子どもが言語を獲得していくのと同じようにAIモデルに学習させることに成功
幼児が新しく知った単語を、特定の物体や概念とどのように関連付けているのかについては、さまざまな研究が行われてきましたが、一般化するには限界がありました。ニューヨーク大学の研究者らは、子どもの一人称体験を再現できる映像をヘッドマウントカメラで撮影して、その映像をもとにAIをトレーニングするという前例のない研究を行いました。 Grounded language acquisition through the eyes and ears of a single child | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1374 AI Learns Through the Eyes and Ears of a Child https://www.nyu.edu/about/news-publications/news/2024/f
Anond AI開発日記 - Hatena Developer Blog
こんにちは。Anond AIを研究している id:cockscomb です。 私たちはこの度、このAI時代を制するプロダクト、Anond AIを開発しました。本エントリではその詳細について説明します。 Anond AIとは Anond AIはいわゆるGenerative AIで、人類が匿名で日記を書くことをアシストしてくれるものです。私たちは日記に芸術性を感じる文化を持っていて、「日記文学」という言葉もあります。Generative AIによって、名前を隠して楽しく日記を書くことをサポートし、匿名日記文化のさらなる発展に寄与できないか、と考えました。 Anond AIは、rinna/japanese-gpt2-mediumをはてな匿名ダイアリーのデータを用いてファインチューニングし、ドメイン適応させたものです。 Anond AIの開発 Anond AIは実験的なプロダクトのため、Hatel
ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル「Vicuna-13B」を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
Reddit - Dive into anything
Installing Windows Subsystem for Linux (WSL) >>WSL installation is optional.<< If you do not want to install this, you can skip over to the Windows specific instructions below for 8-bit or 4-bit. This section requires an NVIDIA GPU. On Windows, you may receive better performance when using WSL. To install WSL using the instructions below, first ensure you are running at least Windows 10 version 20
日本語Alpacaデータを用いてJapanese-Alpaca-LoRAを作ったので公開します【期間限定デモページあり】｜kun1emon
⚠️注意今回公開するのはLoRAを用いて作成したLLaMAの日本語化Adapterでありモデル自体ではありません。 LoRAをマージするベースのLLaMAは商用不可であり、今回公開するAdapterで日本語化したモデルも商用利用はできません。 OpneAIの利用規約で、OpenAIサービス、ChatGPTの出力結果を競合モデル開発用途に利用することはできません コンテンツ生成者はできません。 詳細は記事後半で述べていますが利用規約が適用されるのはコンテンツ生成者までです。 概要2022年の11月末にOpenAIからChatGPTが発表されてから、それに追随するようにGoogleからBard、MetaからLLaMAなど大規模言語モデル（LLM）が発表されました。さらにLLaMA 7Bを「text-davinci-003」を用いて「Self-Instruct」で作成された52Kのデータセット（
Alpaca-loraを日本語タスクでファインチューニングする - Qiita
Alpaca-LoRAという家庭用GPUでも大規模言語モデルのFineTuningが可能なモデルが発表されました。 本記事では、livedoorニュースコーパスを使用してAlpaca-LoRAをFineTuningしてニュースのタイトルを考えさせるというタスクに挑戦してみます。 技術の概要 Alpacaとは Alpacaとは、先日Metaが発表したLLaMa 7Bをtext-davinci-003によるself-instructで生成されたデータを使用してFineTuningした言語モデル。 生成したデータは52K個で生成コストは500ドル以下と低コストです。 人間による予備評価では7Bという比較的小さなモデルにも関わらず、text-davinci-003に似た挙動を示すという報告があげられています。 Alpaca-LoRAとは Alpaca-LoRAとはAlpacaで作成したデータセット
チャットボットAIの返答は全て「幻覚」、最大の難関はハルシネーションの善悪問題
2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI（人工知能）だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。 マイクロソフトが「ChatGPTベースのBing」を準備か 米メディアのThe Informationは2023年1月3日（米国時間）、米Microsoft（マイクロソフト）が2023年3月にも、同社の検索エンジンBingにChatGPTベースの機能を提供する可能性があると報じている。 ChatGPTベースのBingではユーザーが検索クエリーを入力すると、その結果としてURLのリストが従来のように表示されるだけでなく、ChatGPTが生成した回答文が出所表記付きで出力されるのだという。ユーザーはURLに飛んで原文を読み込まなくても、ChatGPTが生成した文章
対話型チャットAI「ChatGPT」開始から1週間も経たないうちにユーザーが100万人を突破、そもそもChatGPTとは一体何なのか？
AIの研究・開発を行う団体「OpenAI」のサム・アルトマンCEOが、2022年12月1日にテスト版が一般公開された「ChatGPT」のユーザー数が100万人を突破したと発表しました。 Explainer: What is OpenAI’s chatbot ChatGPT and what is it used for? | Reuters https://www.reuters.com/technology/chatgpt-what-is-openais-chatbot-what-is-it-used-2022-12-05/ OpenAI’s ChatGPT crosses 1 million users, CEO says they might have to monetise this at some point | Technology News,The Indian Expres
OpenAIが高性能文字起こしAI「Whisper」を発表、日本語にも対応し早口言葉や歌詞も高精度に文字起こし可能
画像生成AI「DALL・E 2」や文章生成AI「GPT-3」といった高性能AIを開発してきたAI開発組織のOpenAIが、新たに音声を超高精度で認識して文章に書き起こせるAI「Whisper」を発表しました。発表と同時に公開されたサンプルでは「早口のセールストーク」や「ハイテンポな曲の歌詞」などの音声でも問題なく文字起こしできる性能の高さが示されています。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper Whisperはインターネット上から収集された合計68万時間におよぶ音声データでトレーニングされた文字起こしAIです。OpenAIのブログ記事には「早口のセールストーク」「K-POPの曲」「フランス語」「独特なアクセン
「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
「自然言語処理がようやく使い物になってきた」働き方改革の本丸「営業」を変える東大発AIベンチャー | Ledge.ai
データは日々爆発的に生まれている。現存するデータの90％が過去2年以内に生成されたものだと言われている。 つまり、2年ごとに世界に存在するデータ量は10倍に増え続けている。しかし、その大量のデータを処理可能な自然言語処理技術は、これまでリーガルやコールセンターなどの限られた分野でしか活用が進んでこなかった。 自然言語処理（NLP）とは？ | 意味や仕組み・現在の課題と活用例 自然言語処理技術に革命をもたらしたのが、2018年にGoogleが公開した汎用言語モデル「BERT」だ。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは 2018年秋にGoogleがオープンソースとして公開した自然言語の意味理解に特化したモデルの名称。 そのBERTを自社のサービスに活用している会社が、2016年に設立された東京大学発ベンチ
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One click install fails on windows 10 · Issue #680 · oobabooga/text-generation-webui
4bit model loads but doesn't output. UnboundLocalError: local variable 'reply' referenced before assignment · Issue #681 · oobabooga/text-generation-webui
GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), Llama models.