3つの要点 ✔️BERTのAttention機構の分析手法の提案 ✔️Attentin機構は全体的には区切り文字や[CLS]、[SEP]を見ている ✔️特定のAttention機構では「動詞とその目的語」、「名詞と修飾語」、「前置詞とその目的語」などの簡単な文法関係から、照応関係などの複雑な文法関係も獲得している 前書き 現在の自然言語処理ではTransformer以降、Attention機構を用いたモデルが流行となっています。その中でも最近はBERTなどの巨大な事前学習済みのモデルが大きな成功を収めています。 それらモデルが何を学習しているのかを分析する取り組みは行われてきましたが、モデルの出力自体や隠れ層でのベクトル表現に焦点を当てた分析手法が中心でした。 この論文では、Attention機構が何を見ているのかに焦点を当てたモデルの分析手法が提案されており、BERTのAttention
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
GPUプログラミングをブラウザ上で行うことができるAPI「WebGPU」に、Google Chromeのバージョン113から正式に対応するようになりました。このWebGPUを使って、GPTなどの言語モデルをブラウザ上で体験できる「WebGPT」が公開されています。 GitHub - 0hq/WebGPT: Run GPT model on the browser with WebGPU. An implementation of GPT inference in less than ~1500 lines of vanilla Javascript. https://github.com/0hq/WebGPT WebGPTはデモページが公開されており、以下からアクセスできます。 WebGPU GPT Model Demo https://www.kmeans.org/ WebGPTはWeb
Stability AIが、オープンソースのチャットボット 「StableVicuna」を発表 オンラインで「StableVicuna」との会話を試すことが可能 チャットボットインターフェースが近日公開予定 Stability AIは、現地時間2023年4月28日（金）にオープンソースのチャットボット「StableVicuna」 を発表しました。 Announcing StableVicuna, the AI World’s First Open Source RLHF LLM Chatbot!@CarperAI (in an effort led by @phungvanduy1) is releasing an RLHF-trained version of Vicuna-13B Learn more → https://t.co/fWk3N8Njg5 pic.twitter.com/
『LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!』登壇資料。 https://mlops.connpass.com/event/279156/
GPT-3.5世代のオープンな言語モデルを調べてみました。 本稿では以下の特徴をもって「GPT-3.5世代」の言語モデルと定義しました。 ChatGPT等（text-davinci-003、gpt-3.5-turbo）の登場した2022年11月以降に登場 GPT-3と同様にテキスト生成ができる言語モデル GPT-3（text-davinci-003等）を主なベンチマークにしたり、学習に利用したりしている 「オープンな言語モデル」としていますが、本稿では以下いずれかを満たしていればオープンな言語モデルとします。一般的なオープンソース・ソフトウェアの定義等とは少し異なります。 学習済モデルが公開されている 学習データと学習用ソースコードが公開されており、学習済モデルの再現が可能である GPT-3.5世代のオープンな言語モデルの特徴 本稿で紹介するGPT-3.5世代のモデルには、以下のような特徴
MIT Technology Reviewに2月に掲載されたRebecca Ackermann氏の表題の記事を読みました。 https://www.technologyreview.com/2023/02/09/1067821/design-thinking-retrospective-what-went-wrong/ 世界を変えるはずだった「デザイン思考」はどこで間違ったのか、という記事です。日本語版もあるのですが、最後まで読むには課金しなければなりません。この記事は、最後まで読む価値があると思うので、英語版で読むことをお勧めします。 デザイン思考は、デザインのような創造的な仕事を1人の天才が行うものから多くの人の協調的な作業に変えた、という意味で画期的な方法論です。シリコンバレーのIDEO社や、スタンフォード大学のdスクールの名前を聞いたことがある人も多いでしょう。よく知られた、ポスト
ChatGPT は、インターネットの新しい話題です。 この AI ツールは、ほぼすべての質問に答えることができます。 利便性には、ChatGPT がデータを保存するという恐れが伴います。 したがって、ChatGPT を使用する場合は、ChatGPT データ収集をオプトアウトすることをお勧めします。 ChatGPT はあなたのデータを保存しますか? 誰かが ChatGPT にこの質問をしましたが、その答えはノーでした。 しかし、ChatGPT のプライバシー ポリシーには、ChatGPT が AI ボットを改善するためにデータを保存する「場合がある」と記載されています。 ChatGPT は、データが検閲される可能性があるとも述べています。 したがって、あなたの個人情報、尋ねられた質問、およびその他の機密情報を ChatGPT から非公開にしておくことが賢明です。 結局のところ、銀行のパスワー
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 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
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからLibraries 、Models、TutorialsそしてUsage policiesを抜粋した後編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 前回のおさらいはこちら Python library｜Python ライブラリWe provide a Python library, w
はじめに CX事業本部アーキテクトチームの佐藤智樹です。 今回はタイトルの通り、LlamaIndexを使いOpenAIにAWS CDKに関する記事（DevelopersIOのもの)を200本以上でインデックスを作り、どのような返答が返ってくるのか試してみました。LlamaIndexとは、簡単な実装で個別のインデックスを作成しOpenAIのモデルに対して問い合わせできるインターフェースです。詳細は以下をご確認ください。 インデックスの対象となる記事 AWS CDKのタグが付いている記事で、2021年12月21日から2023年3月8日までの合計240本の記事を対象にします。こちらで1つのAWS CDKというジャンルに対してどれほど正確に回答できるようになっていくのか確認します。 やってみた ここからはOpenAIのキー設定やインデックス作成用のコード、回答に対してどんな結果を返すのか確認します
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
GPT-4 is coming next week: at an approximately one-hour hybrid information event entitled "AI in Focus - Digital Kickoff" on 9 March 2023, four Microsoft Germany employees presented Large Language Models (LLM) like GPT series as a disruptive force for companies and their Azure-OpenAI offering in detail. The kickoff event took place in the German language, news outlet Heise was present. Rather casu
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