皆さんおはこんばんにちは。 AcademiXというAIコミュニティに所属しているほきと申します。 今回Nishikaのコンペにチームで参加し、結果として8位になり金メダルを獲得できました！ 参加してみてよかったことうまくいかなかったことなどを書いておくのでこれから参加する方の参考になれば幸いです。 自己紹介 理系国立大学学部3年生 生体信号情報学の研究室に所属 といっても配属されたばっかなので何もしてない コンペへの参加は2回目 1回目は Kaggleのfb3 で結果は上位51%（適当なノートをフォークして出しただけ） SIGNATEのBeginner限定コンペで7位になったことはあるけどあれは練習用なのでノーカウント コンペ概要 プラットフォーム : Nishika コンペティション名 : 睡眠段階の判定 〜”睡眠の深さを判別しよう”〜 利用データ : Sleep-EDF Databas

学習方法 1. 公式eラーニングによる勉強 下記のサイトでログインして、"Machine Learning Practitioner Learning Plan"を検索して"ENROLL"します。 https://www.databricks.com/learn/training/login このeラーニングでは６つのレッスンがありますが、最初の３つはDatabricks Certified Machine Learning Associateの範囲となります。 Certification Overview: Databricks Certified Machine Learning Associate Exam このレッスンは一番最初に実施するのがおすすめです。 試験の概要やトピックが説明されるので、試験の全体像を掴むに役立ちます。 特にトピックは非常に重要です。試験ではこれらのトピック

こんにちは．AIチームの二宮です． 本記事では，最近話題のPrompt-tuningのご紹介と，実装・実験・分析を行ってみました． はじめに 近年，言語モデルの大規模化が著しいです．例えば，huggingfaceで公開されている日本語版のいくつかの言語生成モデルGPTのパラメタ数は以下になります． (M: million, B: billion) rinna/japanese-gpt2-xsmall: 37M rinna/japanese-gpt2-medium: 336M rinna/japanese-gpt-1b: 1.3B abeja/gpt-neox-japanese-2.7b：2.7B naclbit/gpt-j-japanese-6.8b：6.8B BERT-baseが約110M，BERT-largeが約340Mであることを考えると，非常に大規模であることを実感しますね．最近話

自己教あり学習 (Self-Supervised Learning) に関する資料 2023年1月24日作成 岡本直樹（中部大学・機械知覚&ロボティクス研究グループ）

日本語ビジネスニュースコーパスを学習したBART事前学習済モデルを紹介します。

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。。。

IT系海外速報を書いたり、翻訳を請け負ったりしています。初めてのスマートフォンはHTC Desire。その後はNexus 5からずっとGoogleさんオリジナルモデルを使っています。 Google（というかその親会社のAlphabet）が1万2000人のレイオフを発表しました。これでいわゆるGAFA（FacebookはMetaになっちゃったので古い）でリストラを発表していないのはAppleだけに。Apple以外はコロナ禍の2019年～2022年の間、かなり雇用を拡大していた（Alphabetは57％増）ので、予想されていたものではあります。 スンダー・ピチャイCEOは大規模リストラの理由を「AIへの初期投資で生まれた大きなチャンスを完全につかむため」と公式ブログで説明しました。 ▲Google I/O 2022でAIについて語るスンダー・ピチャイCEO “初期投資”というように、Googl

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは先頃、「ChatGPT Professional」という有料版ChatGPTを近く提供する可能性があることを、「Discord」サーバーで発表した。OpenAIが公開した順番待ちリストには、有料版で提供される見込みの機能が記載されている。 OpenAIが「実験的」と説明している有料版は、「常に利用可能（ブラックアウトがない）」で、「ChatGPTからの迅速な応答（つまり、動作速度の抑制がない）」や「必要なだけ多くのメッセージ（通常版の1日当たりの上限の少なくとも2倍）」を提供するとされている。 この順番待ちリストには、選ばれた人にOpenAIが個別に連絡し、決済と試用に向けた設定を案内することも記載されている。 現在、Op

ChatGPT有料版は月額42ドル？ ｢これは破格｣の声も2023.01.24 16:0022,878 Kevin Hurler - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 去年から爆進中のチャットAI、ChatGPTに有料版がでるかもという話が浮上しています。 ChatGPTを運営するOpenAIが｢有料版いくらくらいなら使う？｣というアンケート調査を行なっていましたが、どうやらいい塩梅の価格がでたようです。それは、月額42ドル（約5,500円）。 これ正式発表があったわけではなく、どうやらアーリーアクセスしたらしきユーザーが、LinkedInにスクリーンショットをポストしてリークしたもの。 パフォーマンス保証や新機能のお試しもスクショをポストしたのは、LinkedInユーザーのLinas Beliūnasさん。有料版の名前は｢プロフェッショナルプラン｣。月額料金は42ドル、5,

自然な会話文を作成できる対話型AI「ChatGPT」の能力は非常に高く、人間向けに作られた医師免許試験や、経営学修士課程の試験に合格できるレベルの実力を誇ります。人間と遜色ない自然な文章を書けてしまうがゆえに、教育現場での使用を禁止するべきという声もある一方で、禁止せずに正しく使えるよう教えるべきという声もあるなど、ChatGPTに関してはさまざまな意見があふれているのが実情です。教育の現場でChatGPTを使うことの意義を問う調査により、アメリカのスタンフォード大学の学生のうち、およそ17％が「課題または試験にChatGPTを使用している」と回答したことが分かりました。 Scores of Stanford students used ChatGPT on final exams https://stanforddaily.com/2023/01/22/scores-of-stanfor

｢これらのモデルは、人間の知識の総和で訓練されているため、極めて平均的な文章を書く。最もそれらしい単語を最もそれらしい場所に配置するマッドリブ（文章の空欄に単語を入れて完成させる言葉遊び）マシンのようなものだ。だが人間とは特異な存在であり、完全に平均的な人間などいない｣とTurnitinの人工知能担当バイスプレジデント、エリック・ワン（Eric Wang）は語る。 Turnitinによると、ChatGPTが学生の課題作成に利用されている可能性が高いとして、多くの教師が懸念を表明しているという。ある大学教授は、学生がエッセイを書くのにこのボットを使っていたことに気づき｢絶望的な恐怖｣を感じたと、2022年12月26日のニューヨーク・ポストに語っている。 Turnitinの最高製品責任者であるアニー・チェチテッリ（Annie Chechitelli）は｢教育関係者から、（ChatGPTによる）

OpenAIが開発した「ChatGPT」について、大きな可能性を期待する声がこのところ相次いでいる。ChatGPTは、人間の問いかけに応じて自然言語で対話ができる人工知能（AI）プログラムだ。 多くの人がChatGPTプログラムに新しさを感じ、唯一無二のものに違いないとして高い関心を抱いている。 だが、AIの研究者らは、そういう考えに異を唱えている。 「根底にある技術という点で、ChatGPTは特に革新的なものではない」と、MetaでチーフAIサイエンティストを務めるYann LeCun氏は米国時間1月19日、少数の報道関係者や企業幹部が参加した「Zoom」会議で語った。 LeCun氏は次のように述べた。「革新的なところは何もないが、世間ではそのように受け取られている」「まとめ方がうまいというだけであり、その点では見事だ」 同氏によれば、このようなデータ駆動型のAIシステムは、これまでにも

文章や画像を自動生成する次世代技術が、人工知能（AI）の主戦場になってきた。米マイクロソフトは23日、文章・画像の「生成AI」で最先端を走る米新興オープンAIに数十億ドルを追加投資すると発表した。AIが生む高度な文章や画像は仕事を効率化し、マーケティングやコンテンツ作成などの手法を一変させる可能性がある。オープンAIは2022年11月に高度な対話AI「ChatGPT（チャットGPT）」を公開し

3DアバターのVRMのスクショアプリ「VRM Posing Desktop」を使いVRMで画像（左）を作成後、Stable DiffusionのWebUIでimg2imgを行ってイラスト風の画像（右）を生成したもの。（画像：筆者作成） 画像生成AIの「img2img」が議論を起こしています。 img2imgとは、画像生成AIの機能の1つ「Image-to-Image」の略称。画像を読み込ませて、テキストで指定するプロンプトと合わせて画像生成すると、元となる画像のイメージを踏襲した画像を作ってくれるという機能です。 たとえば3DアバターのVRMデータを読み込ませるだけでアニメ風の絵が生成されます。パラメーターの設定次第ですが、元のキャラクターの特徴もそのまま踏襲させることが可能です。元となる画像を用意することで、同じ顔つきのやポーズの画像が生成を容易にすることができるわけですね。 この原理を

こげどんぼ*💮育児中 @koge_dobo いや今話題のAI絵、早さとクオリティじゃ人間敵わないよな〜、上手く使えないかな…といろいろコネコネしてお手伝いしてもらいました そのままお出しするのは無理なので、アートワークつくって貰って、加筆しつつイメージ含まらせるのが良い使い方かな〜と苦戦中……まあ半分くらいは盛りました😅 2023-01-15 02:27:29 こげどんぼ*💮育児中 @koge_dobo ……という習作。AIに関してはちょいちょい試してみてるんだけど、やってて思ったのは私は実は拘り強い人間だったっぽくて、出力した絵じゃ物足りない。色々したくなっちゃうね……。 というわけでイメージの土台作りに協力してもらうのはアリかなーと思いました。制作時間は2時間くらいかな…。 2023-01-15 02:32:23

ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 イタリア・トリノのスタートアップ企業Cap_ableが、着用すれば顔を隠さずとも顔認識AIに認識されなくなるとうたうニットウェアコレクション「Manifesto」を発売しました。 Cap_ableによれば、この独特の色使いとややサイケデリックな風味もある特徴的なデザインによって、画像認識 AIは人がいるのではなく何らかの動物と勘違いし、顔認識処理を行わなくなるとしています。 共同設立者でCEOのRachele Didero氏は、ニューヨークの大学で修士課程に在籍していたときに初めてAI顔認識技術を知り、ファッションデザインとコンピューター科学を融合して、毎日身につけるもので個人情報を守ることができないかと考え

[レベル: 上級] AI に記事を書かせるならレビューと情報開示が必須だと指摘した投稿のなかで、模範例として CNET Money を紹介しました。 しかしながら、模範例というよりもむしろ反面教師として紹介したほうがよかったかもしれません。 こっそりと AI に記事を書かせていた CNET Money は、AI に記事を書かせていたことを最初から堂々と開示していたわけではなかったようです。 2022 年 11 月から実験的に AI に記事を書かせ始めたとのことですが、当初は情報開示が十分ではありませんでした。 まず著者名を CNET Money Staff で公開していました。 “Staff” と書かれていたら、ほとんどの読者は人間のスタッフだと解釈するでしょう。 密かに AI に記事を書かせていたことが明るみに出ると、著者を CNET Money Staff から CNET Money