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llama.cppにMoEに適したCPU/GPUの振り分けのオプションが入って、LM Studioでもそのオプションに対応したことによって、MoEモデルであるGPT-ossが少ないGPUメモリでもそれなりに動くようになりました。拡大するとわかりますが、LM Studioの右下の表示によると、メインメモリは12GBくらい使います。 14tok/sec出ています。CPUだけで動かすと10tok/secだったので、5割マシですね。 0.3.23.0に「Force Model Expert weight ontoCPU」というスイッチが入っているので、これをOnにするとExpertのウェイトがすべてCPUに乗るようになります。アテンションはGPUで。 詳しくはリリースノートにありますが、llama.cppの--n-cpu-moeの仕組みを使ってるとのこと。 https://lmstudio.a
なぜCursorを使うと執筆が捗るのか？ それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo
トランプ米政権で暗号資産と人工知能（ＡＩ）の責任者に起用されたデービッド・サックス氏は28日、中国のスタートアップ（新興企業）DeepSeek（ディープシーク）が米オープンＡＩのモデルのアウトプットを参考に技術を開発した「相当な証拠」があると述べた。 サックス氏はＦＯＸニュースのインタビューで、ディープシークの取り組みについて「オープンＡＩのモデルから知識を蒸留（別のモデルのアウトプットを訓練目的で利用し同等の能力を開発する技術）したという相当な証拠がある。オープンＡＩはこれについてあまり満足していないと思う」と語った。 サックス氏は「相当な証拠」の詳細については説明しなかった。オープンＡＩは、コメントの要請にすぐには応じなかった。 ディープシークは先週、新たなオープンソースのＡＩモデル「R1」をリリースした。同社は「R1」の性能について、業界のさまざまな比較基準で米国の主要開発者に肩を並
ここを更新しました（公開日：2024年8月22日、更新日：2025年4月7日） 2024年12月2日最新のColab環境で、記事内の全てのコードが正常に動作することを検証しました。それに合わせて一部のコードを書き直しています。scikit-learnのバージョンは1.4以降を使う必要があります。 2025年4月7日、多項式回帰を非線形回帰の例として紹介していましたが、係数（パラメーター）に対して線形であることから、一般には線形回帰に分類されます。そのため、説明をこの観点に沿って修正しました。 販売数の予測や売上の予測など、「データの傾向を把握して、将来の予測をしたい」と思ったことはありませんか？ 今回は、このような際に役立つ、機械学習の代表的な手法である線形回帰について学んでいきましょう。 具体的には、線形回帰の概要から、その仕組み、そしてPythonプログラミングによる線形回帰モデルの実
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 先日、OpenAIからGPT-4oがリリース されました。 いろいろGPT-4oに関して調べていると、スピードが速くなっていたり、音声も直接扱えてマルチモーダル化が進んでいたりするようなのですが、画像に関して GPT-4-turboに比べ、認識やOCRの精度が向上している ようです。 製造業という観点からすると、これは 設計図面などに活かせるようになるのでは？ と思いました。 機械部品などの設計図面は以下のように、特定の方向から部品を2次元上に落とし込んだ形で書かれるのですが、部品本体を描いている図以外に、寸法や名称といった文字も含まれた画像になっています。 このような 図と文字の複合データにおいて、GPT-4oの進化は有効なのではないか と考えました。 ※画像元URL: http://cad.wp.xdoma
1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：網戸越しに景色を撮ると自分ちの庭みたいに見える ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 腕木通信とは 腕木通信は、1793年にクロード・シャップによって発明された通信手段である。今でもよく知られているモールス信号（電信）が登場するよりも前の話だ。 どんな感じで情報を送るのか、自作の腕木通信機で試してみた。例として「我が輩は猫である、名前はまだない（WAGAHAI HA NEKO DEARU NAMAE HA MADA NAI）」というのを送ってみよう。 このクネクネした動きが「猫である（NEKODEARU）」を表している 全文は動画でどうぞ モールス信号はトン（・）とツー（
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
百聞は一見に如かず。これってAI生成グラビア？AI画像生成に興味を持ったのは去年の年末頃だろうか。Twitterを眺めていると「どうやって撮った(作った)んだ？」と言う画像がたまに載っていたので調べると、Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111版)だった。 元々グラビアを撮っていたこともあり、あまり撮らなくなってもグラビア好きなのには違いなく、試したくなったのは言うまでもない。AI生成画像は大きく分けて2種類あり、一つはイラスト系、もう一つはリアル系。筆者が興味を持ったのは後者。どこまで実写に迫れるのかがその興味の対象だ。百聞は一見に如かず。扉の写真はAI生成画像。現時点でこの程度の写りは容易にこなす。 とは言え、実際の撮影もそうなのだが、グラビア写真は数百枚撮ってカメラマンがある程度セレクトし納品したものが、納品先で更に絞られ、出版社などで更に絞り込
いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプルプロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次AIの基本機械学習について 深層学習について機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
こんにちは。ミクシィAI ロボット事業部でしゃべるロボットを作っているインコです。 この記事は ミクシィグループ Advent Calendar 2018 の5日目の記事です。 この記事の目的 この記事では2018年現在DeepLearning における自然言語処理のデファクトスタンダードとなりつつある Transformer を作ることで、 Attention ベースのネットワークを理解することを目的とします。 機械翻訳などの Transformer, 自然言語理解の BERT やその他多くの現在 SoTA となっている自然言語処理のモデルは Attention ベースのモデルです。 Attention を理解することが今後の自然言語処理 x Deep Learning の必須になってくるのではないでしょうか。 この記事にかかれているコード (Github)歴史 - RNN から
値上がり ポジティブ日経平均42,715.38+0.19%ポジティブ値上がり ポジティブダウ平均45,631.74+1.89%ポジティブ値上がり ポジティブ英 FTSE9,321.40+0.13%ポジティブ値上がり ポジティブS&P500種6,466.91+1.52%ポジティブ値上がり ポジティブUSDJPY=X147.28+0.27%ポジティブ
元セクシー女優の上原亜衣さんが、AIを活用したプロジェクト「AI uehara project」を3月19日に発表しました。 「AI uehara project」は、上原亜衣さんの名前（＝亜衣）とAIを掛け、「上原亜衣、AI化」を掲げて始動したプロジェクト。 上原亜衣さんの写真を画像生成AI「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイルが公開され、「上原亜衣AI画像コンテスト」と題したTwitter上でのコンテスト企画が行われています。 誰でも上原亜衣の顔を生成できるように 今回無料配布されているのは、NFT「Ai Uehara GM Collection」（外部リンク）として販売されている写真群を「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイル（外部リンク）。 このLoRaファイルを手元の「Stable Diffusion」に導入することで、誰
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4AIゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
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