こんにちは。iOSの日本語入力アプリである「azooKey」を開発しているMiwaです。 azooKeyは最近macOS版の開発が進んでいます。このazooKey on macOSに、完全にローカルで動作するニューラルかな漢字変換エンジンである「Zenzai」を開発し、搭載します。この記事ではZenzaiの技術を解説します。 Zenzaiを搭載したazooKey on macOSは現在アルファ版としてリリースしています。macOSをご利用の方はぜひ入れて試してみてください！ Zenzaiの概要 日本語入力に欠かせないかな漢字変換ですが、その歴史は長く、50年にも及びます。この間様々なアルゴリズムが提案され利用されてきましたが、近年の技術開発はやや落ち着きつつあります。オープンソースのかな漢字変換ソフトウェアで今でも広く利用されているものは数えるほどしかありません。 クローズドソースのシステ
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
世界的エンジニア中島聡氏が連載「人工知能入門」を開始。第1回「コンピュータは似ている言葉をどう判断しているか」を全文掲載 - まぐまぐニュース！
まさに「日進月歩」と呼ぶにふさわしい進化を遂げる人工知能。そんな人工知能について、メルマガ『週刊 Life is beautiful』にこれまでもたびたび詳しい解説を掲載してきた世界的エンジニアの中島聡さんが、その最低限の用語・コンセプトを説明する新連載「人工知能入門」を、5月14日配信号よりスタートさせました。今回は「Text Embedding」を徹底解説した連載第1回の全文を掲載。中島さん曰く「魔法のような技術」を、初心者にも分かりやすくレクチャーしています。 ※本記事のタイトルはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：人工知能入門：Text Embedding、「似ている言葉」の話 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（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤
AIスタートアップ企業のストックマーク（東京都港区）は5月16日、1000億パラメータ規模の大規模言語モデル（LLM）を開発したと発表した。「Stockmark-LLM-100b」と名付けられたこのLMは、同社がフルスクラッチで開発したものでハルシネーション（AIがもっともらしいうそをつく現象）を大幅に抑えているのが特徴という。 同社は「公開されている既存のLLMモデルを用いずに、当社がフルスクラッチで開発した独自のLLM」と説明。独自に収集したビジネスドメインの日本語データを中心に事前学習させているため、日本語やビジネスドメイン、最新の時事話題に精通しているとしている。 ハルシネーションを抑えるため、答えられない質問には無理に回答せず「分からない」と答えるという。同社は「厳密さが求められるビジネスシーンにおいても信頼して活用できるモデルの開発に成功した」とし、独自LLMの性能をアピールし
LLM に表データを読み解かせたかったので、ちょっと試してみた | CyberAgent Developers Blog
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
本記事では、RAG評価ツールの「RAGAS」の論文ついてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しており、その中でもRAG精度の評価は非常に重要です。 この記事は何 この記事は、「RAGAS」についての論文[1]を、日本語で簡単にまとめたものです。RAGASはツールとして有名ではあるものの、RAGASの論文を読んだことがある方は多くなさそうです。 RAGASとは、おそらく今、一番有名なRAG評価ツールです。同様のツールとして、他にはLangSmithやARESが有名かと思いますが、他の開発者と話をしていても、評価ツールとして一番に名前が上がりやすいのは、やはりRAGASです。 また、今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー R
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
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
Googleが高速かつ高性能な軽量AIモデル「Gemini Flash」を発表、Gemini Proの10分の1の価格で性能は同等クラス
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
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
GoogleがGemini 1.5 Proのアップデートを実施、コンテキストウィンドウを従来の100万トークンから200万トークンに拡張
Googleが、現地時間2024年5月14日に開催された開発者向けイベント「Google I/O」において、2024年2月に発表された高性能AIモデル「Gemini 1.5 Pro」のアップデートについて発表しました。 Gemini 1.5 Pro updates, 1.5 Flash debut and 2 new Gemma models https://blog.google/technology/developers/gemini-gemma-developer-updates-may-2024/ Google Gemini update: Access to 1.5 Pro and new features https://blog.google/products/gemini/google-gemini-update-may-2024/ 2024年2月15日に発表されたGemi
マスク編集機能もあり、動画とテキストプロンプトにマスク領域を追加し、動画の特定の領域を変更することができる。 また、テキストではなく画像を入力して動画を生成することもできるマルチモーダルだ。画像をテキストと組み合わせてプロンプトに入力することで、Veoは画像のスタイルを参照した動画を生成する。 Googleは、将来的にはVeoの機能の一部をYouTubeショートなどにも導入する計画だ。 関連記事 Androidに“Google AI”の新機能 OSにGeminiを統合、「かこって検索」で問題を解く機能など 米Googleが、Android向けに搭載するAI関連の新機能を発表した。特定の部分を丸で囲って検索ができる「かこって検索」を、学習に活用できるようにする。Androidに生成AIモデルの「Gemini」を統合し、アプリ上のオーバーレイ表示から、より簡単にGeminiを利用可能になる。
基調講演に最初に登場したスンダー・ピチャイCEOは、同社の生成AI「Gemini」のこれまでの成長について語った。同氏によると、150万以上の開発者が活用しているという。 生成AI搭載検索エンジン「AI Overview」（旧SGE） 「AI Overview」は、昨年のGoogle I/Oで発表されたGoogle検索の生成AI機能「Search Generative Experience」（SGE）を改称し、改善したもの。 詳細を説明したリズ・リード氏は、「Googleがあなたのためにググってくれるようになる」と語った。 AI Overbiewは「Gemini時代のGoogle検索」であり、リアルタイム情報、ランキングと品質システム、新しいエージェント機能で改善されたという。 マルチステップリーゾニング（多段階推論）で、1つの質問で複数ステップの結果を提示する。 例として、ピラティスにつ
Gemini 1.5 Pro のアップデート ・ Gemini 1.5 Flash ・ PaliGemma ・ Gemma 2｜npaka
Gemini 1.5 Pro のアップデート ・ Gemini 1.5 Flash ・ PaliGemma ・ Gemma 2 以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Gemini 1.5 Pro updates, 1.5 Flash debut and 2 new Gemma models 1. はじめに昨年12月、「Gemini 1.0」をリリースし、「Gemini API」を「Google AI Studio」および「Vertex AI」で利用できるようにしました。2月に、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えた最初のモデルである「Gemini 1.5 Pro」をリリースしました。先月、ネイティブ音声理解、システム指示、JSON モードなどの機能を追加しました。 並行して、「Gemma」を立ち上げました。これは、「Gemini」と同じ研究とテクノロジーに基づいて構
米Googleは5月14日、視覚言語モデル（VLM）「PaliGemma」を公開した。VLMとは視覚的な入力に言語を対応させる言語モデルのことで、画像や動画を入力すると自然言語を出力できる。同社はこれを「オープンなVLM」と位置付けており、Hugging FaceやGitHubなど複数のプラットフォームで公開している。
アラブ首長国連邦の政府系研究機関であるテクノロジーイノベーション研究所(TII)が2024年5月13日に、MetaのLlama 3 8Bを上回り、GoogleのGemma 7Bと同等のパフォーマンスを持つオープンソースの大規模言語モデル(LLM)の「Falcon 2」を発表しました。 Falcon 2: UAE’s Technology Innovation Institute Releases New AI Model Series, Outperforming Meta’s New Llama 3 | Technology Innovation Institute https://www.tii.ae/news/falcon-2-uaes-technology-innovation-institute-releases-new-ai-model-series-outperforming
『OpenAI GPT-4V／ChatGPT／GPTs 人工知能プログラミング実践入門』著者の布留川氏は、登壇時点までのOpenAIの最新情報と、最新技術情報のキャッチアップ術について話しました。全4回。前回はこちらから。 「LangChain」と「LlamaIndex」の違い 布留川英一氏：OpenAIの新機能を話したので、次にLangChain 0.1とLlamaIndex 0.10について話そうかと思います。今回のOpenAI本にはこのLangChainとLlamaIndex（の話題）は入れませんでした。その1個前の本にはLangChainとLlamaIndexは入っていたんですが、今回の本には入れられませんでした。 年末ぐらいにLangChainとLlamaIndexの大規模アップデートがありました。より実用的なLLMアプリケーションを作るために大規模アップデートがあったので、本に
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
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
Introducing GPT-4o: OpenAI’s new flagship multimodal model now in preview on Azure | Microsoft Azure Blog
Explore Azure Get to know Azure Discover secure, future-ready cloud solutions—on-premises, hybrid, multicloud, or at the edge Global infrastructure Learn about sustainable, trusted cloud infrastructure with more regions than any other provider Cloud economics Build your business case for the cloud with key financial and technical guidance from Azure Customer enablement Plan a clear path forward fo
OpenAI、次世代AIモデル「GPT-4o」を発表
日本時間2024年5月14日未明、OpenAIは新たなフラッグシップモデル「GPT-4o」を発表しました。このモデルは、音声、視覚、テキストのリアルタイム処理を可能とし、従来のAIモデルを大きく上回る性能を誇ります。OpenAIのCTOであるミラ・ムクティ氏は、「GPT-4oは、人間とマシンのインタラクションの未来を大きく変える一歩です。このモデルにより、コラボレーションがはるかに自然で簡単になります」と述べました。 「GPT-4o」の主な特徴を以下にまとめました。 他のモデルを凌駕する性能 GPT-4oは、OpenAIの以前のモデルであるGPT-4 Turboや、ライバル会社のClaude 3 Opusなどの大規模言語モデルと比較して、頭ひとつ抜けた性能向上を実現しました。サム・アルトマンCEOは、今年4月に "Chatbot Arena" でgpt2というコードネームでテストされていた
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
複雑なビジネスルールに挑む：正確性と効率性を両立するfp-tsのチーム活用術 / Strike a balance between correctness and efficiency with fp-ts
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 Exampleは省略してるので元記事で確認してください。 ・Model Spec (2024/05/08) 1. Model Spec の概要1-1. Model Spec の概要これは「Model Spec」の最初のドラフトであり、OpenAI APIおよびChatGPTでのモデルの望ましい動作を指定する文書です。これには、一連の中核目標と、矛盾する目標や指示に対処する方法に関するガイダンスが含まれています。 OpenAIの目的は、研究者やデータラベル作成者がRLHF と呼ばれる手法の一部としてデータを作成するためのガイドラインとして「Model Spec」を使用することです。「Model Spec」はまだ現在の形式では使用していませんが、その一部はOpenAIでRLHFに使用したドキュメントに基づいています。また、モデルが「Model
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
Fugaku-LLM利用規約\n この利用規約（以下「本規約」といいます）は、富士通株式会社、国立研究開発法人理化学研究所、国立大学法人東京工業大学、国立大学法人東北大学、株式会社サイバーエージェント、国立大学法人東海国立大学機構、及び株式会社Kotoba Technologies Japan (以下「開発者」といいます)による、スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発の成果物として公開する大規模言語モデル（以下「Fugaku-LLM」といいます）の利用に関する条件を定めるものです。Fugaku-LLMの利用者（以下「利用者」といいます）は、本規約に同意した上でFugaku-LLMを利用するものとします。 \n\n第１条（利用許諾） Fugaku-LLMの利用者は、本規約に従い、Fugaku-LLMを商用または非商用目的を問わず利用することができ
世界最高クラスの計算性能を持つスーパーコンピューター「富岳」を使って開発されたAIが完成し、10日、報道陣に公開されました。生成AIの開発の基盤となる大規模言語モデルと呼ばれるAIで、開発の担当者は「今後、日本語に特化した国産の生成AIのさまざまな研究・開発に活用されることを期待したい」と話しています。 開発された大規模言語モデル「FugakuーLLM」は、世界最高クラスの計算能力を持つスーパーコンピューター「富岳」を活用した国産のAIの研究開発プロジェクトとして、去年5月から東京工業大学や東北大学、富士通、理化学研究所などが進めてきたもので、10日、研究成果の発表会が東京 目黒区の東京工業大学で行われました。 発表会では、FugakuーLLMはAIのモデルが一から独自に構築されているため、透明性と安全性に優れていることや学習データのおよそ6割を日本語のコンテンツから学習したことで、日本語
PRESS RELEASE 2024年5月10日 東京工業大学 東北大学 富士通株式会社 理化学研究所 名古屋大学 株式会社サイバーエージェント Kotoba Technolgies Inc. スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 日本語能力に長け、研究・ビジネス利用にも期待 要点 日本の計算機技術を用いて開発した日本語能力に優れた大規模言語モデルを公開 スーパーコンピュータ「富岳」の性能を最大限に活用した分散並列学習を実現 AI基盤モデルを科学研究に活用する「AI for Science」など革新的な研究やビジネスにつながる 概要 東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央教授の研究チームと東北大学 大学院情報科学研究科の坂口慶祐准教授、富士通株式会社 人工知能研究所の白幡晃一シニアプロジェクトディレクター、理化学研究所 のMohamed
CS388
CS388: Natural Language Processing (online MS version) These are the course materials for an online masters course in NLP. All lectures are videos available on YouTube. Note on enrollment for on-campus students: This course is listed in the course catalog as "Natural Language Processing-WB". It is a partially asynchronous course taught for certain online masters programs at UT ("Option III" progra
Stability AIは5月9日、日本語大規模言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）」をリリースした。モデルサイズを16億パラメータと軽量化することで必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能だという。 スピードと性能を両立した軽量モデル 🎉日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました🎉 Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 こちらのモデルはStability AI メンバーシップにご加入いただくことで商用利用が可能です。 詳細はこちら💁♀️… pic.twitter.com/b35t2Il4lm — Stability AI Japan (@StabilityAI_JP) May 9,
Model Spec (2024/05/08)
May 08, 2024 Overview This is the first draft of the Model Spec, a document that specifies desired behavior for our models in the OpenAI API and ChatGPT. It includes a set of core objectives, as well as guidance on how to deal with conflicting objectives or instructions. Our intention is to use the Model Spec as guidelines for researchers and data labelers to create data as part of a technique cal
日本語特化の言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」をリリースしました — Stability AI Japan
ポイント Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）は16億パラメータで学習した日本語の小型言語モデルです。 JSLM2 1.6Bのモデルサイズを16億パラメータという少量にすることによって、利用するために必要なハードウェアを小規模に抑えることが可能であり、より多くの開発者が生成AIのエコシステムに参加できるようにします。 ベースモデルとしてJapanese Stable LM 2 Base 1.6Bと、指示応答学習（Instruction tuning）済みのJapanese Stable LM 2 Instruct 1.6Bを提供します。両モデルともStability AI メンバーシップで商用利用が可能です。また、どちらのモデルもHugging Faceからダウンロードすることができます。 Japanese Stable LM 2 Base 1.6B
OpenAI、ChatGPTの望ましい動作を規定する「モデル仕様」を公開 OpenAIは2024年5月8日、AIモデルの動作に関する議論を深めるため、OpenAI APIとChatGPTにおけるAIモデルの望ましい動作を規定する「モデル仕様（Model Spec）」の最初のドラフトを公開した。 Introducing the Model Spec | OpenAI To deepen the public conversation about how AI models should behave, we’re sharing our Model Spec — our approach to shaping desired model behavior. https://t.co/RJBRwrcTtQ — OpenAI (@OpenAI) May 8, 2024 モデル仕様は、望ま
Introducing the Model Spec
To deepen the public conversation about how AI models should behave, we’re sharing the Model Spec, our approach to shaping desired model behavior. We are sharing a first draft of the Model Spec, a new document that specifies how we want our models to behave in the OpenAI API and ChatGPT. We’re doing this because we think it’s important for people to be able to understand and discuss the practical
IBM is releasing a family of Granite code models to the open-source community. The aim is to make coding as easy as possible — for as many developers as possible. Over the last several decades, software has been woven into the fabric of every aspect of our society. But for all the increased productivity that modern software has brought to how we work, the actual act of writing, testing, debugging,
はじめにスマートラウンドでエンジニアをしている福本です！ 2024/05/08(水)に開催された『生成AIカンファレンス2024』に現地参加したので、メモの公開RTAをしたいと思います。 厳密な文字起こしではないので、足りてないところ・読みづらいところがたくさんあります（スマン）。前提として自分がWebエンジニアなので、アプリケーションレイヤー寄りの話に興味が湧きがちだったりします。 ちなみに、参加申し込みをされた方は、後からアーカイブが見れるそうなのでそちらもあわせてどうぞ👇(2024/05/11時点で、アーカイブを準備中との連絡がメールでありました) ／ 📣 9:30まで限定！現地参加の当日チケット販売🎫 ＼ 🔥まだ間に合う🔥 エンジニア・PM・事業責任者必見、1日で生成AIのトップランナーの話が直接聞ける絶好の機会！ ✅ 東大松尾教授が語る「日本のAI戦略」 ✅ 日本マイク
IBMが自社製AI「Granite」のコード生成モデルをオープンソース化、116のプログラミング言語でトレーニングされパラメータは30～340億
ソフトウェアは現代社会のありとあらゆる側面に取り込まれており、飛躍的な生産性の向上や科学技術の発展に貢献してきました。しかし、信頼性の高いソフトウェアの作成・デバッグ・展開といった作業は骨が折れるものであり、熟練した開発者でも最新の技術や言語に追いつくのは大変です。そこでアメリカの大手IT企業であるIBMは、プログラミングコードの生成・修正・別言語への翻訳などのタスクを実行するGraniteコード生成モデルのファミリーをオープンソースで公開しました。 IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source GitHub - ibm-granite/granite-code-models:
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ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
1000億パラメータのLLM、AIスタートアップが公開 フルスクラッチで開発 「ハルシネーションを大幅抑止」
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【風吹けば名無し】GPT-4o が獲得した日本語の語彙を調べる
Google、テキストや画像から動画を生成するAI「Veo」発表 OpenAIの「Sora」対抗
Google I/O 2024基調講演まとめ AI一色、GPT-4oのような機能も
米Google、オープンな視覚言語モデル「PaliGemma」公開 「Gemma 2」の登場も予告
GoogleのAIに匹敵するオープンソースのAIモデル「Falcon 2」をUAEがリリース
実用的なLLMアプリケーションを作るための大規模アップデート 「LangChain 0.1」「LlamaIndex 0.10」になって変わったこと
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LLM評価の落とし穴~開発者目線で気をつけるポイント~
2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました｜デジタル庁
OpenAI の Model Spec の概要｜npaka
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
Fugaku-LLM/Fugaku-LLM-13B · Hugging Face
「富岳」で学習した日本語向け国産AI「Fugaku-LLM」公開
スパコン「富岳」で開発のAIが完成 報道陣に公開 | NHK
スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開 : 富士通
小さくても高性能 日本語AIモデル「Japanese Stable LM 2 1.6B」
OpenAI、ChatGPTの望ましい動作を規定する「モデル仕様」を公開 | gihyo.jp
結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
IBM’s Granite code model family is going open source
『生成AIカンファレンス2024』に現地参加したイベントレポート｜スマートラウンド