チェビシェフ距離（Chebyshev distance）／L∞ノルムとは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「チェビシェフ距離」について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、2つの点座標（n次元）で「次元ごとの距離（＝各成分の差）の絶対値」のうち「最大値」を距離として採用する計算方法を意味する。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるチェビシェフ距離（Chebyshev distance、Chessboard distance：チェス盤距離）とは、2点間の距離を計測する際に、n次元ベクトルで表現されるそれらの点座標の次元ごとに距離（＝成分間の差）の絶対値を求めて、その中の最大値を距離とする方法である。 チェビシェフ距離は、n次元のチェス盤の上をキング（駒）が移動する手数（＝ステップ数）によく例えられる（図1）。キングは斜めにも真っ直ぐにも動けるため、例えば左下にあるx地点から

拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 3 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 拡散モデルと最適輸送でもやりましたが、漫画家さんやイラストレーターさんが重版したときに重版感謝の描き下ろしイラストを投稿しているのを見ていいなと思ったので、僕も専門書が重版したときに重版感謝の書き下ろし専門記事を投稿します。 本稿では、ICLR 2024（5/7 - 5/11 @ウィーン）で発表されたグラフニューラルネットワーク (GNN) 関連の研究動向を紹介します。 ICLR 2024 で発表された GNN 関連の論文は全部で 170 本です。凄まじい量ですね。ICLR 2024 では全て合わせて 2296 本の論文が採択されたので、7.4 パーセントが GNN 関連ということになります。この分量からも、GNN が活気ある研究対象であることが伺えます。 以下では、代表的なトピックについて

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S

こんにちは．協業リテールメディアdivでデータサイエンティストをしています須ヶ﨑です．本日はLLMを用いて専門性の高いデータを読み解くというトピックをご紹介します． また，実際にオープンデータである気象データと，NYCタクシーデータを読み解く例をご紹介します． 専門性の高いデータの読み解きがスケールする嬉しさ 今回の記事での「専門性の高いデータ」とは，気象データや株価推移，POSデータ，時系列行動データ，車の運転データ，センサーデータなど，データ自体が直感的に理解しにくく，理解するためには一定の分析，及び，その読み解きを必要とするようなデータを指しています． さまざまなビジネスにおいて，色々な分野のデータが当たり前に集められるようになり，データの価値やその活用がとても重視されるようになってきています．これらのデータを基軸としたデータ分析によって、顧客のニーズを的確に把握し、効果的なマーケテ

AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。2023年11月に中途で入社したため、5月でようやく入社半年を迎えました。社内 Slack の times で有給休暇が付与されて喜んでいる(？)様子を御覧ください。 有給休暇に喜ぶ筆者 そんな社歴半年のペーペーですが、普段は機械学習エンジニアと強い気持ちで名乗ってお仕事をしています。特にうまい繋ぎも思いつかないので、記事の本題に入りましょう。 近年、 LLM に関する話題は尽きることはありません。研究領域やビジネス領域といった概念にとらわれず、わたしたちの生活のすぐそばで、今まさに違和感が少しずつ取り除かれながら社会に溶け込んでいっていると感じます。そんな LLM ですが、自然言語というデータの枠に収まらず、様々なタスクへの適用の試みが日夜行われています。そんな挑戦的な数多あるトピックの中から「表形式データ

Cohereは2024年5月9日（米国時間）、同年3月に発表した大規模言語モデル（LLM）「Command R」のファインチューニング機能を提供開始したと発表した。 Command Rは、エンタープライズグレードのワークロード向けのスケーラブルなLLMだ。CohereはRシリーズのLLMとしてCommand Rと、より大規模で強力な「Command R+」（同年4月に発表）をラインアップしている。 ファインチューニング機能を利用することで、企業はCommand Rに自社固有の用語や文言、ドキュメントを取り込み、自社のニーズに合わせて高度にカスタマイズしたモデルを作成できる。 管理されたファインチューニング機能をCommand Rで実行することで、パフォーマンスをさらに向上させ、市場に出回っているLLMと比べて、わずかなコストで高い成果を得ることができると、Cohereは述べている。顧客は最

Googleが軽量かつ高性能なAIモデル「Gemini Flash」を2024年5月15日(水)に開催された「Google I/O 2024」で発表しました。Gemini FlashはGemini Proの10分の1の価格で利用可能で、ベンチマークテストではGemini Proに匹敵する性能を示しています。 Gemini Flash - Google DeepMind https://deepmind.google/technologies/gemini/flash/ Google Gemini updates: Flash 1.5, Gemma 2 and Project Astra https://blog.google/technology/ai/google-gemini-update-flash-ai-assistant-io-2024/ Gemini FlashはAPI経由で動

OpenAIの共同設立者でありチーフ・サイエンティストであるイリヤ・サツキバーは、11月に他の3人の取締役とともに、同社の知名度の高いCEOであったサム・アルトマンを追い出し、その後その動きを後悔していると語っていたが、結局サンフランシスコのAI企業を去ることになった。 最後まで「復職」することはなかった 同社が5月15日にブログ投稿で発表したサツキバーの退社は、シリコンバレーを驚かせ、アルトマンと彼の会社がAI時代へとテック業界を導く準備ができているかどうか疑問を投げかけたストーリーの新たな章を閉じるものだ。 更迭からわずか5日後にOpenAIに復帰したアルトマンは、再び主導権を握り、ますます強力なテクノロジーへの取り組みを続ける中で批判的な意見もあった。サツキバーもOpenAIの従業員として残ったが、復職することはなかった。 「今日は私たち全員にとって感慨深い日だ」とアルトマンはインタ

【シリコンバレー=山田遼太郎】米新興企業オープンAIは14日、チーフサイエンティストで共同創業者でもあるイリヤ・サツキバー氏が退社すると発表した。同氏は人工知能（AI）の有力な研究者だ。同社が生成AI分野をけん引する企業になる上で重要な役割を担った。中核人材の流出は今後の研究に痛手となる可能性がある。2023年11月に起きたサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）の解任騒動では、当時のオープン

米OpenAIは5月14日（現地時間）、共同創業者でチーフサイエンティストを務めるイリヤ・サツケバー氏（38）が退社すると発表した。後任は、主任研究員のヤクブ・パチョッキ氏。 サツケバー氏は、米Googleのリサーチサイエンティストを約3年務めた後、2015年にサム・アルトマン氏、イーロン・マスク氏らとともにOpenAIの立ち上げに参加し、2018年からチーフサイエンティストを務めてきた。 グレッグ・ブロックマン社長によると、サツケバー氏は昨年11月に突如発生したアルトマンCEOの解任騒動の中心的人物の1人。アルトマンCEOの復帰後もチールサイエンティストとして在任していたが、表立った発表などには参加していなかった。13日の「GPT-4o」の発表イベントにも登壇していない。 アルトマン氏は公式ブログで「イリヤ（サツケバー氏）は間違いなく私たちの世代で最も偉大な頭脳の1人であり、私たちの分野

「JetBrains」の各種IDE、AIコード補完機能をローカルで使用可能に：クラウドベースのAI支援機能の懸念点をカバー クラウドベースのAIアシスタントを利用して著作権やデータプライバシーの問題を回避するというトレンドがますます広がっている。そうした中、「JetBrains」が「GitHub Copilot」に先んじてローカルでのAIコード支援機能を実装した。本記事ではそのメリットを解説する。 JetBrainsが開発する各種IDE（統合開発環境）の大半に、ローカルAI（人工知能）コードオプションが組み込まれた。これは、コードの全行を提案することを目的にトレーニングされた小さな言語モデルを、ローカルで動かすものだ。コードの正確性をチェックする組み込み機能が、同社IDEの有償サブスクリプションを利用するユーザーに提供されるようになる。 こうした機能は、2024年4月上旬にリリースされたバ

Googleは、日本時間5月15日から開催中のイベント「Google I/O 2024」で、デスクトップ版のChromeが備える開発ツール「Chrome DevTools」に、同社の最新版の生成AIであるGeminiを組み込むと発表しました。 これによりDevToolsのコンソールで表示されるエラーメッセージなどをGeminiが解説し、エラーの解決などを支援してくれるようになります。 DevToolsのエラーをGeminiが解決 下記がGoogle I/Oのデベロッパー向け基調講演で行われたデモ画面の一部です。DevToolsに表示されたエラーに関して、右上の「Understand this error」ボタンをクリックすると、このエラーがGeminiに送られます。

Googleが現地時間の2024年5月14日に開催した開発者向けイベントの「Google I/O」で、映像や音声を理解してリアルタイムで質問に答えてくれるAIエージェント「Project Astra(Astra)」を発表しました。実際に、ユーザーがスマートフォンとスマートグラスのカメラで撮影した物事について、Astraにあれこれ質問しているデモ動画も公開されています。 Google Gemini updates: Flash 1.5, Gemma 2 and Project Astra https://blog.google/technology/ai/google-gemini-update-flash-ai-assistant-io-2024/ Google strikes back at OpenAI with “Project Astra” AI agent prototype |

Mac用ChatGPTクライアント「MacGPT」がGPT-4oに対応しています。詳細は以下から。 OpenAIは現地時間2024年05月13日、反応速度を向上させ、より人間らしい対話が可能にな最新のAIモデル「GPT-4o」を発表しましたが、Mac用ChatGPTクライアント「MacGPT」が最新のバージョン3.21でGPT-4oに対応しています。 Added support for the new GPT-4o model which is twice as fast and two times cheaper! リリースノートより MacGPTはNaviでApple Design Awards 2022 ファイナリストに選出されたオランダのJordi Bruinさんが開発しているChatGPTクライアントで、ChatGPTのWebベースに加え、OpenAIのAPIを利用することでネイ

昨日公開された GPT-4o は性能だけでなく処理速度の点からも注目を集めています。その速度に寄与しているのは、モデルの処理速度の改善だけでなく、日本語処理の改善も大きく関わっていると考えられます。 実際、OpenAIのサイトによれば、日本語は平均して 1.4 倍の効率で（1.4倍少ないトークンで）表せるようになったとされています。 これは、GPT-4o が GPT-4 に比べて日本語をより 語彙 (vocabulary) に含むようになったからです。語彙とは LLM における自然言語の処理の最小単位で、1つの語彙が1つの数値トークンに変換され、それがモデルに突っ込まれるという仕組みです。 ところで、GPT-4o では 『風吹けば名無し』 という文字列を 1 つの語彙として扱うのをご存知でしょうか。 このツイートで紹介されているように、GPT-4o では、ネットで多数出現するこういったフレ

回答の詳細は以下です。 GPT-4o 1回目 ハッピー数とは、各桁の数を2乗してその和を求めることを繰り返し、その結果が最終的に1になるような数のことを指します。それ以外はアンハッピー数と呼ばれます。 3904から3912までの数を順に調べていきましょう。 3904 3² + 9² + 0² + 4² = 9 + 81 + 0 + 16 = 106 1² + 0² + 6² = 1 + 0 + 36 = 37 3² + 7² = 9 + 49 = 58 5² + 8² = 25 + 64 = 89 8² + 9² = 64 + 81 = 145 1² + 4² + 5² = 1 + 16 + 25 = 42 4² + 2² = 16 + 4 = 20 2² + 0² = 4 + 0 = 4 4² = 16 1² + 6² = 1 + 36 = 37 （以下ループ） 3904はハッピー数では

GPT-4o テキスト、オーディオ、ビデオの入力を扱い、テキスト、オーディオ、イメージの出力が可能。 GPT-4o以前では、ChatGPTのボイスモードが3つの異なるモデルを使用していた。 GPT-4oはこれらの機能を一つのモデルに統合し、テキスト、ビジュアル、オーディオの各入力を同一のニューラルネットワークで処理する。 現在のAPIの能力 現在のAPIは、テキスト、イメージの入力とテキストの出力をサポート 追加のモダリティ（例えばオーディオ）は現時点（2024/5/14）では使えない。近日導入される予定 Colaboratoryで動かしてみる インストール

＜この記事の著者＞ 大谷大 - Tech Team Journal ウェブデザイナー/映像クリエイター/作曲家/ギタリスト/ブロガー/YouTuber BGMや効果音を無料でダウンロードできるサービス「タダオト」を運営し、自らが作曲した楽曲を掲載。2023年に生成AIにハマり、さまざまな仕事でフル活用しながらそのノウハウをYouTubeやブログで情報発信している。 2024年5月14日に行われたOpenAIのイベントで、新しいモデル「GPT-4o」が発表されました。 新しい機能のワクワク感もありつつ、無料ユーザーにさまざまな機能が開放されたことのインパクトも強かったです。 無料開放された機能を見ると、課金しないでもいいっていうユーザーは増えそうな気がしているので、今回はChatGPTを無料で使った方がいいか課金した方がいいかを考察してみます。 【目次】 今回のイベントで発表されたことざっく

2024年5月16日、AppleがiPhoneさえあればタッチ決済を導入できるようになる「iPhoneのタッチ決済」の提供を日本でも開始したと発表しました。これにより小売店や事業者は、Squareリーダーのようなクレジットカード読み取りデバイスや決済端末なしで、簡単にタッチ決済を導入可能となります。 Apple、iPhoneのタッチ決済を日本で提供開始 - Apple (日本) https://www.apple.com/jp/newsroom/2024/05/apple-introduces-tap-to-pay-on-iphone-in-japan/ 「iPhoneのタッチ決済」で誰でも簡単に非接触決済に対応する方法 - YouTube 「iPhoneのタッチ決済」は、iPhoneを使ってシームレスかつ安全に非接触決済のクレジットカードやデビットカード(一部の非接触決済カードは利用でき

NVIDIAが2024年5月15日に、経済産業省の助成や国内の主要クラウド企業との協力により、日本の生成AIインフラの構築を推進し、自国のデータを自国のAIで活用する「ソブリンAI」の基盤作りを強化していくこと発表しました。 NVIDIA to Help Elevate Japan’s Sovereign AI Efforts Through Generative AI Infrastructure Build-Out | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/japan-sovereign-ai/ NVIDIA、生成AIインフラ構築をとおして日本のソブリンAIの取り組みを支援 | NVIDIAのプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html NVIDIAは今

SNSなどで表示される著名人を使った偽広告を巡り、ZOZO創業者の前澤友作さんは5月15日、米Meta社とFacebook Japanをそれぞれ提訴したと発表した。前澤さんは自身の公式Xアカウント（＠yousuck2020）で訴状の一部を公開。損害賠償金として1円を請求していると明かした。

「皆さんがスマートフォンで何かを検索するだけでデータセンターのコンピューターが働いている」 国内の電力需要は減少傾向にありましたが、生成AIの急速な普及などに伴い、一転して増加が見込まれています。 こうした中、国の中長期的なエネルギー政策の指針「エネルギー基本計画」の見直しの議論が始まりました。 目次 データセンター建設相次ぐ なぜ？ 生成AIの急速な普及 電力需要に影響も

生成AI（人工知能）の活用で、どうやら日本は欧米などの海外から後れを取っているわけではなさそうだ。「むしろ私の感触では、日本の方が進んでいるかもしれない」――。2024年3月、生成AIに関するイベントでそう話した講演者の発言に、招聘（しょうへい）した筆者自身が少し驚いた。デジタル活用の不十分さがよく指摘される日本にあって、こと生成AI活用に関しては先進的だというのだ。 たしかに日本の積極的な取り組みを示す資料がある。PwC Japanグループは2024年3月19日、「第27回CEO意識調査」に基づく生成AI活用の現状と日本の状況分析を公表した。その関連資料には、「日本は生成AIの業務活用において主要各国に先行。背景にあるのは事業継続への危機感、サイロ化文化と生成AIとの親和性の高さ」と記されている。 毎年恒例のCEO（最高経営責任者）調査の中で、自社の業務に生成AIがどれだけ受け入れられて