用語「イライザ効果」について説明。コンピュータプログラム／AIモデルの動作が人間の動作に類似していると無意識に想定する傾向のこと、つまり例えばチャットボット／チャットAIを「擬人化」して感情移入することを指す。 連載目次 用語解説 コンピュータ・サイエンス／人工知能（AI）におけるイライザ効果（ELIZA effect）」とは、コンピュータプログラム／AIモデルの動作が人間の動作に類似していると無意識に想定する傾向のこと、つまりコンピュータプログラム／AIモデル（例えばチャットAI）を「擬人化」して感情移入することである。 このキーワードは、非常に自然な応答ができるようになった最近のチャットAIを巡って使われるケースがある。例えば、2022年6月にGoogleのあるエンジニアがチャット用大規模言語モデル「LaMDA（Language Model for Dialogue Applicati

こんにちはこんばんは、teftef です。今回は CyberAgent より、生成モデルから生成された画像の品質評価に関する論文です。近年の画像生 AI の発展によって、『高品質』な画像が生成できるようになりました。しかしよくよく考えてみると『高品質』というのは何でしょうか？人間の好みが違いをどのように評価するのでしょうか？今回はそこについて軽く書いていきます。 私もまだ初学者であり、説明が間違っていたり勘違いがある可能性が 0 ではないということをご了承ください。ぜひコメントなどをいただけたら幸いです。(ちなみにサムネはnijijyourney を用いて、評価指標、統計学、 --ar 3:2のように関連キーワードで作ってます) それでは行きます。 論文今回参考にさせていただいた論文はこちら 画像生成 AI の評価　　近年の Stable Diffusion や Midjourney など

The global gaming industry is worth billions of dollars every year, and developers are always keen to explore...

一般的にChatGPTを使用する際には、プロンプトを入力して進めていく必要がありますが、プロンプトの作成は意外に難しいと感じる方も多いかもしれません。 AutoGPTは、プロンプトを作成せずとも自動的に行うべきことを提案してくれる、という驚くべき機能を持っています。AutoGPTは誰でも利用可能です。 今回PROMPTYでは、そんな話題のAutoGPTの特徴や始め方、使い方を解説していきます。 エンジニアではない方でも導入できるよう、できるだけわかりやすく説明しますので、１つずつ手順を踏みながら試してみてください。 ブックマーク必須！PROMPTYとは 国内最大級のChatGPTなどの生成AIのプロンプトエンジニア専門メディアです。 「プロンプトのテンプレ集」「生成AIの開発・活用ノウハウ」「海外の時事ニュース」など幅広い内容を取り揃えています。 一般的なニュースなどでは取り扱っていない最

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はじめに: Auto-GPTの紹介 Auto-GPTは、GPT-4が完全自動で動作する最初の例の1つとして、作られたそうです。 この記事では、Auto-GPTのインストールと使用方法について解説します。 ※この記事は2023年4月時点のものです。 準備: Python3とAuto-GPTの環境構築 Python3をインストール 公式サイトのダウンロードページから、お使いのOSに合ったインストーラーをダウンロードし、インストール手順に従ってください。 Auto-GPTの環境を整える https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git cd 'Auto-GPT' pip install -r requirements.txt

ChatGPTを皮切りとしたAIブーム。流石にちょっと過熱気味になってきた印象があります。 中でも気になるのは「AutoGPT」の話題。Twitter上だと、 他にも、AgentGPTを使って「AutoGPTすごい！AGIだ！」としている投稿を多く見かけました。 ですが、「AgentGPTはAuto-GPTのブラウザ版」ではありません（少なくとも2023年4月15日時点は）。 両者とも似たアプローチはとっていますが、Auto-GPTは 「GPT-4に情報探索・処理や長期記憶の手段を持たせている」 という点が大きく異なります。 AgentGPTは、 ユーザーが設定したゴールをAIにいくつかの問い（タスク）に分解させる それぞれの問いに回答を出させ、その結果を踏まえて追加で必要な問いを考えさせてタスクリストに追加する という自問自答のループを回すことで思考を深めています。 一方、Auto-GP

こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はシングルGPUで動作するTransformer相当のRNNモデル、という噂のRWKVについて試してみたいと思います。 RWKVとは TransformerベースのLLMと同等の性能を持つ、並列化可能なRNNモデルであり、Attentionフリー(Attention構造を持たない)なモデルです。 ライセンス形態がApache License 2.0かつ、シングルGPUでも動作する点が凄いところとなっています。 GitHub https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM Huggin Face https://huggingface.co/BlinkDL Hugging Face側にモデルがいくつか公開されており、rwkv-4が付くものが最近よく話題で使用されているもので

(本記事は数時間前からRWKVの手法について調べ始めた著者が、手法をまとめるためのメモ書きとして深夜テンション書いたレベルのものです。内容の正確さについて保証しないので各自最後にある参考文献の確認をお願いします。日本語の記事でRWKVの手法について解説されたものが見当たらなかったので、一部僕の見解が含まれますが英語版中国語版の翻訳程度に受け取ってもらえたら幸いです。中国語は一切読めないけど・・・） Introduction 昨今の生成系AIブームの中で、OpenAIが開発するChatGPT、特にGPT4の性能は目を引くものがあります。ですが、そのモデルを動かすための計算資源にも目を引くものがあり、LLaMA.cppなどローカルで動かそうとする試みは存在するにせよ、やはり一般の家庭でしかも現実的な電気代でGPT4を動かすという未来は遠そうです。 さて、そんな話題のChatGPTやGPT4です

\\n以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\\n[SEP]\\n指示:\\n日本で一番広い湖は？\\n[SEP]\\n応答:\\n"}]},"cardExists":true,"config":{"architectures":["GPT2LMHeadModel"],"model_type":"gpt2","tokenizer_config":{"bos_token":"","cls_token":"[CLS]","eos_token":"","mask_token":"[MASK]","pad_token":"[PAD]","sep_token":"[SEP]","unk_token":""}},"createdAt":"2023-04-13T22:46:07.000Z","discussionsDisabled":false,"downloads":1

概要 大規模言語モデル Dolly 2.0 を試してみました。 公式ブログ に詳しく書いてありますが、 Alpaca、Koala、GPT4All、Vicuna など最近話題のモデルたちは 商用利用 にハードルがあったが、Dolly 2.0 は自社で準備した 15000件のデータで学習させたデータを使っているためそのハードルがなくなったようです。 ありがたいですね。さっそく試してみました。 2023/04/18 コード更新 Dolly 2.0モデルの独自パイプライン処理が本稿公開時(2023/04/13)から変更されているため、それに対応するよう本稿ソースコードも修正しました。 該当コード（変更後）

ChatGPTやAIを実務に活かす方法をまとめています。業務効率化や動画制作、デザイン、ライティングやSEO、SNS、サイトやアプリ制作などのビジネス領域だけではなく、語学学習など多岐にわたるカテゴリを扱っています。ChatGPT、AIメディアを見れば非エンジニアでもAIを実践レベルで活用する方法がわかります。

以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま

Explore resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's developer platform.

Prompt injection: What’s the worst that can happen? 14th April 2023 Activity around building sophisticated applications on top of LLMs (Large Language Models) such as GPT-3/4/ChatGPT/etc is growing like wildfire right now. Many of these applications are potentially vulnerable to prompt injection. It’s not clear to me that this risk is being taken as seriously as it should. To quickly review: promp

temperatureなどのChatGPTのパラメーターは、OpenAIのウェブサイトのPlaygroundやAPIでは変更できるようになっていますが、通常のChatGPTのサイトでは変更できないようになっています。 しかし、これを変更する方法を発見しましたので報告します。 また、自由に新しいパラメーターを設定して、これを使ってChatGPTの文章表現を操作できることが分かりましたので、これについても解説します。 １．temperatureの変更(1) temperature=2.0への変更最初にChatGPTのサイトでtemperatureを2.0に変更してみます。 ChatGPTのtemperatureは通常、1.0程度に設定されており、もし、temperatureを2.0に引き上げると、以下のように文章が壊れてしまうはずです。 若いSamadenacityas安 広がる豊かな井田_p

ソフトウエア開発基盤を手掛けるJiteraは2023年4月4日、対話型AI（人工知能）「ChatGPT」の利用動向などに関する調査結果を公表した。対象は20～50代の国内エンジニアで、529人から回答を得た。業務利用か否かを問わず、7割がChatGPTを使ったことがなく、実際に試行したことのあるエンジニアは少数にとどまることが明らかになった。 同社の調査によると、ChatGPTを利用したことのあるエンジニアが29.1％だったのに対し、利用したことがないと答えた割合は48.8％。サービスそのものを知らないとする回答も22.1％を占めた。世界的に利用者が拡大しているChatGPTだが、実際に使ってみた経験があるエンジニアは約3割というのが実態だ。 一方、ChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）や生成AIと、自社サービスとの連携に意欲を示すエンジニアは少なくない。ChatGPTが関与しうる

チャットボット「ChatGPT」の開発元であるOpenAIは「GPT-5」の開発を始めておらず、当面その計画もないと、最高経営責任者（CEO）のSam Altman氏が米国時間4月13日に語った。 Altman氏は13日、ビデオ通話を通じてマサチューセッツ工科大学（MIT）のカンファレンスに参加し、Elon Musk氏やAppleの共同創設者Steve Wozniak氏らが3月末に署名した書簡について、「その書簡の以前のバージョンでは、OpenAIがGPT-5をトレーニングしていると主張していた。そのようなことはなく、今後もしばらくはないだろう」と述べた。 この公開書簡は、社会に対する「深刻なリスク」を理由に、人工知能（AI）開発を少なくとも6カ月間停止することを研究組織に呼びかけるものだ。Altman氏は、書簡の一部には同感すると述べ、OpenAIは「GPT-4のトレーニングを完了した後

専門家とクラウドワーカーによって行われたラベリング作業と、GPT-4を用いたラベリング作業を比較したところ、GPT-4の作業内容はクラウドワーカーの平均的な作業内容よりも専門家の作業内容に近いものだったことがわかりました。GPT-4に任せることで節約可能な時間は2万時間、節約可能なコストは50万ドル(約6620万円)に上ります。しかし、この事実はクラウドワーキングの先行きが厳しいことも示唆しています。 [2304.03279] Do the Rewards Justify the Means? Measuring Trade-Offs Between Rewards and Ethical Behavior in the MACHIAVELLI Benchmark https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03279 GPT-4 Outperforms Eli

【シリコンバレー=渡辺直樹】米起業家のイーロン・マスク氏が人工知能の新会社を設立したことが明らかになった。米西部ネバダ州に関連書類を提出した。英紙フィナンシャル・タイムズ（FT）は14日、マスク氏が対話型の人工知能（AI）「ChatGPT（チャットGPT）」を開発した米新興オープンAIに対抗し、AIスタートアップの立ち上げを計画していると報じていた。ネバダ州に提出した書類によると、名前は「X.

Twitterやテスラ、SpaceXといった企業を保有するイーロン・マスク氏が、人工知能(AI)に特化した新企業の「X.AI」を設立しました。X.AIはアメリカのネバダ州で法人化されており、同州への提出書類からその存在が明らかになっています。 Elon Musk Creates New Artificial Intelligence Company X.AI - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musks-new-artificial-intelligence-business-x-ai-incorporates-in-nevada-962c7c2f Elon Musk founds new AI company called X.AI - The Verge https://www.theverge.com/2023/4/14/23684005

AI（Stable Diffusion WebUI）で画像生成をしていると意外と言うことを聞いてくれないということがよくありますよね。例えばキャラクターの髪や目や服の色がまちまちだったり、そもそもうまく出せなかったり……そんな悩みを解消するのが今日ご紹介するLoRAというわけです。 そもそもLoRAって何？　簡単に言えば素材となる画像を20～30枚程度用意し、AIに特徴を覚えさせることで人物や、背景、絵柄などを簡単に変更できるファイルのことです。 　Hugging Faceやcivitaiなどには多くのLoRAが公開されています。にきもなか先生がまとめてくださっているので、どんなものがあるのか気になる方はこちらをご覧ください。 Civitaiに公開されているLoraの昨日公開分までをまとめました。 AI制作の一助になれば幸いです。 多分600個くらいあります あなたの性癖の為のLoraリン

として「やりたいこと」や「疑問点」から逆引き的に情報を探せる記事を書いていきます。 Stable Diffuisonを使っていると疑問が湧いたり、「これをやりたいけどやり方が分からない・上手くいかない」といった場合があったりしますよね。ただ現状では情報が散らばっていて調べるのが面倒くさいという問題があるので、初心者の方にとっては少々やりづらい部分もあるかと思います。 そこでここではそのような手間を省くために、よくありそうな疑問・要望に対する回答を一通りまとめてみることにしました。ぜひ下記の内容を参考にしていただきスッキリしていただければ幸いです。

無料で始めるAmazon CodeWhisperer on VSCode（Github Copilotと同等の性能？）AmazoncopilotCodeWhisperer 現在の AIを一言で説明すると・・・ フミコ・フミオさんはTwitterを使っています: 「ほぼ全員がご高齢者の会社上層部からの「対話型AI とは何かその功罪について簡潔に分かりやすく出来たら一言で説明しろ」という難題にヤケクソで「ドラえもんです」と答えたら「便利だけど取扱注意ということだな」とほぼ正解な認識をしてくれたので藤子・F・不二雄先生は偉大すぎる。」 / Twitter Github Copilot と Amazon CodeWhisperer の比較 現時点では Github Copilot の方が使いやすい。 単純な機能だと同じくらいだが、 Github Copilot は、コマンドパレットがあるので、その

「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆるInfrastructure as Codeツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 Exciting news! Pulumi Insights - intelligence for cloud infrastructure – is here. We’ve tapped into the power of generative AI and GPT-4 to automate

ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法

A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team

Metaの人工知能(AI)研究所であるMeta AIのFundamental AI Research(FAIR)チームは、手描きのキャラクターをアニメーションに変換するオープンソースプロジェクト「Animated Drawings」を2023年4月14日にリリースしました。Animated Drawingsは無料でブラウザから体験することができ、頭と体と手足がハッキリしていれば、かなり雑な落書きでも超簡単に動かすことができます。また、Animated Drawingsはオープンソースで公開されているため、GitHubからダウンロードしてより詳細なオプションを設定することも可能です。 Animated Drawings https://sketch.metademolab.com/ First-of-its-kind open source project brings your anima

2つのリング状の像が並べられこちらの画像、左側の像は目にしたことがある人も多いのではないでしょうか。これは「おとめ座」の方向約5500万光年先にある楕円銀河「M87（Messier 87）」の中心にある超大質量（超巨大）ブラックホール「M87*」を電波で捉えた画像です。国際研究グループ「イベント・ホライズン・テレスコープ（Event Horizon Telescope：EHT）」から2019年4月に公開されました。 【▲ EHTが観測した超大質量ブラックホール「M87*」の2つの画像を比較。2019年4月に公開されたもの（左）と、機械学習モデル「PRIMO」を用いて再構成されたもの（右）（Credit: L. Medeiros (Institute for Advanced Study), D. Psaltis (Georgia Tech), T. Lauer (NSF’s NOIRLab

2019年に史上初めてブラックホールが撮影されました。このときの画像はかなりぼやけたものでしたが、PRIMO(主成分干渉モデリング)と呼ばれる新たな機械学習技術を用いることで、はっきりとブラックホールの姿がわかる、現実の姿により近い忠実な画像の再構築が行われたことが発表されました。 The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO - IOPscience http://dx.doi.org/10.3847/2041-8213/acc32d Iconic image of M87 black hole just got a machine-learning makeover | Ars Technica https://arstechnica.com/science/2023/04/iconic-image-of-m87-bl

このページでは、ChatGPT・AI の教育関連情報をまとめていきます。随時更新する予定です。 後半では ChatGPT・AI の全般的な情報もまとめています。 渾身の4時間イベント「教員向け ChatGPT 講座 ～基礎から応用まで～」の資料や動画を公開していますので、ChatGPTに関連する事項を一通り把握したい方はそちらもご覧ください。 また、文部科学省の情報モラルポータルサイトにて、生成AIに関する教員向け研修動画シリーズが公開され、その中で「生成AIの性質と限界」というタイトル（動画リンク）で26分ほどで、コンパクトに生成AIの教育活用について解説していますので、サクッと知りたい方はその動画をご覧ください。 主に先生方から質問いただくこともあり ChatGPT に関する Q&A を新設しました。 ChatGPT・AI の教育活用海外の対応（2024年2月16日時点）アメリカ202

対話式AI「ChatGPT」の利用が世界で急速に広がっている中、各国は個人情報の保護などへの懸念から規制案や認証制度などの検討を始めています。 アメリカのベンチャー企業「オープンAI」が開発した「ChatGPT」は、質問を入力すると、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作成できるため、さまざまな用途で利用が急速に広がっています。 一方、個人情報の保護や情報流出の懸念などAIがもたらすリスクについても指摘されています。 こうした中、アメリカではAIの利用に関する規制案が検討されていて、アメリカ商務省は11日、規制案に向けてAIの評価や認証制度などについて一般からの意見募集を開始すると発表しました。 また、イギリスではデータ保護の当局が、「ChatGPT」を含む生成AIシステムの使用または開発に関する留意点を公表するとともに、個人情報を活用する際の法的責任についても言及しました。 一方、カ

1　はじめに 日本著作権法30条の4は、AI開発という観点では日本にとっての大きなアドバンテージになるということは何度かお伝えしていますが、最近の生成AIの猛烈な進化に伴って「2018年の30条の4制定段階で生成AIがこれほどまで発展することは想定されていなかった（だから30条の4は見直すべきだ）」という議論を見るようになりました。 この点についての論点を整理し、私の意見をお伝えしようと思います。 2　30条の4と、AI創作物による著作権侵害は無関係 まずはっきりさせておきたいのは、30条の4はあくまで学習段階の著作物の利用を適法化するものであって、AI創作物による著作権侵害を適法化するものではない、ということです。 つまりAI創作物による著作権侵害（学習用データと同一・類似の生成物が出力された場合の著作権侵害）については、著作権侵害の要件である「類似性」「依拠性」があるかどうかの問題であ

EUのAI規則案への批判 The criticism to EU's AI ACT 2023.04.03 Updated by Mayumi Tanimoto on April 3, 2023, 12:00 pm JST 前回、前々回と欧州連合（EU）の人工知能（AI）に関する規則案である「AI規則案」（AI Act）に関してご紹介しましたが、今回も続編です。 EUの「AI規則案」は前回までご紹介したように、非常に野心的な内容になっています。EUはグローバルに適用される規制を目指すと公言しており、アメリカと中国と真っ向から対決する姿勢です。しかし、この規制には問題点が多く、様々な批判が行われています。 最も重要な問題というのが、 AI が偏見を持ったアウトプットを行ってはならず ユーザーの不利益になってはならない という部分です。しかし、 何が偏見であり 何が不利益となるのか という点がは

AIもうええわい 2023.04.16 Updated by Ryo Shimizu on April 16, 2023, 03:24 am JST むかし、僕がいた業界は「ドッグイヤー」と呼ばれていた。 犬のように歳をとるのがはやいという意味だが、ドッグイヤーの感覚に慣れた僕にとっても、最近のAI関係のニュースの多さ、進歩の速さは異常だし疲れてきた。 この連載も、「一ヶ月くらい書いてないのでは」と思って確認すると、今月の頭に書いていた。まだ二週間しか経ってない。 何か書こうと思って、とりあえず何かタイトルを適当に打ち込もうとすると、「AIもういいわい」というフレーズが浮かんだ。 こんなこと誰かが先に言ってそうだなと思って検索すると、あんまり見つからなかったから、いまのうちに書いておくことにする。 最近のAI業界の進歩を映画業界に例えると、毎週スターウォーズが公開されているような状況である

Microsoftは2023年1月25日、気象予測ディープラーニングモデル「ClimaX」を発表した。 ClimaXは、複数の時空間解像度で多くの気象変数にまたがるいくつかの異種データセットを使用してトレーニングされた。事前学習で見られなかった大気変数や時空間粒度を含む、さまざまな気候・気象タスクに対応できるという。MicrosoftはこのClimaXをオープンソース化し、GitHub上で公開した。トレーニング済みのモデルチェックポイントファイルは、ClimaXのWebサイトからダウンロードできる。 関連記事 「Chrome 113」β版で「WebGPU」が利用可能に　JavaScriptの負荷軽減、機械学習モデル推論を3倍以上改善 Webブラウザ「Chrome 113」のβ版で、新しいWebグラフィックスAPI「WebGPU」が利用可能になった。 GLUE：英語用の一般言語理解評価ベンチ

学びの季節に無料の「データサイエンス」講座はいかが？　総務省が受付開始：「e-Stat」や「jSTAT MAP」の使い方も学べる 総務省は、オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講受付を開始した。講座内容をリニューアルしており、最新の統計データを用いている他、グラフの見方や統計リテラシーなどの内容が追加されている。

言語処理学会第29回年次大会(NLP2023) 緊急パネル：ChatGPTで自然言語処理は終わるのか？（言語処理学会理事会主催）2023年3月14日 沖縄コンベンションセンター https://www.anlp.jp/nlp2023/#special_panel *概要：* 大規模言語モデルの発展によって自然言語処理（NLP）の方法論は大きく様変わりした．中でもOpen AIから発表されたChatGPTは言語モデルの利用方法を飛躍的に拡げ，世間からも大きな関心を集めている．ChatGPTに代表される巨大言語モデルの出現でNLPはどう変わるか，はたまた終焉をむかえるのか？ 本パネルでは，NLP研究の一線で活躍されている5名のパネリストをお招きし，ChatGPTに関するファクトの共有をはかるとともにNLP研究の今後についてご議論いただく．我々NLP/言語研究に携わる者自身が今起こっていること