空前のAIブームの中にあって、その開発の現場で「一人勝ち」とも言うべき圧倒的なシェアを誇っているNvidia（エヌビディア）のGPU向け開発環境「CUDA」。IntelやAppleといったライバルたちを尻目に、いかにしてCUDAはトップに登り詰めたのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では世界的エンジニアとして知られる中島聡さんが、CUDA誕生の経緯から業界の「事実上の標準」となるまでを詳しく解説。さらにMicrosoftが5月20日に発表した「Copilot+PC」に関して、中島さんが注目したポイントを記しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：NvidiaのCUDAが今の地位を築いた経緯 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシ

昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる

Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし

2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の

この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表。競合となるAWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明。Google Cloud Next '24」（2024年4月11日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、AIの推論やサービングのワークロード向けに最適化されたブロック ストレージ サービス「Hyperdisk ML」を発表しました。 説明によると、Hyperdisk MLは一般的なストレージサービスと比較して、AIモデルの読み込み時間を最大12倍高速化し、最大で2500インスタンスが同じボリュームにアクセスでき、

OpenAIが、AIモデルのトレーニングに用いるために100万時間を超える分量のYouTube動画をダウンロードして利用していたことがThe NewYork Timesの指摘でわかりました。なお、YouTubeと同じ親会社AlphabetのもとにいるGoogleは、OpenAIの行為に気付いていましたが、自分たちも独自のAIモデルのトレーニングにYouTubeの動画を活用していたため、行動を起こさなかったとのことです。 How Tech Giants Cut Corners to Harvest Data for A.I. - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html Google reporte

連載目次 本連載『AI・機械学習の用語辞典』では、AIや機械学習に関連する専門用語をできるだけかみ砕いて分かりやすく解説しています。コンパクトながらも、必要十分な知識が得られる内容を目指しています。 これまでに公開した用語は149語です。詳しくはabc／あいうえお順のキーワード目次を参照してください。 今回は第150回を記念して、これまでに公開した「生成AI」に関連する用語を厳選してピックアップし、合計10個の用語をまとめてみました（図1）。 新しい生成AI時代を生きる現在の社会人にとって必須の基礎知識になると思います。ぜひ社内教育などで知識ゼロの人に「まずは、これを読んでおいてね！」とお勧めしていただけるとうれしいです。 1. 生成系AI（GenAI） 生成系AI（GenAI：Generative AI）とは、全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出すAIです。具体的には、デジタルの画

以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ

本田崇人（ほんだたかと） @t_honda 20歳の頃、失恋のショックで好きな人とのLINE履歴を全て学習させ、好きな人っぽい返事を返してくれるAIを自作して気を紛らわしていた。 あれから10年、俺はAI研究者になった。 2024-03-26 14:14:07

Googleが開発しているAIのGeminiの生成画像が不正確であるとして、機能を停止した。Googleの共同創設者も失敗を認める発言をしているという。『DailyMail』がレポートした。 ■人工知能は失敗Googleが導入していたAI機能のGeminiが、歴史的に不正確な画像を生成したため、一時的に機能が停止された。この状況を受け、Googleの共同創業者であるセルゲイ・ブリン氏がサンフランシスコで開かれた集会で起業家らに対し、「私たちは間違いなく画像生成を失敗した」と語った。 不正確な画像だと指摘を受けていたものには、歴史的事実ではない黒人やアジア人の第二次世界大戦におけるナチス化、建国の父として称えられた黒人代表者、女性の教皇の画像があったという。ブリン氏は「それはほとんど徹底的なテスト不足によるものだ。画像生成が多くの人々を怒らせたのは、当然のこと」と述べている。 また、Gemi

Modular社がAI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」をプレビュー公開。PyTorchやTensorFlow、ONNXなどのAIモデルと入れ替えるだけで処理が最大5倍高速になる。 Pythonの高速なスーパーセット「Mojo」言語を発表したことで話題となったModular社が、AI処理を高速化するプラットフォーム「MAX」（Modular Accelerated Xecution）のデベロッパーエディションをブレビュー公開しました。 MAX Developer Edition Preview has officially launched! It's a drop-in replacement for running and serving @PyTorch, @tensorflow and @onnxai models much faster and leverages the

GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G

もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと

米OpenAIは2月15日（現地時間）、テキストプロンプトから最長1分の動画を生成するAIモデル「Sora」を発表した。一部のユーザーに公開し、フィードバックに基づいて改善していく計画。 SoraのWebページ（リンクは記事末）は「Soraは、テキストの指示から現実的で想像力豊かなシーンを作成できるAIモデルだ」と謳っている。このページには多数の動画が掲載されているが、すべてSoraが生成し、修正していないものという。 複数のキャラクター、特定の種類のモーションなどを含む複雑なシーンを生成できるとしている。ユーザーがプロンプトで何を要求したかだけでなく、物理的な世界で実際にどのように存在するかも理解するという。 例として挙げられた動画の1つは、「スタイリッシュな女性が、暖かく輝くネオンとデジタルサイネージで満たされた東京の通りを歩いている。彼女は黒い革のジャケット、赤いロングドレス、黒いブ

1月10日、PCゲーム配信プラットフォーム「Steam」運営元の米Valveが、生成AI技術を使ったゲームを認める形で方針を変更しました。今回の変更では「AI技術を使用するゲームの大半がリリース可能」になるとしており、これまで事実上の禁止と受け止められていた状況からすると大きな方針転換です。ゲーム業界では生成AIの導入が進みつつありますが、生成AIに反対するユーザー、開発者自身の懸念などをはらみつつ進んでいます。すでにSteamでは159ものタイトルが登録済みと急激に増加しつつあります。 Steamのレギュレーションでは、AI生成を「事前生成」と「ライブ生成」の2つに分けています。 「事前生成」では、ゲーム開発会社は生成AIに関する開示セクションが追加され、どのように生成AIを利用しているのかをタイトルの販売申請時に記入する必要があります。 アート、コード、サウンドなどを使用して作成された

TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」　米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」　米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容

LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i