AI IoT

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実態は多くの生成AIがオープンではない?:

生成AIの「オープン」「オープンソース」は本当なのか。オランダのラドバウド大学は、文章や画像を生成する46の生成AI(40の大規模言語モデルと6つの画像生成モデル)について、14の基準でオープン性を検証した論文を公開した。

(2024/07/16)

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解決!Python:

mathモジュールのmath.log関数、math.log1p関数、math.log2関数、math.log10関数を使って対数を求める方法と、それぞれの関数の違いを紹介する。

(2024/07/16)

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環境整備、モデル整備など5つのフェーズ単位で例示:

IPAは、「デジタルスキル標準」のバージョン1.2を公開した。DXを推進する人材の役割および必要なスキルを定義した「DX推進スキル標準」に生成AIの特性や、生成AIを含む新技術への向き合い方、業務で生成AIを活用する例など“生成AIに関する補記”が追加された。

(2024/07/12)

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やさしい確率分布:

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第4回。ポアソン分布とは、出来事(事象)が、まれにしか起こらない場合に、独立な試行を何回も繰り返したときの確率分布です。そのような事例を紹介した後、確率の求め方や可視化の方法などを解説していきます。

(2024/07/11)

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若手メンバーが中心となって開発:

生成AIアプリケーション開発への注目が集まっている。ただ、開発に時間がかかりそう、スキル不足でどこから手を付ければいいか分からないという企業は多いだろう。本稿では、AWSのセミナーを基に、短期間、少人数で生成AIアプリケーションを開発した事例を紹介する。

(2024/07/11)

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複合的な質問に回答できない、などの課題に対応:

デロイト トーマツ コンサルティングは、RAGの利便性や精度を高める複数技術を実装したアプリケーションを開発した。検索精度向上のための機能や、大規模言語モデル(LLM)の回答分野拡張のための機能、回答精度向上のための機能を備える。

(2024/07/10)

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解決!Python:

format関数/文字列のformatメソッド/f文字列で書式を指定して、浮動小数点数値を任意の有効桁数で文字列に変換する方法を紹介する。

(2024/07/09)

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「日本語汎用LLM」の傾向に合った課題解決技術を研究:

KDDIは、NICTと大規模言語モデルに関する共同研究を開始した。ハルシネーションの抑制や、マルチモーダルデータの取り扱いを可能にする技術を研究開発する。

(2024/07/08)

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愛するという技術も磨くのよ:

世界はそれを「愛」と呼ぶのですわ!

(2024/07/08)

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映画のワンシーンのような動画を生成できる:

Runwayは同社の動画生成AIの最新モデルとなる「Gen-3 Alpha」の提供を開始した。前世代モデルよりも忠実度、一貫性、動きの表現が大きく改善されているという。

(2024/07/06)

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「解決すべき課題の優先度がついていない状況」:

IPAは、「AI利用時の脅威、リスク調査報告書」を公開した。業務でAIを利用している人のうち、6割がAIのセキュリティに関して脅威を感じており、7割がセキュリティ対策は重要だと考えていることが分かった。

(2024/07/05)

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キャリアパスの選択方法やスキルの磨き方など:

TechTargetは「AI開発者としてのキャリア」に関する記事を公開した。キャリアを変えようと考えている開発者にとってAI(人工知能)分野は真剣に検討する価値がある分野だ。

(2024/07/04)

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期待される「生成AIとRPAのシナジー」:

UiPathは、ホワイトペーパー「RPAと業務自動化の最新動向」を公開した。それによると、RPAと生成AIを組み合わせ、文書処理の自動化や非構造化データの認識などに活用できるのではないかといった期待が高まっていることが分かった。

(2024/07/03)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「ハミング距離」について説明。同じ長さの2つの系列(文字列やビット列)を比較して、異なる位置の数をカウントすることで、2系列間の距離(または類似度)を計測する方法。エラーチェックやデータ比較、クラスタリングに利用され、データ間の違いや類似度を直感的に評価できる。

(2024/07/03)

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Gemini 1.5 Proの200万トークンのコンテキストウィンドウが利用可能に:

Googleは、大規模言語モデル「Gemini 1.5 Pro」とGeminiファミリーの軽量モデル「Gemini 1.5 Flash」それぞれの新機能と最新オープンモデル「Gemma 2」を提供開始したと発表した。

(2024/07/02)

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解決!Python:

qrcodeモジュールが提供するmake関数やQRCodeクラスを使ってQRコードを作成する方法を紹介する。また、作成したQRコードの内容を読み取る方法も簡単に紹介する。

(2024/07/02)

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正直、読みやすい:

人間性で勝負します。

(2024/07/02)

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アップデート内容と活用事例を紹介:

Googleは、「NotebookLM」のアップデートを発表した。本記事ではアップデート内容と活用例を紹介する。

(2024/06/29)

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Pythonデータ処理入門:

pandasには、assignメソッドやinsertメソッド、concat関数、dropメソッドなど、DataFrameオブジェクトに対して、行や列を追加したり削除したりする方法が用意されています。それらの基本的な使い方を見ていきましょう。

(2024/06/28)

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2024年内に「Claude 3.5 Haiku」と「Claude 3.5 Opus」をリリース予定:

Anthropicは、同社の大規模言語モデルとして「これまでで最も高性能」とする「Claude 3.5 Sonnet」を発表した。

(2024/06/27)

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Microsoft Buildの発表内容を分析:

TechTargetは「AI開発者向けのMicrosoftの製品アップデート」に関する記事を公開した。Microsoftが発表したのは、生成AIの実験段階で行き詰まっている企業を支援するアップデートだ。

(2024/06/27)

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やさしい確率分布:

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載(確率分布編)の第3回。まず「非復元抽出(例:くじ引き)とは何か」を説明。その確率分布である超幾何分布を取り上げ、その意味や特徴などを解説します。

(2024/06/27)

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解決!Python:

プログラムで使用する各種設定を.envファイルに記述してあるときに、それらを基に環境変数を設定したり、辞書オブジェクトとして保持したりする方法を紹介する。

(2024/06/25)

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押さえておくべき3つのポイント:

ガートナージャパンは、アプリケーション開発とAIの関係についての提言を発表した。同社は「AIは製品やサービスを買って終わりではなく、何年にもわたって取り組みを続けることが求められる」としている。

(2024/06/24)

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AI最大の懸念は依然として信頼性、安全性、品質:

TechTargetは「Google Gemini AI アップデート」に関する記事を公開した。LLMの性能競争が激しくなる中、生成AIアプリの開発者や利用者にとって本当に必要な性能や機能とは何か? 「Google I/O 2024」の基調講演を通じて探る。

(2024/06/20)

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「AIの機能を総合的な視点から評価する手法の確立を目指す」:

NISTは、AIのリスクと影響を評価するプログラム「ARIA」を発表した。NISTは、ARIAの成果を通じて、AI技術の設計、開発、リリース、使用におけるガイドライン、ツール、方法論および指標を提供するという。

(2024/06/20)

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AI・機械学習の用語辞典:

用語「マハラノビス距離」について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、「“普通の距離”(=ユークリッド距離)を一般化したもの」とも言われる。データの分布(共分散行列)を考慮することで、データのばらつき具合や相関関係を反映した距離を計算できる。異常値や外れ値を識別するために有効であり、特に多次元データにおいて正確な距離測定が可能。

(2024/06/20)

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Claudeのツールセットを定義し自然言語でリクエストできる:

Anthropicは、Claude 3が外部ツールやAPIと連携できる「Tool use」機能の追加を発表した。同社は、「Tool use」機能で何ができるようになるのかを紹介した。

(2024/06/19)

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期待を大きく超えた理由と期待未満だった理由を比較:

PwCコンサルティングは「生成AIに関する実態調査2024 春」の結果を発表した。2023年10月の前回調査に引き続き、生成AIへの関心度や推進度が継続して高い水準を維持していることが分かった。

(2024/06/19)

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LLMをトレーニングするための合成データを生成:

NVIDIAは、LLMをトレーニングするための合成データを生成するオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表した。

(2024/06/19)

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選好最適化アルゴリズム「DiscoPOP」 オックスフォード大、ケンブリッジ大と協力:

AIスタートアップのSakana AIは、LLMによって発見、記述された新しい選好最適化アルゴリズムである「DiscoPOP」を発表した。「DiscoPOPの研究は、AIの自己改良プロセスを実現するために最新のAIを利用するアプローチが大きな可能性を持つことを示している」と述べている。

(2024/06/18)

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