AudioCraftは、Metaの3つの生成AIモデル、「MusicGen」「AudioGen」「EnCodec」で構成されている。MusicGenとAudioGenは、いずれもテキストからサウンドを生成するもので、MusicGenは音楽を、AudioGenは特定の音や効果音を生成する。 「HuggingFace」で公開されているMusicGenにアクセスすれば、デモを再生できる。プロンプトには、聴きたいと思うあらゆる時代のあらゆる種類の音楽を記述できる。Metaは、「バックグラウンドでドラムとシンセサイザーが強く響く、80年代風の迫力あるポップソング」などの例を公開している。 Today we’re sharing details about AudioCraft, a family of generative AI models that lets you easily generat

内視鏡検査の課題「がん病変の見落とし」を防ぎ、早期発見にも役立つ「内視鏡AI（人工知能）」の開発競争が激しくなっている。AI開発が遅れているといわれる日本だが、実は内視鏡AI分野では日本の独走状態だ。日本勢は先行して実用化が進む大腸分野から、判別の難易度が高いとされる胃の分野へと足場を広げている。◇　　　　◇　　　　◇「現時点で、内視鏡専門医と同程度のレベルでがんが疑われる領域を発見できる」

Web上の合成データ（AIが生成するテキストや画像など）の急増は、今後のデータセット作成の取り組みを複雑にしている。合成データは人間のコンテンツよりも劣ることが多く、モデル学習の前に検出し、除外しなければならないからである。 電子透かしとは、テキスト中の隠れたパターンのことで、人間には知覚できないが、アルゴリズム的には合成テキストであることを識別可能にする。この研究では、合成テキストを短いトークン（25トークン程度）から検出可能にする効率的な電子透かしを提案する。 トークンを、1個前のトークンのハッシュ値を元にして、グリーントークンとレッドトークンに分ける。生成したテキストではグリーントークンの割合が高くなるように設定する。グリーントークンとレッドトークンの割合を分析することで、電子透かしが埋め込まれているかを判定する。 電子透かしは、言語モデルのAPIにアクセスしなくても、アルゴリズムで

登壇者の自己紹介岸本将志氏：基本的には、「ChatGPT」を使って、新しいサービスを作りますという話をしようと思っています。 内容としては、自己紹介とChatGPTを使ったサービスの概要と、どう実現しているかという話と、プロンプトを改善したという話と、システムの構成の話と、最後に今後の展望を話せればと思っています。 自己紹介です。株式会社DROBEの岸本と申します。主に、機械学習を用いたサービスの開発や、サービスの周辺のインフラなどをやっていて、いわゆる機械学習を専門としてやっている感じです。経歴としては、（スライドを示して）以下の感じです。 「DROBE」のサービスとは？最初に、「DROBE」のサービスの流れを説明させてもらって、どういうデータが溜まっているかを説明したいと思います。 まず、ユーザーにアンケートに答えてもらいます。70問なのでけっこう多いのですが、そのアンケートの結果で、

AI技術の進化により、私たちの働き方も大きく進化していくと想定されています。特に注目を集めているのが、OpenAIが開発したAI文章生成モデル「ChatGPT」です。このChatGPTは、自然な文章を生成することで有名で、様々なシーンで利用が進んでいます。そんなChatGPTを手軽に使えるツールとして、Google Chromeの拡張機能があります。 今回は、ChatGPTを使ったGoogle Chromeの拡張機能おすすめ7選を紹介します。これらの拡張機能を活用することで、ウェブブラウジングの体験が一段と豊かになるでしょう。 そして、本記事では各拡張機能の特徴だけでなく、インストール方法や使い方、さらには連携可能な他のプラットフォームや注意点、問題対処方法まで詳しく解説します。これらの情報を元に、あなたのブラウジング体験を効率的に、そして楽しく進化させてみてください。

ChatGPTはコーポレートITの仕事をどう変えるのか、どんな向き不向きがあるのか、ChatGPTを織り込んだ上での組織戦略をどう考えればいいのかを考える、Darsana・AnityA主催の「ChatGPTの時代に『コーポレートIT部門』はどう生きるべきか——変化をチャンスに変える方法とは」。ここでアルプ株式会社の山下氏が登壇。ここからは、ChatGPTのユースケースについて話します。前回はこちらから。 ヘルプデスク向けのユースケース山下鎮寛氏：ここまで非常に長い間、前段を話したんですが、ここからいよいよユースケースの紹介というところで、今回は実際にアルプが利用している、もしくは検証をした、すぐに試せるChatGPTのユースケースを紹介します。 APIを組み込んでしっかりやるという部分についても非常に有意義なユースケースはあるんですが、時間的になかなか説明が難しかったり、技術的な内容も多分

Zホールディングスは、7月27日にOpenAIと「GPT-4」「Embeddings」「DALL・E」などすべてのAPIに関する利用契約を締結。グループ会社のLINEとその子会社、ヤフーでの利用を開始し、従業員約2万人へAPIを活用した対話チャット型の独自AIアシスタントサービスを提供開始した。 今回の契約により、利用者は全てのAPIを文書やメールのテンプレート作成、文案の修正、調査、文章の分類分け、外国語のテキスト翻訳、アイデア出しなどさまざまな業務シーンで活用可能になる。同社はあらゆる部門で生成AIの活用を推進し、業務生産性の向上、サービス品質向上や新サービスの創出を図るとしている。 またサービスの社内利用では社内認証やネットワーク制限を行い、各社の社内ネットワーク環境下でのみ利用できるセキュアな環境を整備。出入力情報はOpenAIモデルのトレーニングやOpenAIのサービス改善に活用

インターネットイニシアティブ（IIJ）は7月27日、資料「AI・ChatGPTとの“業務上”の付き合い方」を無料公開した。同社のエンジニアで、広報部の堂前清隆副部長が作成。自身が登壇したセミナーで使った資料で、「IT業界以外の方にも話を聞いてもらう前提でまとめたもの」という。 米OpenAIが提供するAIチャットサービス「ChatGP」などにも利用されている、大規模言語モデル（LLM）の利用方法や、動作の仕組み、特徴、注意点などを紹介。今後登場すると予測できるLLMや、LLMを利用したサービスに対する見解も掲載している。一部の内容については、デモ動画による紹介も行っている。 堂前副部長は「今後AIはさまざまな用途で使われるようになると思う。特にLLMは『汎用的なAI（強いAI）』の基礎として発展するのではないか」と指摘。「今は人間との対話（チャット）用途ばかりが強調されているように感じるが

マイクロソフトは、自動で文章などを作る生成AIの事業で、データセンターの拠点をすべて日本国内に切り替え、情報管理の強化を進める方針を明らかにしました。 マイクロソフトは、企業向けなどの生成AIの事業を手がけていて、AIの機能を担うデータセンターの拠点は、アメリカと欧州に置かれていました。 発表によりますと、会社は、東日本にあるデータセンターを拡充し、AIの機能を新たに日本国内に置くということです。 生成AIをめぐっては、データセンターの拠点が海外にあることで機密性や重要性の高い情報管理に対する懸念が指摘されています。 会社は、生成AIの事業ですべてのデータのやりとりを日本国内で行うことで、情報管理の強化につながるとしています。 また、生成AIの事業の拡大に合わせて、今後、西日本にあるデータセンターの拡充も検討していくとしています。 生成AIの情報管理をめぐっては、NECも日本国内にあるデー

こんにちは、SaaS プロダクト開発部テックリードの丸山 @maruyamaworks です。 先日、プライベートで使用している AWS アカウントに 15 万円の請求書が届きました。AWS Batch を使用して動画を GPU エンコードする仕組みを構築して運用していたのですが（構築したのは 5 年前）、プログラムの例外処理に不適切な点があり、プロセスが実行中のまま終了しない状態になってしまいました。そのため、コンピューティング環境（GPU を搭載した EC2 インスタンス）が動きっぱなしになり、高額請求される結果となりました。これを教訓に現在は毎日 AWS の料金を Slack に通知するようにしています。読者の皆さまにおかれましても、くれぐれも油断されなきよう。 さて今回は、少し前の話にはなりますが、昨年実施した視聴動向データの分析基盤のリニューアルプロジェクトについてご紹介したいと

松尾豊氏の自己紹介松尾豊氏：よろしくお願いします。45分ほど、お話をします。 （スライドを示して）私の自己紹介ですが、人工知能の研究をずっとやっています。もう26年ぐらい、ずっと人工知能の研究をやっています。 2017年に日本ディープラーニング協会を作って、2021年からは、「新しい資本主義実現会議」の有識者構成員をしています。 また、2023年5月からは、政府が立ち上げたAI戦略会議の座長も務めています。 AIとは何か？今日は生成AIの話をしていきたいと思います。 今、生成AIは非常に注目を集めていますが、人工知能の分野自体は非常に歴史が長く、1956年からスタートしています。コンピューターができてほぼすぐの時期に、分野がスタートしました。 第1次AIブーム、第2次AIブームがあって、2010年代から現在にかけてが第3次AIブームだと位置づけられています。 これの中心となっているのがディ

ChatGPTなどの生成AI（人工知能）が大量のデータをつくり出す中、フェイクなどによる事件や悪影響が懸念される。さらに、生成AIがつくり出したデータによって生成AIのモデル自体が崩壊する恐れも出てきた。今回は番外編として、この問題を取り上げる。 生成AIの基盤となるのは大規模言語モデル（LLM）や画像などを生成するための拡散モデルである。こういった基盤モデルはインターネット上の膨大なデータを使って学習させる。そのほとんどは人間がつくったデータだ。 だが生成AIの普及により、生成AIがつくった大量のデータがインターネットに日々放出されている。このため今より後の世代のモデルは、人間によるデータだけではなく前の世代のモデルがつくったデータを使って学習することになる。これを繰り返すと、モデルは一体どうなってしまうのだろうか――。 2023年5月から6月にかけて、このテーマに関する研究論文が相次い

OpenAIのChatGPTは、2022年11月のローンチ以来、驚異的な精度で世界を席巻しました。しかし、2023年3月から6月の間に、ChatGPTが簡単な数学を解く精度やセンシティブな話題に対する思慮深さが劇的に低下していたことが、アメリカ・スタンフォード大学の調べにより判明しました。 [2307.09009] How is ChatGPT's behavior changing over time? https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.09009 ChatGPT’s accuracy in solving basic math declined drastically, dropping from 98% to 2% within just a few months, study finds – Tech Startups | Tech Compa