生成AIによる「慣用表現の『乗っ取り』」と、その根底にある別の問題と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かなり前から「ChatGPTに学術論文を（英語で）書かせると"delve"のような普段使わないような単語が多く使われるのでバレやすい」という話がSNS以下各所で頻繁に噂されていたんですが*1、最近になってこの件について面白いpreprintが発表されていたのを知りました。それがこちらです。 もう読んで字の如しで「ChatGPTが登場して以来学術論文に使われる単語のレパートリーが劇的に変わってしまった」というのを、実際に具体的なデータに基づいて示した論文です。割と短めの読みやすい論文であることと、先述したようにSNSでは頻繁に噂されていた推測を明確化したということもあり、折角ですのでこのブログで簡単に紹介してみようと思います。 Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務めています。 Xで話題になっていたところてんさんの以下のポストから、「都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集」という資料が公開されていることを知りました。 東京都もMarkdownとは言ってなくて、ハッシュタグと言ってる…… どうみてもMarkdownの見出しによる強調なんだが……https://t.co/hJMDyjIz7J https://t.co/Vqjr93kkxd pic.twitter.com/Sg9HF6iF6F — ところてん (@tokoroten) May 28, 2024 PDFはこちらのリンクから閲覧することができます。 この資料には都職員の方々の創意工夫や実際の業務での活用事例が掲載されており、大変勉強になりました。 一方で、冒頭のように、プ
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
【悲報】エイケン、AIによってリメイクされて炎上【AI絵師 / 松山せいじ】
西村＠「まんが王国編集部」編集長。マンガ編集と分析の専門家。元WEBTOONスタジオ社長 @MangaRyota 本日、私達の編集部から２作品が配信スタートしました！ 1つ目は「エイケン リメイク版」 アニメ化もした松山せいじ先生の人気漫画「エイケン」が、20年の時を経てリメイク版として蘇りました！ （一部生成AIを使用） 影の薄い主人公＋美少女達の繰り広げる学園ハーレム、ぜひお楽しみください！ 今なら1話目が無料で読めます！ comic.k-manga.jp/title/197461/pv もう1つは「絶望少女とスマホの妖精」 原作：金山カメ（@kamekaneyama）さん 作画：海老月ジュン（@ebitukijune）さん 企画：万衣花さん 貧困や病気など深刻な問題を抱える二人の少女が、ある日「スマホの妖精」に出会います。 妖精は二人の願いを叶えてくれるんですが、そこには恐ろしい代償
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
【AI創薬】【毒性予測】 Toxicophores、QSARを用いた毒性予測【in silico創薬】 - LabCode
毒性評価とは 創薬分野における毒性評価は、新しい医薬品の安全性を確認するために不可欠なプロセスです。この評価は、薬が人間に与える潜在的な害を理解し、回避することを目的としています。毒性評価は、通常、薬の開発初期段階で行われ、細胞培養、動物実験、そして最終的には臨床試験を通じて、薬の安全性プロファイルを確立します。このプロセスでは、急性毒性、慢性毒性、遺伝毒性、発がん性、生殖・発生毒性など、さまざまな種類の毒性が評価されます。近年では、in silico（コンピュータ上でのシミュレーション）や代替的なin vitro（試験管内での実験）方法が、動物実験の補完または代替として利用されるようになり、倫理的な懸念の軽減や、評価プロセスの高速化、コスト削減に貢献しています。毒性評価の結果は、薬の開発進捗、用量設定、投与スケジュールの決定に重要な役割を果たし、患者の安全と薬の効果的な使用を保証するため
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
【React】最強AI「Google Gemini Pro」のAPIを使ってチャットBOTを作成してみた - Qiita
はじめに 生成AIにおいて、最近話題になっているGoogle Gemini Proですが、2024年始めに予定されている一般公開までは試用期間として無料利用できるようです。 ※1分あたり60リクエストまでという制限は付いております。 有料化される前に、APIを叩いて遊んでみようということで、今回はReactで簡単なチャットBOTを作成していこうと思います。 アプリ概要 ユーザーの文字入力に対して、Gemini ProのAPIから応答を得て、回答を表示する 会話の履歴が画面上に残る（※会話の履歴はAIに記憶させておりません） 実装方針 TypeScriptを利用する レイアウトの装飾はemotionによって行う APIと通信するためにaxiosを使用する 回答をマークダウン形式で表示させるためにreact-markdownを使用する Gemini Proの出力はマークダウン形式で返ってくるた
さまざまなチャットAIがどれくらい幻覚を見るのかをランキングにした「Hallucination Leaderboard」が公表される
ChatGPTなどの大規模言語モデルは、まるで人間かのようにすらすらと言葉を操ることができますが、一方で事実とは異なる内容をあたかも真実であるかのように話す「幻覚」が発生することもあります。AI企業のVectaraが、さまざまな大規模言語モデルにおいてどれくらい幻覚が発生するのかを調査した結果を公表しました。 vectara/hallucination-leaderboard: Leaderboard Comparing LLM Performance at Producing Hallucinations when Summarizing Short Documents https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard Cut the Bull…. Detecting Hallucinations in Large Language
Suno AI の作り方 (技術者の観点から) · あらゆる現実のはなし
日本音響学会 学生・若手フォーラム Advent Calendar 2023 24日目 Suno AI とは、歌詞と曲のスタイル（と曲名）を指定するだけで、自動で歌詞入りの楽曲を作成してくれる生成 AI サービスです。 Suno AI 最近ではこのほかにも様々な音楽生成AIが発表されていますが、 Suno AI が特にバズっている要因はおそらく歌詞入力という他サービスではあまり無い UI と、 ボーカルが付加されることにより生成楽曲の面白さが格段に上がる点が大きいのではないでしょうか。 Suno AI 自体の使い方や詳細は多くのブログで紹介されているため特に取り上げる必要はないかと思いますが、 本記事では技術者の観点から Suno AI のようなシステムをどのようにすれば作れるか具体的に解説します。 個人的には Suno AI について、以下のような所見を持っています。 Suno AI は
AIによる楽器サウンド合成システム、Melisma(β)が爆誕。サンプリングでは不可能だったリアルさを実現｜DTMステーション
12月8日に、またDTMの世界に新たな扉が開かれました。これまでもSynthesizer VをはじめとするAIを使った歌声合成のソフトはありましたが、今回誕生したMelisma(メリスマ)は、ヴァイオリンやオーボエ、チェロ……といった楽器を合成するシステムのβテスト版。もちろん、こうした楽器を再現するソフトとしては、これまでサンプリングを使った音源が数多くあり、まさにリアルな音で演奏できていました。でもサンプリングだと、たとえばタイやスラーでつないだ長い音符などとなると、どうしても限界があったし、ピチカート、トリル、フォール…といったアーティキュレーションでも表現の範囲が限られていました。 このMelisma(β)では、実際の演奏をディープラーニングしたものを元に演奏音を合成する、いわゆる生成AIのシステムで、サンプリングでは不可能だったリアルな演奏サウンドを作り出すことができるのが最大の
Generative AI for Everyoneから、古のNLPエンジニアの心に刺さったこと8選｜べいえりあ
Generative AI for Everyoneについてこちらの講義は機械学習やAI教育についての第一人者と言っても過言ではない、Andrew Ng先生のLLMの応用についての講義になります。 タイトルにはGenerative AIとありますが、画像生成AIなどはほぼほぼ登場せず、基本的にはLLMをどう使うのかについての講義となっています。また、Everyoneとあるように機械学習の専門家やエンジニア以外でも分かる内容になっているかと思います。Andrew Ngは言語化が非常に上手いので、機械学習の専門家が見ても知識を整理する上で有用なんじゃないかと思います。 古のNLPエンジニア？自分がNLPを始めたのは2013～2014年くらいのちょうど深層学習がNLP業界に本格的に入ってきた時期です。10年程度で古のNLPエンジニアを名乗って良いのかは諸説あると思うのですが、その辺は温かい目で見
Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、1日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、予約内容を復唱して確認後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証しました。 前回、Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、1回の発話から下記の５つの予約情報をヒアリングするチャットボットを構築しました。 名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 予約情報をヒアリング後、Connect側で予約内容を復唱するところまでを前回行いました。 今回、予約内容を復唱後、顧客の返答をヒアリングするチャットボットを構築しました
Animate Anyone
Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation Character Animation aims to generating character videos from still images through driving signals. Currently, diffusion models have become the mainstream in visual generation research, owing to their robust generative capabilities. However, challenges persist in the realm of image-to-video, especially in c
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【特集】 知っ得！企業トップのAI活用法。日本マイクロソフト社長のCopilotの使い方がすごく勉強になる
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Gmailと連携したAI「Bard」で、「Re:」が連鎖したメールを読む苦行から解放されるか？ 試してみた【イニシャルB】
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