AI News

~AI関連記事を3行にまとめて紹介~

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Arxiv Dives - Vision Transformers (ViT)

  • 「Arxiv Dives」では、最新の研究論文の詳細を探求し、基礎知識を構築し、最先端に追いつくことを目指しています。
  • トランスフォーマーは自然言語処理の世界で標準となっていますが、コンピュータビジョンにも適用可能かを探求しています。
  • ImageNetなどのクラシックなコンピュータビジョンのデータセットで「画像分類」タスクを実行し、トランスフォーマーの可能性を探求しています。

GitHub - unslothai/unsloth: 80% faster 50% less memory LLM finetuning

  • ローカルQLoRAファインチューニングにより80%高速化、50%メモリ削減を実現
  • 2018年以降のNVIDIA GPUをサポートし、ハードウェアの変更は不要
  • 4ビットおよび16ビットのLoRAファインチューニングをサポートし、精度の損失は0%

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ビジネスパーソンに聞く2023年IT流行語、「生成AI」が約9割の票を得てぶっちぎりの1位に【やじう..

  • 2023年のIT流行語ランキングで「生成AI」が約9割の支持を受け、1位に輝いた
  • 調査対象の約2000人のビジネスパーソンの91%が「生成AI」を選択
  • しかし、実際の利用率はビジネスで39.8%、プライベートで37%とまだ課題がある

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import polars as pd でどこまでいけるか! #Python - Qiita

  • PolarsはPythonで使用できる高速なデータフレームライブラリです
  • 特に大量のデータを扱う際の処理速度がpandasと比べて高速です
  • タイタニックのデータセットを使用して、Polarsで予測モデルを作成します

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The Evolution of Intelligence Itself | metastable

  • 1945年に完成したENIACから2022年の最速のスーパーコンピュータまで、わずか80年で浮動小数点演算の速度が大幅に向上しました。
  • AIの進化は生物学の制約や人間の感覚、直感、記憶の制約を超えています。
  • AIの進歩は、テキストや画像の生成能力の向上とともに、人間の仕事や生活に大きな影響を及ぼす可能性があります。

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LangChain の新記法「LangChain Expression Language (LCEL)」入門

  • LangChainの新記法「LangChain Expression Language (LCEL)」はコードの新しい記述方法で、プロンプトやLLMを|で繋げて処理の連鎖を実装します。
  • LCELの基本的な使い方やoutput_parserの連鎖などが紹介されています。
  • LCELの実現方法やより複雑な例、RAGの実装方法なども解説されています。

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GPU非搭載ノートPCでもコマンド不要で各種言語モデルの性能を試せる実行環境「LM Studio」レビュ..

  • 「LM Studio」は大規模言語モデルを利用できる無料の実行環境で、高性能なハードウェアや複雑な環境構築が不要
  • Windows版とmacOS版があり、AVX2に対応したCPUがあればほとんどのPCで動作可能
  • LM Studioを使って大規模言語モデルをダウンロードし、チャット画面で文章生成を試すことができ、CPUがフル稼働し、GPUはほとんど使用されない

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Meta will enforce ban on AI-powered political ads in every nation, no exceptions | ZDNET

  • AIを活用した政治広告は全ての国で禁止されます
  • 健康、製薬、金融サービスに関連する広告も生成型AI機能へのアクセスが許可されません
  • 生成型AI広告作成ツールのテストを続け、潜在的なリスクを理解し、規制された業界における適切な保護策を構築するための取り組みを行います

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48個の LLM を用いた Instruction データセットの品質スコアリング #Python - Qiita

  • LLM Advent Calendar 2023を企画したkunishou氏が、LLM(Large Language Model)の技術トレンドについて語る
  • 1年前に投稿した「オープンソースAIを用いた音声対話ロボットの作成」の内容が陳腐に見えるほど、技術の進歩が早いと感じる
  • LLMのファインチューニングで使用されるInstructionデータセットの品質の定量化にチャレンジした記事を投稿

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指示したUIをAIがTailwindベースで実装してくれるv0が凄い

  • AIがTailwindベースのUIを実装するv0が登場
  • 自然言語でUIを指示すると、shadcn/uiを使って作成
  • 生成されたUIはプレビューで確認し、修正も可能

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Metaが日本語音声を入力するだけで文字起こしなどが可能なAI「SeamlessM4T」の改良版「SeamlessM..

  • 「SeamlessM4T v2」は音声を入力するだけで文字起こしや翻訳、吹き替えが可能なAI
  • 感情やスタイルを保ちながら別の言語への吹き替えも可能
  • リアルタイムな会話も可能であり、遅延を低減するためのモデルも搭載

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OpenAI Embeddings APIとベクトル検索エンジンValdを使って類似文章検索をしてみよう

  • ベクトル検索エンジンを活用する手法であるRetrieval Augmented Generation(RAG)が注目されています。
  • ベクトル化技術の進化や活用方法を解説します。
  • ベクトル検索エンジンの必要性を説明します。

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Googleの会話型AI「Bard」、情報収集や翻訳、プログラミングで活躍 - Impress Watch

  • GoogleのAI「Bard」は情報収集が主な用途として日本で人気
  • プログラミングや翻訳などの専門的な使い方も注目
  • 文章作成時のアイデアやサポートでビジネスシーンでも活用

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OpenAI、ChatGPT関連のアップグレードを発表 開発者必見の5つのサービス:CIO Dive - ITmedia ..

  • 開発者会議でCEOが「APIを使用してシステムを構築している開発者は200万人以上、毎週1億人がChatGPTを利用している」と発表
  • Fortune500社のうち92%が製品を利用、新しいプログラムを通じて企業と共にカスタムモデルを作成するよう呼びかけ
  • 2023年11月末に「GPTストア」を立ち上げ、検証済みの開発者が作成したGPTsを特集予定

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Bardを使用してGoogleのアルゴリズムアップデートの傾向を調査する方法 |SEO Japan by アイオイ..

  • BardはリアルタイムのウェブアクセスとGoogleリソースへの直接的な接続を活用して、アルゴリズムのアップデートがウェブサイトに与える影響を分析します。
  • Bardは完璧ではないため、他のデータソースと照らし合わせて使用する必要があります。
  • Bardを使ってSEO戦略を強化し、Googleのアルゴリズムアップデートに迅速に対応する方法を学びましょう。

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明治大学理工学部 特別講義: 2023年のAIの大事な話 - ChatGPT を知ろう - - Speaker Deck

  • AIやChatGPTの知識と利用方法は学生時代に身につけるべきとの提言
  • ChatGPTは文章生成や変換など様々なタスクに利用可能
  • GPT-4の開発も進行中で、AIの進化に注目

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Good old-fashioned AI remains viable in spite of the rise of LLMs | TechCrunch

  • 汎用的な大規模言語モデル(LLM)の台頭にも関わらず、タスクベースのAIモデルは企業においてまだ健在である
  • タスクモデルはより小さく、より速く、より安価であり、特定のタスクに向けて設計されているため、一部の場合ではより高いパフォーマンスを発揮する
  • 大規模な言語モデルを採用すれば、再利用の利点をすぐに得ることができ、さまざまなユースケースに対して単一のモデルを使用することができる

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Google Cloud上でGoogleの次世代のASR(自動音声認識)モデル「Chirp」を使ってみた | Developer..

  • Google CloudのAI/MLブログリレーの3本目の記事では、次世代ASRモデル「Chirp」の使い方を紹介
  • ChirpはGoogleの次世代音声認識モデルで、Cloud Speech-to-Text V2で使用可能
  • リージョンはus-central1、europe-west4、asia-southeast1に対応し、日本語もサポート、価格は$0.016/分

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LLMs are a revolution in open source | the scapegoat dev

  • LLMはプログラミングにおいて非常に効果的なツールで、大企業よりも個人や小規模チームの生産性を高めることができます。
  • LLMは基本的に民主的でコミュニティ中心の技術で、ハードウェアの要件も次第に低くなっています。
  • LLMの利用により、個人でも監視資本主義からの脱出が可能になります。

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GitHub - mlabonne/llm-course: Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmap..

  • LLMコースは基礎、科学者、エンジニアの3つのパートに分かれています
  • 各パートでは数学やPython、ニューラルネットワークの基本から最新の技術を使用したLLMの構築、LLMをベースとしたソリューションの作成と展開方法について学びます
  • また、大規模言語モデルに関連するノートブックと記事のリストも提供されています

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GitHub - danny-avila/LibreChat: Enhanced ChatGPT Clone: Features OpenAI, GPT-4 Vision, Bin..

  • LibreChatは、AI会話プラットフォームで、複数のAIモデルを統合する機能を提供します
  • 会話やメッセージの検索、プロンプトテンプレートやプラグインなどのクライアント機能も強化しています
  • 無料またはコールごとに支払うAPIを使用することが可能で、貢献、クローン、フォークを歓迎します

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GBDTによる分位点回帰は推論時の誤差を正確には表していない - KAKEHASHI Tech Blog

  • 需要予測では平均値ではなく95%点や99%点を求めることがあり、GBDTを使用するとこのような確率点を予測できます。
  • GBDTライブラリでは、設定を変更することで分位点回帰を実行できます。
  • 分位点回帰は不確実性の大きい問題に対処できると思われますが、学習データと推論時の分布ズレやモデル性能によって結果が変わるため、注意が必要です。

2023年12月03日

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