークショップについてもいくつか取り上げます。

https://blog.tensorflow.org/2020/07/tensorflow-2-meets-object-detection-api.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhKis9ECId8eIwn_p0SVMBt3a1vfvKOcOZXy6zK0fWoyzXnzQTguKc2CV__6oI1Pwg22NjWsErpDKqjwQdzjilvmqwWkXPj2ncglphh6mAhpoZ_QXQiDwxnwo-GjKEP0fEOb3uBlNlh9sc/s1600/tensorflow2objectdetection.png July 10, 2020 — Posted by Vivek Rathod and Jonathan Huang, Google Research At the

以前、「VOCALOIDの競合となるのか？中国人天才少年が開発した歌声合成ソフト、Synthesizer Vの破壊力」や「VOCALOIDの対抗馬、Synthesizer Vが無料で使えるWebブラウザ版を公開。2020年、歌声合成はさらに進化する」といった記事で紹介した歌声合成ソフトのSynthesizer Vがメジャーバージョンアップし、7月30日に世界同時発売されます。またこれと同時に、VOICEROIDで人気の「琴葉 茜・葵」のSynthesizer V専用歌声データベース、さらにSakiという新たな日本語の女性ボーカルのデータベースも発売されます。 この新しいSynthesizer Vの最大の特徴は、従来からあるサンプルベースの歌声合成と、最近話題のニューラルネットワークを用いた人工知能による歌声合成の両方を併せ持つハイブリッドエンジンを搭載したこと。これにより、とても自然な人間

東京工業大学はインターネット上で誰でも無料で受講できる大規模公開オンライン講座MOOC(ムーク) ※1を提供しています。5月27日、新しい講座「Science, Engineering, AI & Data Ethics | 科学技術・AI倫理」が、世界的なMOOCのプラットフォームedX（エデックス）※2で公開されました。 本講座は、2017年に公開された「Science and Engineering Ethics 科学技術倫理」の改訂版となります。札野順早稲田大学教授（2020年3月まで東京工業大学リベラルアーツ研究教育院教授）による「予防倫理」および「志向倫理」についての講義に、技術者や科学者にとって必要となるAI・データ倫理に関する内容を追加しました。 世界中の学習者を対象に、人が「よく生きる（well-being）」ための倫理的な社会の構築に貢献する方法を学ぶコースです。 本講

デューク大学の研究チームは、ぼやけて被写体が特定できない顔写真から、これまでの方法よりも精細な、極めて本物に近い画像をコンピュータで生成できるAIツール「PULSE」（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）を開発した。 研究チームは、2020年6月14～19日の会期でオンラインで開催中の2020 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）で、PULSEのプレゼンテーションを行った。 これまでの方法では、顔写真の解像度は最大8倍にしか高めることができなかった。デューク大学のチームは少数のピクセルからなる顔写真画像の解像度を最大64倍に高める方法を考案した。 研究チームを率いたデューク大学のコンピュータ科学者シンシア・ルーディン氏は「このような低解像度の画像を用いて