機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2024年版) です。今回は、生成AI時代とも呼ばれる昨今において、我々は機械学習プロジェクトをどのように捉え、どのように向き合えばよいか？の羅針盤になる内容を盛り込みました。 ※この資料は、東京大学メタバース工学部リスキリン…
NECは、Generative AI(生成AI)における日本語大規模言語モデル(Large Language Model、以下LLM)を開発しました。 本LLMは独自に収集・加工した多言語データを利用し、NECが開発した汎用的なモデル、いわゆるファウンデーションモデル(注1)です。独自の工夫により高い性能を実現しつつパラメータ数を130億に抑えた本LLMは、消費電力を抑制するだけでなく、軽量・高速のためクラウド／オンプレミス環境での運用が可能となります。性能面では、日本語の知識量や文書読解力を計測する日本語の一般的なベンチマーク(注2)で、世界トップクラスの日本語能力を実現しています。 NECでは本LLMをすでに社内業務で活用を始めており、文書作成や社内システム開発におけるソースコード作成業務など、様々な作業の効率化にも応用しています。 昨今、「ChatGPT」を始めとする生成AIが世界的
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
超低消費電力のエッジAI、ASICで100TOPS/Wの実現も：「画質改善＋物体検知」も可能に（1/3 ページ） エッジでのディープラーニング技術（エッジAI技術）を手掛けるLeapMindは2021年9月30日、超低消費電力のAI（人工知能）推論アクセラレーターIP（Intellectual Property）「Efficiera（エフィシエラ）バージョン2（Efficiera v2）」のβ版をリリースした。正式版は同年11月末に提供を開始する。 エッジでのディープラーニング技術（エッジAI技術）を手掛けるLeapMindは2021年9月30日、超低消費電力のAI（人工知能）推論アクセラレーターIP（Intellectual Property）「Efficiera（エフィシエラ）バージョン2（Efficiera v2）」のβ版をリリースした。正式版は同年11月末に提供を開始する。 Eff
【期間限定無料公開中】 みなさんは画像認識という技術をご存知でしょうか？ これはAI技術の一つで、データベースなどに大量に蓄積された画像データをプログラムに学習させることによって、画像に何が写っているのかを認識させることができる技術です。 今回のnoteでは画像認識技術についての概要をまとめていくつかの社会実装例を挙げ、後半の有料部分では中国の武漢でのコロナウイルス封じ込めのために実際に使われている画像認識プログラムを動かしてみたいと思います。 AIに興味があるけど何から手をつけたら良いかわからない、AIエンジニアになりたくて実際にプログラムを動かしてみたい、という方はぜひ最後までお付き合いください！ １. Pythonの画像認識が使われている例画像認識はAI技術の中でも最近注目が集まっていて、今でもすでにみなさんの身近なところで使われています。例をあげてみましょう。 iPhoneをお持ち
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