ChatGPTのビジネス利用はブームだが、これをビジネスで活用しようとした場合、さまざまな課題がある。AIを活用したチャットボット開発などで知られ、ChatGPTのようなLLMの活用も進めているPKSHA Technologyが、商用利用のポイントについて語った。 PKSHA Technologyでエンジニアリングマネジャーを務める中島真也氏（左）とPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー／プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏 「GPTは要素技術だ。そのままでは商用という意味では遠い。検討すべき課題がある」。こう話すのはPKSHA Workplaceでプロダクトマネージャー／プロダクトデザイナーを務める花塚匠氏だ。 課題としては、精度、コスト、レスポンス速度、セキュリティなどが挙げられる。例えば、現在商用利用でほぼ唯一の選択肢となるOpenAIのGPT系APIは、上位のモデル
2011年度に生産が終了した「F-2」戦闘機以降、国内における新たな戦闘機開発事業は途絶えており、次期戦闘機（「F-3」仮称）の開発は戦闘機の国内生産・技術基盤を維持するための重要な機会である。 そして、2018年12月、「中期防衛力整備計画（2019年度～2023年度）」において「我が国主導の開発に早期に着手する」と記載され、次期戦闘機の国産化が決定した。 日本は、F-2の退役・減勢が始まる2035年頃から、F-3の導入を開始する。 次期戦闘機のイメージ 国産でも自国で開発したものを生産する場合もあれば、外国で開発されたものを権利の使用料であるライセンスフィーを払って自国で生産するライセンス生産というものがある。 国内生産・技術基盤を維持・強化するためには国産が最適であることは自明である。 さらに、装備品の国際共同開発・生産という取得手段もある。しかし、日本には、F-2の共同開発について
人間の知の創造・伝達の多くは、音声によるコミュニケーションによって行われています。 本分野では、人間どうしがやりとりを行う音声メディアを分析し、自動認識・理解した上で、インタラクションを行えるシステムの実現をめざします。 具体的には、会議や講演のような自然な話し言葉音声をテキスト化するシステム、複数の話者や音源などからなる音環境（や音楽）を解析するシステム、非言語情報も統合しながら自然な対話が行える人間型ロボットなどの研究に取り組みます。 研究室紹介 (PDF カラー1ページ) 研究室紹介 (PDF モノクロ1ページ) 話し言葉の音声認識・理解 深層学習によるEnd-to-Endモデル...日本音響学会誌2018年7月号 (PDFファイル) 大規模事前学習モデルに基づく音声認識...日本音響学会誌2023年9月号 (PDFファイル) 音声認識による講演・講義の字幕付与...日本音響学会誌2
これの技術解説をしたいと思います。まあ、中身は単純で １日ちょっとで作れた簡単なものなんですけどね。 ■テキストの準備 まず、元となるテキストを用意します。今回は、 青空文庫『桃太郎』楠山正雄作 http://www.aozora.gr.jp/cards/000329/files/18376_12100.html を、使用しました。 ■テキストの分割 次に、テキストを１文単位に分割します。この辺りは、 物語自動生成プログラム『ジェネジェネちゃん』の作り方 基礎編 http://blog.vrai.jp/article/455677889.html こちらと同じですね。 ■述語項構造解析 そして、その１文を、 日本語構文・格・照応解析システム KNP - 京都大学 黒橋・河原研究室 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP を使って、述語項構造
グーグルのProject Glassも医療用だったら有効な使い道もあるだろうに...と思ってたら、これスゴイ！ 看護婦さんが注射の時、これかけると患者さんの血管が光って見えるので、あらぬ場所にブスッという失敗がないメガネ｢O2Amp｣です。｢2AI Labs｣という会社が開発し、医師がテスト利用中のもの。ヘモグロビン（血色素）の色の変化や、患者さんの容態も監視できます。 O2Ampメガネの技術の土台にあるのは、人間の色覚と血液生理学の間の関連性の研究です。その研究をもとに｢血液ビジョン｣をエンハンスするフィルターをつくって、体内の状態に関する情報を医師がもっと簡単に処理できるようにした...つまり皮下で起こる酸素濃度の変化を増幅し、原因別に色を割り当てて医師がひと目見て分かるようにしたんですね。 こんな風に、色でわかるようになってます。例えば緑は｢病気｣、赤は｢怒り｣という具合に。色で気分
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ストーリー by headless 2011年05月21日 12時30分 hasta-la-vista,-baby 部門より オーストラリアのクイーンズランド大学及びクイーンズランド工科大学の研究チームがロボットに言語を作り出すよう教えたところ、ロボットによるロボット言語が生まれ、ロボット同士での会話ができるようになったとのこと (Lingoroids、 ExtremeTechの記事、 本家/.)。 研究の目的は、どのように言語が時間をかけて自然に進化し、発達していくのかを理解することだ。ただし、言葉を持たない人間を用意して実験することは不可能なので、相手や周囲を認識して会話するためマイクとスピーカー、カメラ、距離計、ソナーを装備したロボット「Lingodroid」を作成したのだという。 人が自分を指差して自分の名前を言い、相手に自分の名前を伝えるのと同様に、Lingoroidは地図上の場
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