SIGNATE Partnersは、データ活用に関する課題を解決したい「企業」と「個人」のプロフェッショナル人材をマッチングするサービスです。

DeepEval is a simple-to-use, open-source LLM evaluation framework, for evaluating and testing large-language model systems. It is similar to Pytest but specialized for unit testing LLM outputs. DeepEval incorporates the latest research to evaluate LLM outputs based on metrics such as G-Eval, hallucination, answer relevancy, RAGAS, etc., which uses LLMs and various other NLP models that runs locall

ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2023年8月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。 TIOBEインデックスはプログラミング言語の人気度を示すランキングで、同社が毎月更新している。2023年8月のランキングでは「Python」が13.33％で首位を維持した。2位～5位は「C」（11.41％）、「C++」（10.63％）、「Java」（10.33％）、「C#」（6.38％）だった。 関連記事 「COBOL」がトップ20にまさかの復帰、「C++」は「C」を超えるか――2023年7月言語人気ランキング発表 プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2023年7月版が公開された。「C++」が順位を上げ、「C」を追い抜こうとしている。「JavaScript」は史上最高ランクに達

Create translations that follow your speech style. Translate from nearly 100 input languages into 35 output languages. This is a translation research demo powered by AI.

A significant step towards removing language barriers through expressive, fast and high-quality AI translation

Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even

Googleは、都内で開催したイベント「Generative AI Summit Tokyo」で、同社の大規模言語モデルである「PaLM 2」が日本語対応したことを発表しました。 PaLM 2は今年（2023年）5月に行われたイベント「Google I/O 2023」で発表された、同社の最新の大規模言語モデルです。 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 上級執行役員 小池 裕幸氏は、日本語対応となったPaLM 2の日本語能力を客観的に測定する試験として、主に外国人向けに行われているJ.TEST A-C（上級）でPaLM 2が94％の正答率を獲得したと説明。 さらに、日本語のダジャレ「おでんの予約は？ お電話で！」がなぜ面白いかを英語で説明できることも紹介し、高い日本語能力をアピールしました。 また、コストの透明性を高めるために文字数ベースの価格設定にしたことも日本語対応における特長だとしま

東京大学院工学系研究科・松尾研究室（主宰：松尾豊教授）は8月22日、「オープンソース」として18日に公開した大規模言語モデル（LLM）「Weblab-10B」について、「商用利用不可のため定義に当てはまらない」としてオープンソースの記述を削除した。 Weblab-10Bは、日本語と英語のデータセットを学習させることで学習データ量を増やし、日本語の精度を高めたモデルとしている。パラメータサイズは100億。研究目的での利用のみ認めており、商用利用は不可としている。 しかし、X（Twitter）などでは「商用利用不可ならオープンソースとはいえないのではないか」といった旨の指摘が相次いでいた。 米Open Source Initiativeが定める「オープンソースソフトウェア」の定義には「再頒布の自由」という項目があり、「ソフトウェアなどの一部として販売・頒布することを制限してはならない」と規定さ

米Microsoftは8月22日、Excelにプログラミング言語「Python」を搭載すると発表した。セルに「PY関数（=PY）」を入力するとPythonのコードを記述できるようになる。Pythonのライブラリとシート上のデータを参照して高度なグラフ作成や機械学習などができるという。 機能の名前は「Python in Excel」。利用には試験的に実装された機能を体験できるプログラム「Microsoft 365 Insider Program」への参加が必要。 Pythonコードは、クラウドプラットフォーム「Microsoft Cloud」上で実行。Pythonの各種ライブラリをまとめた「Anaconda」を活用しており、グラフ作成ライブラリを使ったデータの視覚化や、機械学習ライブラリを使った機械学習や予測分析などもできる。

(September 16, 2024) UPDATE: Python in Excel is now generally available for Windows users of Microsoft 365 Business and Enterprise.  Read our latest announcement here. Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data, providing a basis for decision-making for the millions of people who use it each day. Today we’re announcing a significant evol

Googleは、都内で開催したイベント「Generative AI Summit Tokyo」で、コード生成や補完のためのAIモデル「Codey」が日本語に対応したと発表しました。 CodeyはGoogleの最新の大規模言語モデルPaLM 2をベースとした、コード生成や補完のための基盤モデルです。 Codeyは、自然言語による指示に基づいてコードを生成する機能、チャットで会話しつつコード関連の質問に回答する機能、コードの足りない部分を補完する機能などを備えています。 対応するプログラミング言語は、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、Ruby、Rust、C＋＋、C＃、Go、Kotlin、Scala、Swift、GoogleSQLなど。さらにGoogle Cloud CLIやKubernetes Resource Model（KRM）、Terraform

米Googleは8月22日、東京で開催したイベント「Generative AI Summit」の基調講演で、大規模言語モデル（LLM）の「PaLM 2」を日本語で利用できるようにしたと発表した。 PaLM 2は、5月に開催された年次カンファレンス「Google I/O 2023」で発表され、日本でも利用可能になっていたが、日本語には対応していなかった。 Google Cloudの上級執行役員、小池 裕幸氏は、PaLM 2の日本語は、日本語を母語としない外国人の日本語能力を客観的に測定する試験として知られる「J.TEST実用日本語検定」の上級者向け（A-C）において、94％正解するというベンチマークがあり、細かいニュアンスの理解、生成が可能だと説明した。 また、日本語の細かなニュアンスも認識できるとし、「おでんの予約は？　お電話で！」というジョークがなぜおもしろいのかというプロンプトに、これ

Open source low-code tool for developers to build customized LLM orchestration flow & AI agents

さまざまなミュージックビデオや音楽を配信しているYouTubeが、大手音楽企業であるユニバーサルミュージックグループと提携し、「生成AIを使ってアーティストやその作品を保護しながら音楽のクリエイティブでユニークな表現を強化していくための3原則」を発表しました。 Our principles for partnering with the music industry on AI technology https://blog.youtube/inside-youtube/partnering-with-the-music-industry-on-ai/ An artist-centric approach to AI innovation https://blog.youtube/news-and-events/an-artist-centric-approach-to-ai-innova

ウェブブラウザ「Brave」のNightly版(開発者向けテスト版)にチャットAI「Leo」が搭載されました。LeoはMetaが開発した大規模言語モデル「Llama 2」をベースに開発されており、ユーザーの質問に自然な言語で返答できるほか、ウェブページの要約機能なども備えているとのこと。Leoの性能を確かめるべく、実際にBraveのNightly版をインストールして使ってみました。 Leo, Brave's browser-native AI assistant, is now available in Nightly version for testing | Brave https://brave.com/leo-release/ BraveのNightly版をインストールするには、まず以下のリンク先にアクセスします。 Brave Nightlyをダウンロード | Brave http

Googleが、大規模言語モデル(LLM)に「視覚」を持たせた「大規模視覚モデル(LVM)」のデモを公開すると同時に、LVMの仕組みについての解説記事を投稿しました。 Multimodal generative AI search | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/multimodal-generative-ai-search?hl=en LVMのデモは「https://ai-demos.dev/」で公開されています。このサイトでは複数のデモがまとめて公開されているので、「MERCARI TEXT-TO-IMAGE」をクリックしてLVMのデモを表示させます。このデモは名前にMERCARIと付いている通り、メルカリの商品データを利用して作成されているとのこと。 自分でテ

NTNは2023年8月21日、複数のAI（人工知能）手法を組み合わせて、転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発したことを発表した。2017年に大阪大学大学院工学研究科に設立した「NTN次世代協働研究所」との共同研究により実現した。 機械設備に組み込まれた軸受は、使用条件によっては軽微なはく離が発生し、進行すると最悪の場合は破損につながる。ただ、はく離が発生後も機器の構造や設置場所などにより交換などのメンテナンスが難しいと、運転に支障がない範囲において軸受が使用され続けるケースもあるという。 軸受の状態は振動データなどから把握することができる。しかし、はく離などの異常が発生後、どのぐらいの期間、使用できるのか（余寿命）を精度良く把握する方法はなかった。そのため、軸受がまだ使用可能な状態でも早めに交換したり、軸受が破損してから交換したりしなければならなかった。 NTNでは今回、深層学習とベイ

Googleは2023年8月16日（米国時間）、同社の大規模言語モデル（LLM）を利用して、オープンソースソフトウェア（OSS）向けファジングサービス「OSS-Fuzz」の対象プロジェクトのコードカバレッジ（網羅率）を高めることに成功したと発表した。 ファジングは、ソースコードを直接解析するのではなく、極端に長い文字列や不正な形式の値など、さまざまな入力データを与えてコードを実行し、予期せぬ動作やクラッシュを意図的に引き起こすテスト手法を指す。 OSS-Fuzzは、オープンソースプロジェクト向けにファジングツール（ファザー）を実行し、検出されたバグを非公開で開発者に知らせる無償サービスだ。2016年から運営されており、現在では1000以上のオープンソースプロジェクトを継続的なファジングでサポートしている。 関連記事 不正データを与えてOSSの脆弱性をあぶり出す「ファジング」とは？　Goog

AIで生成された動画を見てみると、連続した動きの中で文脈を無視するようにオブジェクトが突然別の物に変わったり、「大ざっぱなパラパラ漫画」のように映像がガクガクと揺れたりすることがままあります。そうした問題を改善する「Content Deformation Field(CoDeF：コンテンツ変形フィールド)」が公開されました。 CoDeF https://qiuyu96.github.io/CoDeF/ [2308.07926] CoDeF: Content Deformation Fields for Temporally Consistent Video Processing https://arxiv.org/abs/2308.07926 CoDeFのデモ映像を以下から確認できます。CoDeFで動画の処理を行うと、入力された動画に自然な形で脚色を加えることができます。 「CoDeF」の

LoRAとは前回はモデルの1つであるCheckpointについていろいろお話した。今回はStable Diffusionが扱えるモデルの中で次によく使われるLoRAについてがお題となる。 連載の第一回では、自前で撮影した実在モデルの写真を学習させた専用のCheckpointを作り、そちらで生成した作例をいくつか掲載した。 これはCheckpoint自体に学習結果を保存する形式で一般的にはファインチューニングと呼ばれている。このキーワード自体は、LLM(大規模言語モデル)でもよく耳にするので、覚えのある人もいらっしゃるのではないだろうか。

厳しい著作権法が日本のITをダメにした 前回の記事（20年前なら日本のIT技術は世界一だった…天才プログラマーの7年半を奪った｢著作権法｣という闇）において、2004年にファイル共有交換ソフト「Winny」を開発した東京大学大学院特任教授（当時）の金子勇氏が著作権法違反幇助罪で逮捕、起訴されたことで、日本が世界のIT革命に乗り遅れた件を取り上げた。 その一方で、動画配信システム「YouTube」が生まれたアメリカでは、1998年に制定されたデジタル・ミレニアム著作権法で、検索エンジンや動画サービスなどのサービス・プロバイダーは、法律に定める要件を満たしていれば著作権侵害の責任を負う必要がなく、そのおかげでYouTubeが世界を席巻するようになったこともお伝えした。