15歳の高校生、「日本語能力最強」のAIモデル開発 AITuber向けに設計
15歳で現役高校生の開発者「Holy-fox/子狐」氏は5月9日、パラメーター数7Bクラスとしては日本語能力が最強となる大規模言語モデル（LLM）「ArrowPro-7B-KUJIRA」を公開した。 「AITuberの魂」になることを想定 7Bにおいて日本語能力最強のモデル、ArrowPro-7B-KUJIRAができました。Elyza-task100においては約3.8をマークしています！AItuber用途を主眼において設計されています（それ以外もできるよ！） https://t.co/kiywdI5YCs — Holy-fox/子狐 (@Holy_fox_LLM) May 9, 2024 同モデルはMistral系のオープンソースLLM「NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0」をベースに、AITuber（生成AIを使ったバーチャルYouTuber）やAIアシスタントでの利用を想定
Difyは使用して大丈夫？テンセント系企業？安全なの？｜Kyutaro
※2024/5/11 13:29追記DifyのLuyu Zhang CEOから直接コメントをいただきましたので、この記事の最後に追記いたしました。 Difyはテンセント系企業？使用して大丈夫？最近注目を集めているLLMOpsプラットフォームのDify.aiですが、中国のテンセントがバックにいるのではないかとの憶測がネット上で広がっていました。以下はXで話題の投稿です。 Difyは中国のテンセントがバックです。 DifyのWEB版（サブスク版）は使うべきではありません。裏側からあなたの作ったシステムも、プロンプトも、APIキーも丸見えですから。Gitからシステムをおろし、ローカルで開発し、GCPなどのクラウドで運用するなら、ありと思います。 — 平岡 憲人(HIRAOKA, Norito) Stand with Ukraine (@onokoro48) May 9, 2024 この記事では、
iOS18のAI新機能！ボイスメモでの文字起こしと要約をデバイス上で完結 - iPhone Mania
iOS18の新機能として、iPhone純正の「ボイスメモ」アプリで、人工知能（AI）を活用した文字起こしと内容の要約機能が追加される、と米メディアAppleInsiderが報じています。クラウドにデータを送信せずデバイス上で動作するので、機密情報を含む会議も安心して要約できそうです。 iOS18の「ボイスメモ」で録音、文字起こし、要約が可能に iOS18の「ボイスメモ」アプリで、録音した音声の文字起こしと、その内容の要約が可能になる、とAppleInsiderが事情に詳しい複数の関係者から得た情報として伝えています。 AIによる文字起こしと要約機能は、6月の世界開発者会議（WWDC24）で発表予定のiOS18のほか、iPadOS18、macOS15でも使用可能になる見込みとのことです。 iOS18の「ボイスメモ」アプリでは、画面配置が既存のものから大きく変更され、文字起こし結果が画面の中央
AppleとOpenAIの契約が最終調整へ、iOS 18にChatGPTを搭載するとみられる
AppleがChatGPTをiPhoneに搭載するためのOpenAIとの提携を協議しており、条件を調整する最終局面に到達しているとBloombergが報道しました。 Apple Closes in on Deal With OpenAI to Put ChatGPT on iPhone - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-05-11/apple-closes-in-on-deal-with-openai-to-put-chatgpt-on-iphone iOS 18: Apple finalizing deal to bring ChatGPT to iPhone - 9to5Mac https://9to5mac.com/2024/05/10/ios-18-chatgpt-features-apple-open
オープンAI 自社生成AIで作った画像 検知する技術の開発を発表 | NHK
生成AI、ChatGPTを開発するアメリカのオープンAIは、自社の生成AIでつくられた画像を検知する技術を開発していることを明らかにしました。生成AIでつくられた巧妙な偽画像が拡散するのを防ぐねらいがあるものとみられます。 ことし1月下旬にSNS上ではアメリカの人気歌手テイラー・スウィフトさんの生成AIが使われたとみられる偽画像が拡散しました。 ネット上ではこうした偽画像が出回り、大きな社会問題になっています。 こうした中、ChatGPTを開発するオープンAIは7日、この会社の生成AIでつくられた画像を検知する技術を開発していると発表しました。 98％の精度で生成AIによる画像かどうかを判断できるとしています。 生成AIでつくられた巧妙な偽画像が拡散するのを防ぐねらいがあるものとみられます。 また、画像や映像の制作者や編集履歴を誰でも見ることができるようにして信頼性を高めようとしている業界
AIの台頭による業務への影響調査 | スキルアップ研究所
近年、人工知能(AI)が急速に発展し普及したことで、ビジネス環境が大きく変化した。 AIの導入により、様々な業界で業務効率が上がり生産性が向上する一方で、従来の仕事や職種にどのような影響があるのかについても議論が交わされている。 また、AIを活用することで、どの分野で効率化が図られているのかを把握することで、そうした情報を踏まえて適切なスキルアップを選択することが可能になる。 そこでスキルアップ研究所では、AIの台頭が仕事内容にどのような影響を及ぼしたのかについて調査した。 AIが職場で活用されているのは約4割まず、AIが職場で活用されているかどうかについて尋ねたところ、活用されていると答えた割合は約4割だった。 過半数には至っていないながらも、AIの導入は一定の割合では行われており、技術の浸透が進んでいると言える結果となった。 データ管理・分析へのAIの利用が最多AIが活用されている業務
ＡＩ投資、首位米国１０兆円 １２位日本の１００倍、２３年：東京新聞 TOKYO Web
人工知能（ＡＩ）に対する２０２３年の各国の民間投資額で、米国が６７２億２千万ドル（約１０兆円）と首位だったことが７日、米スタンフォード大の推計で分かった。６億８千万ドルで１２位にとどまった日本のほぼ１００倍に達する。２位の中国は７７億６千万ドル、３位英国は３７億８千万ドルで、日本は大きく後れを取っている。 ４位はドイツ（１９億１千万ドル）、５位はスウェーデン（１８億９千万ドル）だった。韓国とインドは９位でともに１３億９千万ドル、シンガポールが１１位の１１億４千万ドルと、日本の投資額はアジアでも見劣りした。 米国はデータを学習する仕組み「ＡＩモデル」も２３年に計６１と最も多く生み出した。欧州連合（ＥＵ）の２１、中国の１５を大幅に上回った。日本は同大が公表した国別の上位１０カ国までに入らなかった。１０位はエジプトの２だった。
イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 事例ニュース ＞ イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に AI AI記事一覧へ [事例ニュース] イオンリテール、値引率最適化システム「AIカカク」を生鮮部門に適用拡大、約1200品目が対象に 発注量算出システム「AIオーダー」の適用範囲も拡大 2024年5月7日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト イオンリテール（本社：千葉県千葉市）は2024年5月7日、過去の販売データに基づきAIが適切な値引き率を提示する自社開発システム「AIカカク」の適用範囲を拡大すると発表した。2021年から利用する総菜部門と2022年から利用する日配品（数日期限）に続き、畜産部門（同年5月8日に適用）と水産部門（同年5月22日に適用）で利用する。導入店舗は約380店舗で、今
大規模言語モデルを使って組織内の全データを検索する時にはどのような前処理を行うと効率的なのか？
組織には構造化されたデータベースやきれいにフォーマットされたCSVのほか、何気なく書いたメールから複雑な技術マニュアルまでさまざまな形式のデータが大量に保存されています。検索拡張生成(RAG)は大規模言語モデル(LLM)を使用して全てのデータから適切な情報を引き出すための技術ですが、RAGを使用する際にデータの取り込みと前処理をどのように行うと効率的なのかを、RAG向けデータ前処理サービスを展開するUnstructuredが解説しました。 Understanding What Matters for LLM Ingestion and Preprocessing – Unstructured https://unstructured.io/blog/understanding-what-matters-for-llm-ingestion-and-preprocessing LLMを最大限に
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
なぜ Apple が M4 をいきなり発表したのか? TSMC ロードマップとローカルAI時代の幕開け - 狐の王国
昨晩、Apple が新型 iPad Pro と iPad Air を発表した。一部で予想されていた通り、M3 はスキップして M4 が搭載された。Air も M3 ではなく M2 が搭載された。これは Apple Silicon を製造する TSMC の動向をある程度追いかけてる人にとっては、とても合点がいく展開だったと思う。 www.apple.com Apple Silicon でも TSMC の N3B と呼ばれる 3nm 世代を使って製造されるのは iPhone 15 Pro に搭載される A17 Pro だけになるんじゃないかと考えていた。なぜなら TSMC N3B はたいへん歩留まりが悪い、つまり不良品率が高くて製造コストが高いと報じられていたからだ。それを改善した N3E もすでに動いていて、Apple 製品以外はこちらを使うことになるだろうとも報じられていた。 実際は Ap
世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～ | ニュースリリース | NTT
◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術
インストール不要でLlama 3やMistralなどオープンソースLLMをブラウザで動かせるチャットボット「Secret Llama」が登場
Llama 3やMistral-7Bといったオープンソースの大規模言語モデル(LLM)をサポートし、WebGPUを使ってブラウザ上で完全に動作するチャットボット「Secret Llama」が公開されています。 Secret Llama https://secretllama.com/ GitHub - abi/secret-llama: Fully private LLM chatbot that runs entirely with a browser with no server needed. Supports Mistral and LLama 3. https://github.com/abi/secret-llama 実際にSecret LlamaのデモサイトでLlama 3を動作させて会話してみたところが以下のムービー。 大規模言語モデルを完全にブラウザで動作できる「Secr
GitHub Copilot Chat in GitHub Mobile is now generally available
Developers are constantly coming up with new ideas, exploring new skills, and collaborating with other developers on work and personal projects. At GitHub, we understand that all this collaboration doesn’t always happen from behind desks and computers. Developers increasingly use their mobile devices to learn, understand, and perform important tasks in the software development process. Today, we’r
AIの新星ニューラルネットワーク「KAN」とは？ LLMが“カンニング”して評価を盛ってた？ など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第45回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 高精度なニューラルネットワーク・アーキテクチャ「KAN」をMITなどの研究者らが開発 1手先のトークン予測ではなく、4手先のトークンを同時に予測するモデルをMetaなどが開発 医療分野に特化したマルチモーダル大規模言語モデル「Med-Gemini」をGoogleが開発 大規模言語モデルが答えに相当するベンチマークを事前に学習し、高い評価を出していた？ AIカンニング問題を指摘した研究 一貫性の高い長編ビデオをテキストから生成するAIモデル「StoryDiffusion」 高精度なニューラ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ソフトバンクグループ「AI革命」に10兆円 孫正義氏の構想動き出す - 日本経済新聞
AIで「声を残す」プロジェクト 難病の女子大学生が見せた笑顔 再現された自分の声に「すごく自然」 | TBS NEWS DIG
NTT、深層学習の再学習コストを削減する「学習転移」 世界初
MetaのLlama 3を日本語でさらに学習したAIモデル、rinnaが公開
小学館やJIC、AI翻訳で漫画5万点輸出へ スタートアップに29億円出資 - 日本経済新聞
