はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
はじめに忙しい方のために結論を先に記述します。 日本語チューニングされた Llama3 を利用する 日本語で返答するようにシステム・プロンプトを入れる 日本語の知識（RAG）をはさむ プロンプトのショートカットを登録しておく （小さいモデルなので）ちょっとおバカさんのローカルモデルですが、RAGを利用すると化けます。 おすすめ日本語Llama3suzume-llama-3-8b-japanese-gguf LIGHTBLUE氏（社）が公開しているモデルです。公式ドキュメントにはおすすめ設定はありませんが、筆者のモデルファイルは以下のようにしています。参考程度にご利用ください。 FROM の値はダウンロード先のファイルを記載してください TEMPLATE は ollama lama3 のものです temperature 多様性を決めるパラメータです。0の場合は次の単語を予測する際に、もっとも
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
Swallow (on Llama 2) Llama 2の日本語能力を強化した大規模言語モデル (7B, 13B, 70B) です。モデルのパラメータ（重み）が公開されていますので、LLAMA 2 Community Licenseに従う限り、研究や商業利用など自由に利用できます。 (2023年12月19日公開) View on HuggingFace 大規模言語モデルSwallowは東京工業大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームで開発された大規模言語モデルです。英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデルLlama 2 7B, 13B, 70Bの日本語能力を拡張するため、研究チームは言語モデルに日本語の文字や単語などの語彙を追加したうえで、新たに開発した日本語データを用いてモデルの構築を継続的に行う継続事前学習を行いました。研究チ
生産性爆上がり「録音 ➤ 文字起こし ➤ 要約作成」が即時に完了 ワンタッチするだけで、通話も対面会議もクリアに録音し、57カ国語対応の高精度文字起こし ChatGPT連携で、文字起こしデータを議事録や講義ノートなど選べる5つの形式に即時に要約可能 欧米先行販売で2億円の実績を獲得したChatGPT連携AIボイスレコーダー「PLAUD NOTE(プラウドノート)」が、ついに日本初上陸！ クリアな録音がワンタッチで開始でき、OpenAIによる高精度文字起こし後、ChatGPTが一目で分かる要約を即時作成してくれます。 長時間の会議や講義で、メモを取り続け、その後議事録を作成する手間はもう要りません。PLAUD NOTEがあれば「録音 ➤ 文字起こし ➤ 要約作成」の一連作業がタッチ操作だけで即座に完了！時間を節約してより重要なタスクに集中できるので、日々の生産性が爆上がりします！ 重要な電話
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
Stability AIが、オープンソースのチャットボット 「StableVicuna」を発表 オンラインで「StableVicuna」との会話を試すことが可能 チャットボットインターフェースが近日公開予定 Stability AIは、現地時間2023年4月28日（金）にオープンソースのチャットボット「StableVicuna」 を発表しました。 Announcing StableVicuna, the AI World’s First Open Source RLHF LLM Chatbot!@CarperAI (in an effort led by @phungvanduy1) is releasing an RLHF-trained version of Vicuna-13B Learn more → https://t.co/fWk3N8Njg5 pic.twitter.com/
2022年8月に画像生成AI「Stable Diffusion」が一般公開されて以降、文章を入力するだけで好みの画像を生成してくれる画像生成への注目が高まっています。そんな中、イラストの作者が人間なのかAIなのか当てるクイズ「Human or AI」が公開されていたので、実際に挑戦してみました。 Human or AI https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdhEpBRnOwiFI-ieNKKu3Y0KcoFbd_ZWod1LeyoV6EEfY78HA/viewform?fbzx=4175321720201333808 Human or AIは表示されるイラストの作者が人間かAIかを当てるクイズです。上記のリンクをクリックすると、最初に「AIが生成したイラストを人間がリタッチしたものもAI製としてカウントしている」「AIには『NovelAI』を
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
こんにちは、エンジニアのtetsuです。 どうしてモデルがこのような予測をしたのか、ということを説明することの重要性は近年ますます高まっているように思えます。これには予測結果の解釈をおこなうことで様々な知見を得たいという要求や、ブラックボックスのモデルは信用しづらいというのが理由に挙げられます。 線形回帰や決定木といったモデルは予測結果に対する解釈をすることができますが、単純で表現力が乏しいです。一方でディープラーニングや決定木のアンサンブル学習などの複雑なモデルは表現力が高いですが、人間が解釈しようとするのは困難です。 このような問題を解決するために近年は様々な手法が提案されています。今回はそれらの中の1つであるSHAP（SHapley Additive exPlanations)について簡単にご紹介します。SHAPは日本語だと「シャプ」のような発音のようです。 なお、SHAPについては
今日の横浜北部は朝から曇りの厳しい寒さ。 さて、最近読んだ本の中に面白いエピソードが書いてありまして、そこから気づいたことを一つ。 私はチェスや将棋はやらないのですが、戦略を学んでいる人間なので、それをプレーする人間たちがどのような考えをもっているのかについては非常に興味あります。 この分野の著作としては、たとえば日本で有名なところでは羽生さんの一連の本がありますが、私がとくに感銘を受けたのはガルリ・カスパロフというチェスの元世界チャンピオンの書いたもの。 ところが今回のネタは、このカスパロフの話というよりも、彼が主導した、ある変則的なチェスの世界大会の話。 ご存知の方もいらっしゃるとは思いますが、カスパロフといえばロシア（ソ連）出身の名チェスプレイヤーで、若くして世界チャンピオンになり、その座を１０年以上守ったことで有名。 しかしテクノロジーと関連して面白いのは、なんといっても彼が９０年
ウェストバージニア州サマーズ郡タルコットの町にあるジョン・ヘンリーの彫像 ジョン・ヘンリー（John Henry）は、多くの歌、物語、演劇、小説で扱われているアフリカ系アメリカ人の庶民の英雄である。 ポール・バニヤン、ペコス・ビル、アイアン・ジョンなどの他の「大男」と同様に、ジョン・ヘンリーもまた19世紀の労働者階級のるつぼの中でのある特定の集団を代表する神話的な存在であった。彼の人生のもっとも一般的な物語では、ヘンリーは大きくて強い人として生まれた。彼は西部へ山を渡って鉄道を延長する、世紀半ばの動きの中で、最も素晴らしい「ハンマー使い」になった。物語を複雑にするのは、機械の力が獣の筋肉の力（人間と動物の両方）に取って代わり続け、鉄道の所有者が蒸気で動くハンマーを購入したことである。これは黒人労働者が行っていた仕事を機械にさせようという事である。彼と彼の仲間の職を確保するために、ジョン・ヘ
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
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