Deep Paint v1.0 - GAKU氏によるGrease Pencilを活用した3Dイラスト・立体絵画制作支援ツールセットBlenderアドオンが遂にリリース！
Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Easy Shaders - 汚れや劣化表現などを手軽にパラメータ制御可能な15... 2024-05-18 Weybec Studioによる汚れや劣化表現などを手軽にパラメータ制御可能な15のシェーダーが付属したBlenderアドオン『Easy Shaders』がリリースされました！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Korea Dance Challenge Mocap Pack 5 - Tik... 2024-05-16 数多くのモーションアセットパックを販売している韓国のACHID EMOTE STOREによるTikTokなどのショート動画界隈で有名な動きをプロのダンサーによりキャプチャした19個のダンスモーションパック『Korea Dance Challenge Moc
Embeddingモデルを使ったベクトル化のしくみ、fine-tuning手法を解説
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
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
【まるで魔法】GPT-4o(オムニ)が登場。ChatGPTアップデートまとめ｜ChatGPT研究所
5月14日、日本時間深夜2時よりOpenAIのイベントが開催されました。 イベントの内容は、AIの新しい時代の幕開けを予感させる衝撃的な発表となりました。 注目すべきは、 最新モデル「GPT-4o」の登場 無料ユーザーへの解放 の二つです。 これにより、より多くのユーザーが高度なAIを手軽に利用できるようになります。 今回は、このOpenAIの最新アップデートの内容を詳しく解説していきます！ 新しく発表されたGPT-4oとは？5月14日のイベントで発表された最新モデル「GPT-4o」（oはomniの略：【omniは「全ての」を意味する】）は、音声、視覚、テキストをリアルタイムで処理できる新しいAIモデルです。これにより、より自然な人間とAIの対話が可能になりました。 主な特徴マルチモーダル対応：テキスト、音声、画像の組み合わせを入力として受け取り、同様に多様な形式の出力を生成可能。 高速応
Command R+はどこまで量子化するとアホになってしまうのか？
今回は、ローカルで動かせるCommand R+の量子化モデルを色々使ってそれぞれにElyzaTasksベンチマークを解かせるという事をやる。 何故そんな事をする必要があるんですか？ まず、LLMのパラメータは本来1パラあたり16bitの精度で保存されている。しかし、LLMを動かすとメチャクチャメモリやVRAM食う。だから、精度を下げちゃえば省メモリになっていんじゃね？という話で、8bitやら4bitやら2bitに精度を下げちゃう事が、特にLlama.cpp界隈では常識的に行われている。これが量子化だ。というか、コンシューマレベルのPCでLLMを実用的に動かしたいと思えば、量子化はもはや必須テクである。 量子化でbit数を下げれば下げるほど、当たり前だがLLMの回答の精度、クオリティは下がっていく。要するにアホになってく。8bitはまったく問題なし。6bit、5bitも全然問題なし。4bit
プロダクトマネジメントクライテリア
プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
自分には「かわいいものを見ると左の親指の根元が疼く」という現象があったが抗鬱剤を飲んだらなくなった→同じような状態になる人が結構いるらしい
Electroni Kurokawa @kkshow おれには「かわいいものを見ると左の親指の根元が疼く」というどうでもいい欠陥があって、それはメンタルとは関係ないと思っていたんだけど、抗鬱剤か抗不安薬のどっちかが効いて完全にその症状が収まった、こんなもんが関係あるとは思わないのでびっくりした 2024-05-11 02:47:51 Electroni Kurokawa @kkshow 心療内科で先生にこの「かわいいものを見ると左手の親指の根元が疼いていたけど、それが治った」ということを説明したら、先生に「かわいいものっていうのはどういうものなの？」と質問され、おれは「白い子犬や歩く小鳥の映像です」と正直に答えた 2024-05-11 02:49:57
ChatGPTの出力結果が毎回異なる理由｜IT navi
ChatGPTに同じプロンプトを入力しても、毎回同じ出力にはなりません。これは、ChatGPTが多様な文章を生成できるようにランダム性を取り入れているからですが、実は、それだけではありません。 また、画像生成AIでも、同一のプロンプト、同一のシード値などを使用しているにも関わらず、生成された画像が同じものにならないことがあります。 この問題に関して、MathematicaやWolfram Alphaの開発者であるStephen Wolfram氏が書いたブログ記事に面白い内容が書かれていましたので、これを参考に、解説していきたいと思います。 １．ChatGPTへのランダム性の導入ChatGPTのベースとなっている大規模言語モデル（LLM）では、これまでに入力・生成されたテキストに続く次の単語（トークン）を予測して追加していくことによって文章を生成しています。 単語の選択は確率に基づいて行われ
最後にKANは勝つのか?MLPに変わると主張されるKANを試す｜shi3z
コルモゴロフ・アーノルド・ネットワークス(KAN;Kolmogorov–Arnold Networks)は、MITとカルテック、ノースイースタン大学、NSF人工知能および相互作用研究所らの共同研究によって生まれた、これまでの多層パーセプトロン(MLP;Multi Layer Perceptron)に変わるニューラルネットワークだそうな。 先週一番話題になったので知ってる人も多いと思う。 AIの世界は恐ろしく、世界の片隅で新発見がされるとそれが一週間もしないうちに世界中でテストされ、改良され、確認され、解析される。 KANの公式な実装には機械学習屋がHello Worldと呼ぶMNIST(手書き数字6万字を学習させて精度を競うモノ)がなかった。それどころかGPUも使われていなかったので、「一体全体どうすれば?」と困惑するしかなかったのだが、さすが世界は広い。すでにEfficient-KANや
「東北放送（TBC）以外のマスコミはヘタレ」の声、著名人からも「だらしないぞ」などの声が
「東北放送（TBC）以外のマスコミはヘタレ」の声、著名人からも「だらしないぞ」などの声が 2011年7月5日 本日5日午前に辞任の考えを明らかにした松本龍復興相。この問題は、3日に宮城県庁を訪問した際、村井嘉浩知事が出迎えなかったことに腹を立て、恫喝とも思える態度で叱責したあげく、現場を取材していたマスコミに向かって「今の最後の言葉はオフレコです。いいですか？ 皆さん。絶対書いたらその社は終わりだから」と発言したこと発端となっている。 しかし、「書いたらその社は終わり」の脅しを物ともせず、東北放送（TBC）はあっさりとニュースで報道。オフレコ発言のシーンも、そのまま放送した。このニュース映像はYouTubeで公開され、またたく間にネットで話題となり、本誌を含むネットメディアなどが次々と報道。その後、テレビでも報じられて大問題に発展し今に至るといった流れである。 もしも東北放送（TBC）が、
RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG
Pretraining Large Language Models (LLMs) on large corpora of textual data is now a standard paradigm. When using these LLMs for many downstream applications, it is common to additionally bake in new knowledge (e.g., time-critical news, or private domain knowledge) into the pretrained model either through RAG-based-prompting, or fine-tuning. However, the optimal methodology for the model to gain su
草津フラワーデモへの連帯撤回/スプリングが見解
群馬県草津町の黒岩信忠町長から性被害を受けたと訴えていた新井祥子・元町議が、民事裁判のなかで、レイプ被害の訴えは虚偽だと認めたという報道がありました（「朝日」１１月１６日付など）。これを受け、元町議に連帯を表明していた性被害の当事者団体「一般社団法人Ｓｐｒｉｎｇ」は５日、見解を発表し、性暴力の虚偽の訴えは人権侵害だとして元町議への、連帯の表明を撤回し、草津町長ら関係者に謝罪を表明しました。 同団体は、元町議がリコールされたことに抗議して、２０２０年１２月１１日におこなわれた「草津町フラワーデモ」にたいして、ＳＮＳ上で連帯を表明していました。 草津デモの記事は削除します 「しんぶん赤旗」は２０２０年１２月１２日付で、全国４６都市で行われたフラワーデモのうち、東京と草津町のフラワーデモを紹介しました。草津町のデモは「訴え排除しない社会に」の見出しで報道しましたが、新井氏の訴えが虚偽であったこと
RAGに質問分類させる「Adaptive-RAG」の解説
本記事では、「Adaptive-RAG」に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普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、Adaptive系で現在、最も「コスパ」が良いとされる「Adaptive-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 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 RAGの回答精度を高めるための手法です。韓国科学技術院（KAIST）の研究者らによって2024年3月に提案されました。「Adaptive-RAG」という手法を使うメリットは、ユーザーからの入力としてシンプルな質問・複雑な質問、どちらも想定される場合に、「そこまで遅くなりすぎずに、ある程度の回答精度がでる」という点
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
kotoba-tech/kotoba-whisper-v1.0 · Hugging Face
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Pythonの Ruff (linter) でコード整形もできるようになりました - Qiita
要約: Flake8 + Black + isort はもうすべて Ruff だけで置き換えられる。 PythonのLinterとして、すでに Ruff を使われている方は多いと思います。Ruffは Rust で実装された高速なPython用Linterで、従来よく使われていた Flake8 に比べて数十倍短い時間で処理が終わります。 その圧倒的な性能によって成功が約束されている（？）ためか、Ruff の知名度がまだ低いころから GitHub Actions公式のPythonチュートリアルは即座に Flake8 を Ruff に置き換えています。 そして、2023年10月末にリリースされた v0.1.2 あたりから、ついにLintだけでなく、コードフォーマット（コード整形）の機能も正式に搭載されました。公式のブログ記事はこちら： Pythonのコード整形といえば今まで Black が主流で
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「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用
ChatGPT�人間のフィードバックから強化学習した対話AI
2023年、AIの影響で『絵に求められる事』が激変してきている話。｜さいとう なおき｜pixivFANBOX
