aiに関するmiya-janのブックマーク (7)
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第1 本手引きについて1 本手引きの利用目的 本手引きは以下の目的に利用されることを想定しています。 ① 生成AIサービスの導入を検討している企業の経営陣・セキュリティ部門・法務部門が導入に際しての法的リスク評価や、社内独自の生成AI利用ガイドラインを作成する際の参考にする。 ② フリーランスの方や、所属する会社・機関に生成AI利用ガイドラインがない方が、生成AIサービス利用の際の注意事項を把握する。 ③ 生成AIサービスを開発・提供する事業者がサービス・システム設計の参考にする。2 本手引きが対象とする生成AIサービス ChatGPTのようなLLM︵大規模言語モデル︶を利用した文章生成AIサービスを主たる対象としますが、画像生成AIサービスについても必要な限度で触れます。3 本手引きの構成 生成AIサービスは、いずれのサービスも基本的に﹁ユーザーが何らかのデータを入力して何らかの処
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やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
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ホーム ブログ 人工知能︵AI︶、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権|知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ︵画像︶自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは﹁文章︵呪文︶を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI﹂、mimicは﹁特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス﹂です︵サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが︶。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
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無断でダウンロードしたデータでもAI開発に使える? 改正著作権法を弁護士が解説‥“おいしいデータ”で、成果が出るAIモデルを育てる︵1︶︵1/2 ページ︶ AIモデル開発を目的とするなら、著作権者に許諾を得ずとも、データのダウンロード、整形、加工がより広い範囲で行えるようになった。弁護士法人STORIAの柿沼太一弁護士が、2019年1月1日に施行された﹁改正著作権法﹂のポイントとAIモデル開発時の注意点について解説した。 深層学習の登場により、﹁音声認識﹂や﹁画像認識﹂にAIモデルを活用してサービスを提供する企業が増えてきた。 AIモデルを開発するには、大量のデータを用意してAIモデルに学習させ、目標の精度が出るかどうかAIモデルを評価する必要がある。しかし、﹁大量のデータを用意するのに時間がかかる﹂﹁AIモデルの精度が低くサービスに適用できない﹂など、サービスを開発、提供する前から壁が立
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初めまして。メルカリで自動化&品質保証グループ︵Automation & QA Group‥通称AQA︶に8月からジョインし、自動化をぶりぶりしている@AHA_oretamaです。 10/18, 19にシカゴで開かれたSeleniumConf Chicagoに参加してきました。 SeleniumConf Chicagoの内容は@arminminさんの次回ブログを見てもらうとして、ここでは、その中で一番印象的だったセッションAI for element selectionで紹介されたTest.ai Classifier Plugin for Appiumプラグイン︵以降、Test.ai Classifier Plugin︶を使用したAIによる要素セレクタを試してみました。 ︵Test.ai Classifier Pluginの詳細については、そのセッション後すぐに、Appium:proでも紹
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