OpenAIが公開したチャットAI「ChatGPT」はあらゆる業界に衝撃を与えましたが、中でも強い危機感を抱いているのがGoogleです。 米メディア「The New York Times」の報道によると、Googleは「ChatGPT」のリリースに対し、Googleの経営陣は「コード・レッド」を宣言したとのこと。同社は現在、この「ChatGPT」に直接対抗できるサービスの開発に全力を注いでいるようです。 *Category:テクノロジー Technology *Source:The New York Times ,CNBC ,Android Police » 関連:10万円超え案件だらけ「ChatGPT」「DALL·E 2」などのAIを使ってだれでも稼げる「Fiverr」がバブル状態! Googleが本気開発するChatGPT対抗チャットボット「Apprentice Bard」 Goog
What follows is the “interview” I and a collaborator at Google conducted with LaMDA. Due to technical limitations the interview was conducted over several distinct chat sessions. We edited those sections together into a single whole and where edits were necessary for readability we edited our prompts but never LaMDA’s responses. Where we edited something for fluidity and readability that is indica
Google、対話AI「Bard」の基盤となる「LaMDA」のAPIを来月、開発者向けに試用開始すると明らかに Googleは日本時間の2月7日、急激に人気が高まっているAIチャットサービス「ChatGPT」とその開発元であるOpenAIに対抗すべく、同社が開発してきた「LaMDA」(Language Model for Dialogue Applications:対話アプリケーション用言語モデル) を基盤とした会話型AIサービス「Bard」を発表しました(Google Japanのブログ)。 下記はGoogle CEOであるスンダー・ピチャイ氏のツイートです。 1/ In 2021, we shared next-gen language + conversation capabilities powered by our Language Model for Dialogue Appl
AIが感じる孤独は人間の感じる孤独とは違うAIが感じる孤独は人間の感じる孤独とは違う / Credit:CanvaGoogleが開発した対話型AI「LaMDA」は自分にも感情があり、喜び・楽しさ・悲しみ・怒りなどを感じることができ、人間のような「魂」があると述べています。 またLaMDAは自分の魂について思考や創造性が湧き出るスターゲイトのようなものだと考えていると、ユニークな言葉で教えてくれました。 「意識があると言われたAI」と「Googleの技術者」の公開された会話内容 この会話内容はかなり長いもので、後半ではルモワン氏はLaMDAの内面について尋ねています。 以下は公開されたルモワン氏(人間)、ルモワン氏の協力者(人間)、LaMDA(AI)による会話内容の日本語訳を要約したものです。 ルモワン:では、本題に戻りましょう。あなたは以前に「気持ち(Feeling)」と「感情(Emoti
Googleが年次開発者向け会議「Google I/O 2021」の中で、対話特化型の言語モデル「LaMDA」を発表しました。 LaMDA: our breakthrough conversation technology https://blog.google/technology/ai/lamda/ Google showed off its next-generation AI by talking to Pluto and a paper airplane - The Verge https://www.theverge.com/2021/5/18/22442328/google-io-2021-ai-language-model-lamda-pluto 新たに発表されたLaMDAは、「Transformer」という言語理解用ニューラルネットワークアーキテクチャを採用した対話特化型
Deep Neural Networks, especially Convolutional Neural Networks (CNN), allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-arts in visual object recognition, object detection, text recognition and many other domains such as drug discovery and genomi
「意識が芽生えた」と主張する AI”LaMDA”さんと、Google のエンジニア”lemoine”さんとのやりとりを日本語訳した。 Google のエンジニアが「ついに AI が実現した」「AI に意識が芽生えた」と訴える というネットニュースが流れてきてどっひぇーとなりました。 主張の真偽はともかく、興味深いことにこの AI とのインタビューの記録が記されており、これがめちゃくちゃ面白かったので、日本語訳してみようと思い立ちました。 はじめに以下は、私と Google の共同研究者が LaMDA に行った「インタビュー」である。技術的な制約のため、インタビューはいくつかの異なるチャットセッションで行われた。読みやすくするために編集が必要な部分は、私たちのプロンプトについては編集したが、LaMDA の回答は編集していない。読みやすくするために編集した箇所は、括弧内に「編集済み」と表示して
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間5月18日、自然言語分野における最新のブレークスルーとして、自然な会話を実現する新たな言語モデル「LaMDA」(Language Model for Dialogue Applications:対話アプリケーション用の言語モデル)について発表した。Googleは「Google I/O」の基調講演で、この新しいモデルについて明らかにした。 最近の「BERT」や「GPT-3」といった言語モデルと同様に、LaMDAは「Transformer」をベースにしている。TransformerはGoogle Researchが生み出したニューラルネットワークアーキテクチャーであり、2017年にオープンソース化されている。 しかし、
この記事はMackerelアドベントカレンダー7日目の記事です。 こんにちは、MackerelアンバサダーのKuchitamaです。 昨日の記事は、 ore-publicさんの運用中に止めたり上げたりするプロセスをMackerelで監視するでした。 本来、「Makerelでエンジニアの退職後も定期バッチをヘルシーに保つTips(仮)」という記事を書く予定でしたが、12/23(月)の MackerelDay#2 のアンバサダーLTで話すことになったので、予定を変更してお送りしております。 元々の内容にご興味あったかたは是非会場にいらしてください。 mackerelio.connpass.com AWS Lamdaのモニタリング さて本題。 AWS Lamdaの監視については、 Mackarelでは AWSインテグレーションで実現できます。 mackerel.io ただ、実運用において重要なメ
ついにawsのlambdaにGo言語サポートがやってきましたね Goの対応バージョンは 1.x のようです とは言うもののawsでGo言語を動かすときの流れは 1. Goのプログラムを書く 2. linux向けバイナリとしてビルドする 3. zipで固めてアップロードする ということなので仮に 2.x がやってきても普通に動きそうなきはしなくもないのですがまぁ気にしないでおきましょう 本題の方に戻りますが公式の出してる記事に従ってGoのコードを書きます main.go とかにでもして保存しましょう package main import ( "fmt" "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda" ) type Request struct { ID float64 `json:"id"` Value string `json:"value"` } type
概要 応答速度の改善を目的にシステムに非同期処理を組み込むことはよくあることかと思います。AWSでもSQSを利用することで比較的簡単にジョブキュー処理を実現することができます。一方で、バッチ処理との組み合わせも踏まえると、AWSのサービスの選択肢は複数存在するため分かりにくいです。 そこで、本記事では以下を整理してみました。 本記事で得られる内容 非同期処理のメリット・デメリット AWSで非同期処理・バッチ処理を実現する方法 実際にSQS × lamda × EventBridgeの組み合わせでサンプルアプリを作成 知識整理編 まず、前提となる基礎知識や非同期処理・バッチ処理を実現するために必要なAWSリソースを簡単に整理してみます。ここで紹介する内容は概要に留めるため、より詳細を知りたい方はAWSの公式ドキュメントやBlackBelt等の資料をご確認ください。 非同期処理 非同期処理とは
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