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ようやく解けてきたリスキリングの誤解西舘聖哉氏（以下、西舘）：それでは後藤さん、よろしくお願いいたします。 後藤宗明氏（以下、後藤）：よろしくお願いいたします。 西舘：僕は1冊目の書籍から後藤さんを知って、いろんなセミナーやカンファレンスを見させていただいていますが、最近のリスキリングの状況はどうですか？ 後藤：「やっと機が熟してきたな」という手応えを、この数ヶ月間で感じ始めています。 西舘：というと？ 後藤：書籍の中でも書いたんですが、「個人が自主的に取り組む学び直しだ」という誤解によってうまくいっていないところがあったんです。ですが最近は、リスキリングをすると「自社にとってよいことがあるんだ」「自社の未来の事業を担う人材を育てていくことだ」と、経営者の方々にだんだん理解していただけるようになっています。 それで、組織の中でリスキリングの制度をちゃんと作っていくかたちが徐々に始まりつつあ
ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1個出すので、これだけ覚えて帰りましょう。 徳力：プロンプトですと、一気にプログラミングっぽい感じになってきました（笑）。これ（スライド）がサンプルですね。 深津：僕がいろいろ試した中で、それなりにいい感じになる汎用プロンプトです。 徳力：最初に聞くのを忘れましたけど、深津さんはChatGPTを何回ぐらい使っているんですか？ 感覚として。当然数え
Midjourney（ミッドジャーニー）とは、とても簡単に言えば、入力した文字だけで画像を生成できるAIツールです。 たとえば「ライオン」と文字入力するだけで、あらゆるスタイルのライオンを、１分もかからずに、AIが自動で作成します。 GoProで真正面、しかも超近距離で撮影したようなライオン 入力する文字、プロンプト（英: Prompt）を組み合わせることで、全く雰囲気の違う「ライオン」を生成でき、まるで呪文を唱える魔法のよう。 サイバーパンクなキャラクター風ライオンに プロンプトの組み合わせは自由自在で、あらゆるスタイルの「ライオン」に仕上げることが可能です。 狩りをするライオン「水彩スケッチ」風 Web制作向けUIデザインの自動生成にはじまり、Midjourneyを使い込んでいくうちに、「思い描いたデザインを生成する」ためのコツやポイントが、すこしずつ掴めてきたのでシェア。 ステンドグ
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
OpenAIの音声認識モデルWhiper、いやー、まじですごすぎて感動しました。 配信中のpodcast番組 白金鉱業.FMを頑張って文字起こしするために、この記事とか、この記事とかでかなり真面目に既存文字起こしAPIの精度などを比較していましたが、もう今回は比べるまでもなく本当に雲泥の差です。ほぼ一言一句正確に文字起こしできます。GCP, AWS, Azureの文字起こしAPIは文字起こし精度が体感30~60%くらいでしたが、whisperは90%超えている印象です。もう笑うしかないです。 最初に結論 インストール 実行方法 結果 tinyモデルの結果 baseモデルの結果 smallモデルの結果 mediumモデルの結果 largeモデルの結果 まとめ 追記 カタカナ英語 完全制覇 whisperくん せんでんせんでん 最初に結論 whisperは異なるモデルサイズが5種が利用可能であ
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
プロンプトエンジニアリングとは何か 前回に引き続き、今日もMidjourneyの話題です。Midjourney登場後、とたんに名前をよく聞くようになった「プロンプトエンジニアリング」に関してです。 プロンプトエンジニアリングに関して、自分が一番最初に目にした記憶のある記事は、こちらのshi3zさんの記事です。Midjourney登場以前の1年以上前の記事です（記事では、プロンプトプログラミングと表現されています）。早い、早すぎです。正直このときは意味は分かるものの、まったくピンときていませんでした。 プロンプトは、WindowsのコマンドプロンプトやMac/Linuxのターミナルを使うエンジニアにとっては、コマンド入力前の記号（ >とか$）ですが、今Midjourneyの登場で話題になっているAI時代の「プロンプト」は「AIに対しての指示」を指すようです。そのプロンプトをいかにうまく使うか
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
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