AI News

～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

画像のファクトチェック機能が導入され、画像の信頼性や背景を調べることが可能に
画像検索結果のメニューから「About this image」を選択すると利用できる
AIを活用した検索機能「Search Generative Experience」では、WikipediaやGoogleナレッジグラフにない情報源についても説明を加えている

「Microsoft 365 Copilot」はAIを搭載した作業支援機能を提供します。
Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどのアプリケーションで使用可能です。
著作権侵害のリスクに対応するため、「Copilot Copyright Commitment」を発表しています。

ザッカーバーグ氏がOpenAIとの競争を強化し、直接競合する製品を急速にリリースしている
ザッカーバーグ氏の攻撃は、アルトマン氏の台頭を制限することがビジネス上の必要性であるとされている
OpenAIが開発する消費者向け製品やAI人材の採用、AI研究の制限は、Metaの成長とイノベーションに脅威を与えている

生成AI「ChatGPT」の開発を発表したオープンAIが、AIの破滅的なリスクについて研究する専門チームを立ち上げ。
AIの悪用リスクや最先端の言語処理モデルの盗難による悪用の可能性を理解し、今後のAI開発方針に活用予定。
イギリスではAI安全サミットが開催され、AIの悪用リスクを抑えて安全に活用する方法について話し合われる予定。

約7000人のエンジニアを対象に「GitHub Copilot for Business」を導入し、コーディング時間の削減を目指す。
AIがコードの提案を行い、エンジニアが効果的かつ効率的に作業を進めることが可能。
テスト導入の結果、コーディング時間は1〜2時間削減され、活動の一部指標では10〜30％の向上が見られた。

Googleは、人工知能企業Anthropicに最大20億ドルの投資をすることに合意
Googleは既にAnthropicの投資家であり、新たな投資はMicrosoftに対抗するための取り組みを強化
AmazonもAnthropicに最大40億ドルの投資をすると発表し、クラウド企業はAIスタートアップとの関係を確保し、業界を再構築する動きを見せている

「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」は、OpenAI APIとLangChainを使ったLLMアプリ構築の初心者向けガイドです。
後半部分では、エージェントを使ったWebアプリやSlackアプリの構築方法をステップバイステップで解説しています。
この書籍は、LLMアプリを作るためのAPIやフレームワークの解説とハンズオンに特化しています。

大規模言語モデル（LLM）のコード生成能力にデバッグ機能を追加する新たなフレームワーク『SELF-DEBUGGING』が開発されました。
追加訓練なしでも高いパフォーマンスを達成できる手法です。
実行プロンプトはシンプルで、多くのプログラミングタスクに適用可能です。

LINEのNLP Foundation Devチームが日本語言語モデルを公開
36億パラメータの日本語言語モデルをInstruction Tuningで対話性能を向上
Macでの動作手順にはPythonやHomebrewのインストール、PyTorchとTransformersのインストールなどが含まれる

著者の作品がAIのチャットボットのトレーニングに使用されることについての議論が進行中
大規模な言語モデルのChatGPTが作家やアーティストの許可なく作品を使用しているとの集団訴訟が起こされている
非営利の教育目的であれば、著者の許可を得て作品を使用することが許容されるとの意見もある

Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインは、大規模な言語モデルによって駆動され、エンドツーエンドの質問応答システムの構築に人気があります。
RAGパイプラインは、データウェアハウス、ベクトル検索、応答生成の3つの主要な部分から構成されています。
このアプリケーションでは、高度なRAGパイプラインの内部動作を明らかにし、不透明なメカニズム、制約、コストについて調査します。

LLaVAというビジョン言語モデルを使用すると、画像内の車の色などを瞬時に認識できる
事前にトレーニングされたモデルを微調整することで、ゼロからトレーニングするよりも高い性能を発揮することが可能
基礎モデルは膨大なデータセットでのトレーニングにより、画像表現の理解力が高く、少ない例での微調整が可能

非営利団体のMLCommons協会がAIの安全性を測るための標準ベンチマークの開発に取り組んでいます
学界と産業界の専門研究者を一堂に集め、AIシステムの安全性を測るための標準ベンチマークを開発し、誰もが理解できるスコアに変換することを目指しています
AIの安全性ベンチマークは、AIの利点を享受しながら、適切な予防措置が講じられていることを確認するために、社会にとって重要な役割を果たすことができます

新しいアプローチ「スペクトロン」は、スペクトログラムを入力と出力の両方として直接処理するようにエンドツーエンドでトレーニングされた初の話される言語モデルです。
スペクトロンは、事前にトレーニングされたテキスト言語モデルのみを使用して、高品質で意味的に正確な話される言語を生成するためにファインチューニングすることができます。
提案されたモデルは、話される質問応答データセットを通じて元のLLMの知識を保持するための直接初期化の改善を示しています。

野火の予防やイベント中の情報提供に取り組むため、機械学習（ML）を活用しています。
米国森林局（USFS）と協力し、新たな野火挙動モデルを開発し、計算時間を大幅に短縮しました。
新しいモデルは、燃料の種類や分布などの地域特性を予測に組み込むことも可能で、高精度の3D野火拡散モデルの初期バージョンについても説明します。

新しいGoogle検索の機能「EdiT5」は、文法エラー修正（GEC）をテキスト編集の問題として扱い、高速かつ高精度な文法チェックを可能にします。
「EdiT5」はT5 Transformerエンコーダーデコーダーアーキテクチャに基づき、入力テキストの文法エラーを修正し、検索クエリに「文法チェック」というフレーズが含まれている場合に結果を表示します。
「EdiT5」は、ハード蒸留と呼ばれる技術を活用し、大規模言語モデルと低レイテンシを組み合わせて、文法エラー修正モデルと文法性分類器の2つのモデルをトレーニングします。

2023年10月29日

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2023年10月27日

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