AIアシスタント GPTsとは
GPTsについて近年、ChatGPTのカスタムバージョンである「GPTs」が登場しました。GPTsは、日常生活や特定のタスク、職場、家庭でより有用なChatGPTのカスタマイズ版を作成し、他の人と共有する新しい方法です。例えば、ボードゲーム...
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AI・機械学習 無料枠Google Colab で LLaMA-Factory をやってみた
はじめにGoogle Colabは、ブラウザ上でPythonを実行できる無料のサービスです。これを使って、LLaMA-Factoryを動かしてみましょう。LLaMA-Factoryは、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを容易に...
AI音楽生成 M2UGenのざっくり論文解説
全体ざっくり解説はじめにMLLMsは、テキスト、視覚、オーディオ、3Dなどの多様なモダリティをつなぐ役割を果たしています。これらのモデルは、人間の意図を理解し、画像や音楽などの出力を生成するために使用されていますが、理解と生成を統合する研究...
ソフトウェア開発ツール OSSのプロジェクト管理ソフトウェア「OpenProject」のDockerクイックスタート
はじめにOpenProjectは、オープンソースのプロジェクト管理ソフトウェアです。このガイドでは、Dockerを使用してOpenProjectを簡単にセットアップする方法を説明します。こちらの記事もおすすめ前提条件DockerとDocke...
AI・機械学習 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～日本語解説まとめ～
はじめに著名な研究機関の専門家7名と、AI技術の最前線で活躍するChatGPTが集い、人工知能（AI）技術の「現在」と「未来」について深い議論を交わした「Perspectives on the State and Future of Dee...
AI・機械学習 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q6(学問界は困難に直面しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
論文解説 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q5(Transformers は将来の方向性として正しいのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI・機械学習 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q4(ディープラーニングは学術的なベンチマーキングを超えて進化しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI・機械学習 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q3(ディープラーニングは解釈可能になるのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
AI・機械学習 Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q2(ディープラーニングの理解について)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...