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shi3z note

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#人工知能

人格のコンピュータ再構成

人格のコンピュータ再構成

中学の話で思い出したが、中学の頃、NHKでやっていた「未来テレビ ネットワーク23」という番組があった。

これは英語圏では「マックス・ヘッドルーム」として知られる作品で、「20分後の未来」の世界を舞台に、テレビリポーターやハッカー、プログラマーが活躍する心踊るサイパーパンクドラマだった。

僕はこの作品が大好きで、自分の今の生き方のお手本になったと言ってもいい。

この物語の主人公、エディスン・

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nanoGPTにおける進化計算の実験 / 進化計算はハイパーパラメータチューニングにも有効だった

nanoGPTにおける進化計算の実験 / 進化計算はハイパーパラメータチューニングにも有効だった

AIサイエンティストに投げるため、進化計算(Evolutional Computing)をnanoGPTのハイパーパラメータチューニングに適用してみることにした。

極めていい加減な気持ちで書いたため、これで上手くいくのか我ながら疑問だったが、結論から言うと有効だった。

まず、どんないい加減なコードで進化計算をしたのか書く。
本来はDNAを定義して、DNAからプログラムを生成するコードを書くべき

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ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く

ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く

SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」
AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。

しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGP

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ラグビーを見に行った。推し活のメカニズム

ラグビーを見に行った。推し活のメカニズム

リーグワンの決勝戦を見に行った。
やはりラグビーは面白いが、テレビで見た方が試合経過がよくわかるのでテレビで見るのもオススメである。

が、やはりスタジアムで見る臨場感はすごい。

ついでに夢グループの夢イリュージョンも行ってきた。

次は保科有里さんによる焼肉コンサートライブというのが叙々苑游玄亭であるらしい。

コンサートは6000円、叙々苑は17000円という価格差があるのだが、みんな(技研

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ナナロク世代とAI

ナナロク世代とAI

理系の学生にちょっとした仕事を頼んだ。

「画像形式をどうするか聞かれたんですけど、ジェーイーピージーとかピーエヌジーとかどれを選べばいいですか」

そうか。理系といっても情報系じゃないから、JPEGをジェイペグと読むことを知らないのか。

ファイル形式の違いは、その形式が生まれた背景を理解しないと適切なファイルを選べない。なるほど。

ひょっとすると僕はこのnoteを最近の読者が読むには少し難し

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Dify で RAG を試す

Dify で RAG を試す

「Dify」で「RAG」を試したので、まとめました。

前回1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステム

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OpenAI API の Function Calling を試す

OpenAI API の Function Calling を試す

「OpenAI API」の新機能「Function Calling」を試したので、まとめました。

1. Function Calling「Function Calling」は、開発者が事前に関数の定義を指定しておくことで、モデルが必要に応じて実行する関数とその引数を選択できるようにする機能です。

例えば、「東京の天気は?」という質問は、モデルだけでは現在の天気がわからないため正解を返すことがで

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Google Colab + trlx で OpenCALM のRLHFファインチューニングを練習する

Google Colab + trlx で OpenCALM のRLHFファインチューニングを練習する

「Google Colab」で「OpenCALM」のRLHFファインチューニングを練習したので、記録を残します。

1. trlx「trlx」は、RLHFによる言語モデルの分散学習のリポジトリです。rinnaの強化学習も「trlx」で学習しています。

2. 学習内容「ベースモデル」は、「cyberagent/open-calm-large」を使います。

「報酬モデル」は、感情分析モデル「lxy

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DALL-E による説明文からの画像生成

DALL-E による説明文からの画像生成

「DALL-E」で説明文からの画像生成する方法をまとめました。

1. DALL-E「DALL-E」 (DALL・E)は、Open AIによって開発された、説明文を画像に変換する人工知能およびWebサービスです。画像をアップロードして、説明文で画像の一部を編集することもできます。

2022年7月に一般向けにWebサービスの提供が開始されました。公式サイトのWishlistに登録することで、利用可

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カレーとギークと浅草橋

カレーとギークと浅草橋

浅草橋のコワーキングスペース「技研ベース」では、ランチにカレー、午後にかき氷と、さまざまな飲食サービスも行っている。

WiFiと電源完備で、スポット利用も可能。
久しぶりに遊びに行ったらカリーギーク(技研ベースのランチ限定カレー屋さん)の定番メニューであるポークビンダルカレーがマイナーバージョンアップしていた。

カレーとギーク、一見全く関係なさそうだが、日本のギーク文化の草分けとなった月刊AS

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思考を止めないために

思考を止めないために

『WIRED』の創刊編集長の著書『5000日後の世界 すべてがAIと接続された「ミラーワールド」が訪れる』に書いてあった、「思考を止めないために」が面白かったので実践してみることにした。

1. 残りの人生の長さを日数でカウントする自分の残りの人生の長さをコンピュータに表示して、毎日あと何日行きられるか表示します。

AppStoreを検索して検索して良さそうなの(The Day Before)、

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Unity ML-Agents 2.0 入門 (2) -  DodgeBall環境

Unity ML-Agents 2.0 入門 (2) - DodgeBall環境

「Unity ML-Agents 2.0」の「DodgeBall環境」についてまとめました。

前回1. DodgeBall環境「DodgeBall」は、プレイヤーがボールを拾って相手に投げつけるシューティングゲームの学習環境です。

以下の2つのモードが用意されています。

プレーヤーは最大4つのボールを拾うことができ、ダッシュすることで、ボールをかわしたり、生け垣を通過したりすることができます

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Unity ML-Agents 2.0 入門 (1) - 協調行動の学習

Unity ML-Agents 2.0 入門 (1) - 協調行動の学習

 「Unity ML-Agents 2.0」の新機能のひとつ「協調行動の学習」についてまとめました。

1. 協調行動の学習「Unity ML-Agents」には、個人の行動がグループ全体の成功にリンクされている、共通の目標に向かって作業するエージェントグループの学習環境が提供されています。

サンプル環境「SeccerTwo」も、そのひとつです。

このような環境では通常、エージェントはグループ

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Huggingface Transformers 入門 (36) -AutoNLP

Huggingface Transformers 入門 (36) -AutoNLP

「AutoNLP」について、軽くまとめました。

前回1. AutoNLP「AutoNLP」は、最先端のNLPモデルの学習、評価、デプロイを自動的に行うことができるサービスです。学習データをクラウドにアップロードするだけで、ファインチューニングしたNLPモデルをすぐにデプロイすることができます。Huggingfaceのベータプロジェクトになります。

特徴は、次のとおりです。

サポートしているタ

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