2019年に公開されるやいなや「危険すぎる」と話題になったOpenAIの「GPT-2」を、ゼロから作成したレポートが公開されました。作成にかかった時間は、1時間14ドル(約2200円)のクラウドコンピューティングサービスで1時間半だったため、総コストは約20ドル(約3100円)に収まっています。 Reproducing GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 · karpathy/llm.c · Discussion #481 · GitHub https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481 # Reproduce GPT-2 (124M) in llm.c in 90 minutes for $20 ✨ The GPT-2 (124M) is the smallest model in t

OpenAIはGPT-2に含まれる約30万個のニューロンそれぞれの挙動の説明文や点数をまとめたデータセットをオープンソース化。「研究コミュニティーがより良い分析技術やツールを開発することを期待する」としている。 関連記事 米バイデン政権、OpenAIなどAI関連4社のCEOを招き「責任あるイノベーション」促す 米バイデン政権は、Google、OpenAI、Microsoft、AnthopicのCEOをホワイトハウスに招集。AI開発に関する「率直で建設的な議論が行われた」としている。 “AIのゴッドファーザー”ことヒントン博士、Googleを退社してAI開発に警鐘 “AIのゴッドファーザー”の二つ名を持つジェフリー・ヒントン博士がGoogleを辞めた。New York Timesのインタビューで「Googleを辞めたので、AIのリスクについて自由に話せるようになった」と語った。企業がAIシス

先日、社内でChatGPT / LLMを活用した実証実験をしていたら、一部感動するほど結果が出たことで、今更ながら俄然興味を持ってしまいました。 これからビジネスユースケースを考えていくうえで、「本質的にどういうものなのか」を理解しておくことがとても大切だと思い、改めてChatGPT / LLMの基本的な仕組みを整理してみました。 私みたいな文系で行列や統計はわからないけど、もう少し根本的なところを理解しておきたい！という方に是非です。 それでは、GPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）がどのような背景から生まれてきたのかを振り返りながら、LLMの特徴を理解していきましょう！（最後に参照したおススメの動画・記事を貼っていますので、それだけでも是非ご覧ください。） 1. ベースは、ディープラーニングを用いた自然言語処理モデル2015年頃、日本でも"AI"がバズワードになり、ディープラー

文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor

当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。

教師ありデータをもっと減らしたい!! GPTの登場により、それまで何万、何十万も必要だった教師ありデータが、たったの数千個で足りるようになりました. これはとてつもない進歩です! しかし、、皆さんもこう思ったかもしれません、、 「数千個て多くない？？」 そうです！全くその通りです！ 何十万もの教師ありデータセットと比べるとそれは少ないですが、普通に数千個て多いですよね？笑 僕だったらそんなデータ作りたいと思いません😅 皆さんと僕がそう思ったように、OpenAIさんも同じことを思っていました. そこでOpenAIのエンジニアはまたもやすごいものを作り出したのです！ なんとGPTの進化系である「GPT-2」を作り出し、必要な教師ありデータを数個まで減らすことに成功したのです！ さすがは自然言語AIのパイオニアOpenAI様ですね、すごすぎます、、 この記事では「GPT-2」とは何なのか、どう

著書に『宇宙世紀の政治経済学』（宝島社）、『ガンダムと日本人』（文春新書）、『教養としてのゲーム史』（ちくま新書）、『PS3はなぜ失敗したのか』（晋遊舎）、共著に『超クソゲー2』『超アーケード』『超ファミコン』『PCエンジン大全』（以上、太田出版）、『ゲーム制作 現場の新戦略　企画と運営のノウハウ』(MdN)など。 昨年11月にOpenAIがChatGPTを公開して以来、Googleの「Bard」やマイクロソフトの新たなBing検索エンジンやEdgeブラウザーも会話型AIサービスの大波に乗る事態となっています。 どれもが質問に対して自然な文体で賢い回答が期待されているなか、同じく言語モデルを使って『スーパーマリオブラザーズ』のステージを自動生成する「MarioGPT」の研究が公開されました。 コペンハーゲンIT大学研究チームは、「スーパーマリオ」のレベル（ステージ）を生成する新たな手法につ

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

はじめに 今回はrinnaのjapanese-gpt-mediumを用いた文章生成を行なっていきます。 また、芥川龍之介の小説のデータを用いてfine-tuningを行って見るところまでをしてみようと思います！果たして、芥川っぽい小説が完成するのか楽しみですね、、、！ 開発環境

この度、gpt2論文を参考に最大サイズのgpt2の日本語版モデルを学習し公開いたしました。 この記事では学習にあたり工夫した点や問題点等を書き連ねます。シングルノードですが比較的大きなモデルを学習しているので知見などを共有できればと思います。 なお学習はA100(40gb)8枚のノードを使って合計70日程かけて学習しました。 現在公開されているdecoder系モデルのうち今回作成したモデルに近い規模のモデルは知る限り2つあり、こちらはgpt3論文を参考にパラメタ設定をしていると考えられ、今回作成したモデルとは層の深さと隠れ層の次元が異なります。 https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b https://huggingface.co/yellowback/gpt-neo-japanese-1.3B rinna/japanese-gpt-1bは生

目次 目次 はじめに そもそもGPTとは 日本語データセットで学習されたGPT 入力文章 GPTによる生成コード 出力結果 ChatGPTで生成 まとめ ABEJAについて はじめに 本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の13日目の記事です。 こんにちは！カスタマーサクセス統括部 データサイエンスグループでインターンをやらせていただいている村尾(@MURA_omura)です。 私は高専の専攻科生で、現在GANsを用いた音声生成に関する研究に取り組んでいます。 高専といえばYouTubeで100万人の登録者がいるかっつーさんや、生活に技術を取り込むのが上手なラムダ技術部さんが有名です。 1年半ほど前からKey作品にはまっていて、この間Summer Pockets REFLECTION BLUEを購入しました！ Kye作品は泣ゲーで知られていて、 「CLANNADは人生」 というフレ

Translations: Chinese The GPT-2 cycle took 6 months: In Feb 2019, OpenAI announced GPT-2, but also said it was too dangerous to release in full, and restructured from nonprofit to capped-profit By August, it had been cloned in the open by two master’s students as OpenGPT-2 By November, OpenAI released their 1.5B parameter model, after a cautious staged release process The GPT-3 cycle took 10 month

2021年11月18日にOpenAIが「GPT-3」のウェイティングリストを解除すると発表しました。 これにより申請すれば誰でもGPT-3のAPIを使用できるようになります。 ということで、GPT-3 ... ただ、上記の記事でも紹介していますが、日本語に特化したモデルではなく、やっぱり日本語で生活している人にとっては日本語のGPTが欲しくなりますね。 そこで、13億パラメータを持つGPT-2のモデルを日本語で学習して、公開してくれたのがこの「rinna」社です。 ということで今回は、この日本語GPT-2を触ってみたいと思います。 なお、今回はモデルの説明は一切ありませんので、詳細についてはこちらの記事を参照していただければと思います。 GPT ...　『【論文解説】OpenAI 「GPT」を理解する』 一番仕組みを詳しく解説しています。GPT-2 ... 『【論文解説】OpenAI 「G

GPTは、人間が使う会話や文章に出てくる単語の確率の組み合わせから次の単語の確率を計算する言語モデルだ。 例えば、「確率（吾輩は猫である）＝確率（吾輩）×確率（は|吾輩）×確率（猫|吾輩,は）×確率（で|吾輩,は,猫）×確率（ある|吾輩,は,猫,で）」のような方法で計算する。この性質を用いて、「吾輩は」という単語を入力したとき、次の単語として確率が高い「猫」を予測できる。 性能は14パープレキシティー 関連記事 2021年の「AI／機械学習」はこうなる！　5大予測 2020年は、自然言語処理（NLP）のTransformer技術に基づくBERT／GPT-3や、画像生成のディープフェイクが大注目となる一方で、倫理に関する問題がさまざまな方面でくすぶり続けた。2021年の「AI／機械学習」界わいはどう変わっていくのか？　幾つかの情報源を参考に、5個の予測を行う。 Microsoft、自然言語処

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13億パラメータのGPT言語モデルを開発し、公開しました。 ■背景 rinna社はこれまでに、日本語の自然言語処理 (NLP) に特化したGPT (3.3億パラメータ) やBERT (1.1億パラメータ) の事前学習モデルを公開し、多くの研究・開発者にご利用いただいています。最近のNLPに関する研究では、モデルのパラメータ数が多いほど高い性能であることが知られています。 そこでrinna社は、これまでに公開してきたモデルより大規模な13億パラメータを持つ日本語に特化したGPT言語モデルを開発し、日本語のNLPコミュニティに貢献するために、この言語モデルをNLPモデルライブラリ Hugging Face に商用利用可能なMITライセンスで公開しました。 ■ Hugging Fac

Top > 学術＆研究 > rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習

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

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