この記事は、2023年6月17日(土)に行われたオープンソースカンファレンス 2023 Online/Hokkaidoにおける発表を編集部にて記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの芦野と申します。 この記 […]

Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている岩政です。 Turingの自動運転MLチームでは、完全自動運転の開発に向けて、走行データから自動走行が可能な深層学習モデルの作成およびデータ基盤の整備、視覚情報以外にも言語を活用したマルチモーダルな基盤モデルの作成に取り組んでいます。 本記事では、視覚情報を認識するモデルと大規模言語モデルを組み合わせて、「自動車走行時の特に危険な状況を説明することができないか？」という観点から、社内ハッカソンで取り組んだことを紹介します。 社内LLMハッカソン

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megat

こんにちは、RevCommでMiiTelの音声解析機能に関する研究開発を担当している石塚です。 石塚賢吉（いしづか　けんきち） プリンシパルリサーチエンジニア。筑波大学大学院博士後期課程卒業。博士（工学）。日本HP株式会社にて通信事業者向けのシステム開発、株式会社ドワンゴで全文検索システムの開発などに従事。2019年12月、株式会社RevComm入社。音声認識、音声感情認識、全文検索システムの研究開発を行なっている。 → 過去記事一覧 2023年1月に開催された国際会議 IEEE Workshop on

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必要な計算量(FLOPs)は以下のように年々膨大になっています。近年の大規模モデルでは、NVIDIA H100 80GB であっ

潜在意識も刺激する、AIを用いたレコメンデーション 2023.6.2 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 顧客に商品やサービス、コンテンツをおすすめする「レコメンデーション」。実店舗やウェブサイトを問わず、その形態はさまざまです。レコメンデーションエンジンが使われ、AIも多く活用されてきました。最近ではChatGPTを使ったレコメンデーションの在り方も注目され始めています。その基礎的技術や活用例を解説します。 目　次 ・ レコメンデーション、レコメンドとは 　・ パーソナライズ

はじめに みなさん、こんにちは。BASEでエンジニアをしております田村（ taiyou ）です。 2023年4月6日に、ChatGPTを活用してショップオーナー向けに文章の作成をサポートする機能「 BASE AI アシスタント 」をリリースしました。そのため、この記事では、BASE AI アシスタントのシステム構成について紹介します。 今回は、システム設計についてのテックブログなのでChatGPTのプロンプトについての言及はしません。（要望があれば次のテックブログに執筆いたします！） また、前回のテックブ

ブラックボックス化を防げ。「説明可能なAI（XAI）」の重要性 2023.4.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 ChatGPTが急速に普及したり、政府がAIに関わる国家戦略を検討する新たな「AI戦略会議」を設ける方針を固めたりするなど、日本でのAI活用が一段と加速しています。中でも、AIの根幹的な技術の一つであるディープラーニング（深層学習）の弱点を補うかのように登場して注目を集めているのが「説明可能なAI（Explainable Artificial Intellig

KINTOテクノロジーズ株式会社 開発支援部の有留です。 全社会議体などの運営や、エンジニア育成、研修などを担当しています。 KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)では、業務を通じたエンジニア自身の成長を、会社として応援しています。そのため、社外コミュティ参加や、外部イベントでの登壇も積極的に後押ししています。（社長の小寺、副社長の景山も、外部主催のイベントで度々登壇しています） 2023年2月8日、分析グループ所属の若手エンジニア和田さんが、一般社団法人中部経済連合会さま主催のイベント、中経連×デジタ

こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるとい

目次 目次 はじめに ECCV2022のトラッキング論文 ピックアップした論文 Towards Grand Unification of Object Tracking Tracking Objects As Pixel-Wise Distributions Particle Video Revisited: Tracking through Occlusions Using Point Trajectories XMem: Long-Term Video Object Segmentation with

はじめに 会員システムグループ N1!Machine Learning Product Engineerの中村です。 2023年2月9日に国内最大級のデベロッパーカンファレンスであるDevelopers Summit 2023に登壇しました。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4151/ この記事ではこの登壇に至るまでの経緯や内容についてお話していきます。 なぜ登壇したのか？ ニフティにはN1!というスペシャリスト制度があります。 この制

こんにちは！エンジニアの大林です。 先日セーフィーのエンジニアにアンケートを取ったので、今回はその内容をお届けします。 アンケートのテーマは「新卒エンジニアにおすすめの〇〇は？」ということで、以下の3つについて聞いてみました！ 技術本 技術以外の本 本以外の学習媒体 新卒エンジニアにおすすめの技術本は？ 新卒エンジニアにおすすめの技術以外の本は？ 新卒エンジニアにおすすめの本以外の学習媒体は？ 最後に 新卒エンジニアにおすすめの技術本は？ たくさんの意見が寄せられましたが、中でも多かったのが以下の2冊でし

　こんにちは！Insight EdgeのData Scientistの石倉です。私は以前、地球物理学を専攻していて偏微分方程式を扱っていたのですが、最近NeurIPSやその他学会などで見られるPhysics-informed neural networks（以下、PINNs）の"Physics"に思わずアンテナが反応してしまい、色々と文献を調査してみました。そこで今回は、簡単に解析解の分かる微分方程式を用いてPINNsをTensorflowで実装してみたのでご紹介したいと思います！ Physics-inf

はじめに はじめまして。 ラク スの某インフラ担当者です。 今回は個人的に今後キーになりそうなネットワークの高速化技術について触れたいと思います。 具体的な実装方法やコマンドの話ではありませんので、「へぇ」という感じで読んでいただければ幸いです。 はじめに ネットワーク高速化の必要性 RDMA（Remote Direct Memory Access） RDMA概要 実際に検証してみた DPUについて というわけで ネットワーク高速化の必要性 現代のインフラ界隈は仮想化技術を使うことが当たり前になってきてい