Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみた - Qiita
Stable Diffusionの最新モデル「SDXL 1.0」と過去モデルの生成画像をひたすら比較して進化を実感してみたPythonPython3StableDiffusion Supershipの名畑です。週刊少年ジャンプ34号に掲載された小園江ナツキ先生の読切漫画「殺陣ロール」好きです。 はじめに 7月27日についにStable Diffusionの新モデルSDXLの1.0がリリースされました。当初の予定よりは遅れたものの、0.9がリリースされた6月23日から1月程度での高速リリースです。 SDXL 0.9の際に「Stable Diffusionの最新モデルSDXL 0.9と過去モデルで生成画像を比較してみた」という記事でStable Diffusionにおける生成画像の変遷をまとめましたが、今回もSDXL 1.0でどのように変わったのかを記録に残します。 画像の生成はPythonで
ChatGPT の仕組みを理解する（後編） - ABEJA Tech Blog
こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化学習のモデル化 環境のマルコフ性とマルコフ決定過程（MDP） 価値関数 強化学習手法の分類 価値ベースの強化学習手法 方策ベースの強化学習手法と方策勾配法 アクター・クリティック手法 TRPO [Tr
ChatGPT/LLM・AIについて資料をまとめた (講演90分Ver) | IIJ Engineers Blog
IIJ 技術担当部長 最近はインターネットの技術を紹介するのがお仕事です。元々プログラマ、サーバ・データセンター・ネットワーク・セキュリティ・モバイルといろいろやってきました。 90分でChatGPTやLLMについてお話ししました 世は第三次人工知能ブームまっただ中です。IIJでも九州支社のとみがITインフラ屋の視点から出発したAI探求の模様をこのblogに寄稿していますし、他にも社内あちこちでAIに関する実験や遊びが行なわれています。 そんな中、ご縁があって株式会社STNet様主催、スマートシティたかまつ推進協議会様後援のセミナーにて、ChatGPTを含めたAIの最近の動向について講演する機会をいただきました。セミナーでは90分でChatGPTの紹介から、LLM(大規模言語モデル)のごく基本的な構造、そして「ChatGPT・LLMを業務に利用する」ということについて、私見を交えてお話をい
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバック���ンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するPythonモデル「balance」 米Metaが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaに所属する研究者らが発表した論文「balance - a Python package for balancing biased data samples」は、参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージを提案した研究報告である。 アンケートは重要な研究ツールであり、他の手段では測定できない感情や意見などの主観的な経験に関するユニークな測定値を提供する。しかし、調査データは自ら選択した参加者グループから収集されるため、そこから対象集団への洞察を直接
「ChatGPT」のAndroidアプリ、ようやくリリースへ 事前登録受付中
iOSアプリはリリース後の1週間で50万回ダウンロードされた。リリースから2カ月経った現在、iOSアプリはApp Storeの「仕事効率化」の無料アプリで首位だ。 関連記事 iOS版ChatGPTアプリでもPlusユーザーは「Browse with Bing」が利用可能に OpenAIは、iOS版「ChatGPT」アプリの更新を発表した。有料の「ChatGPT Plus」ユーザーは、iOSアプリでも「Browse with Bing」機能を使えるようになる。 iOS版「ChatGPT」アプリはブラウザ版と何が違う？ 便利だと感じた機能はコレ 5月末から日本でもiOS向け「ChatGPT」アプリが利用可能になりました。基本的な機能や使い勝手はWebと変わりませんが、オープンソースの音声認識システム「Whisper」による音声入力に対応しているのが大きな違いです。もう1つ。便利な機能があります
OpenAI、予め自分の設定をChatGPTに覚えておいてもらえる「カスタム指示」機能を追加
米OpenAIは7月20日（現地時間）、ChatGPTに「custom instructions」（カスタム指示）機能を導入したと発表した。同日からPlusプランのベータ版で利用可能になっている。今後数週間以内に全ユーザーに展開される見込みだ。カスタム指示を有効にすると、ChatGPTがレスポンスを生成する際に考慮すべきユーザーの希望や要件を記憶しておくことができる。 例えば小学3年生に理科を教えている教師はこれまで、授業計画を作成するたびに自分が「小学3年生向けの理科教育プログラムに取り組んでいます」と宣言する必要があったが、カスタム指示のコーナーで一度入力しておけば、その後はChatGPTがカスタム指示の内容を前提に答えてくれるようになる。 OpenAIはこの他、Python以外の言語での効率的なコードが好みであることや、自分が6人家族であることなどをカスタム指示に保存する例を挙げた。
2023年のAWSアップデート追いかけてみる（7月前半編) - Qiita
どうも、気づいたら2個もAWS資格を失効してた若松です。 AWSのアップデートってre:Inventのときだけ必死に追いかけるのに年明けになるとサボっちゃうの何なんですかね？ ご多分に漏れず、私も2023年のアップデートを全然追いかけられていません。 当然ながら、AWSは年中アップデートを続けているわけで、その数も年々多くなってきて追いかけるのが大変です。 そこで、2023年分のアップデートを一気に舐めて、個人的に熱いと思ったものをピックアップしていきます。 ※現時点で翻訳記事が出ていないものはGoogle翻訳で日本語化したタイトルにしています。 （追記）一覧にまとめました AWSアップデート2023年7月前半編 Meta の Llama 2 基礎モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になりました お前Microsoftと手を組んだはずでは、、と思ってい
Linuxカーネルに重大な脆弱性 | スラド Linux
The Hacker Newsは6日、Linuxカーネルに「StackRot」と呼ばれる重大な脆弱性が発見されたと報じた。この脆弱性はLinuxのバージョン6.1から6.4に影響を与える可能性があり、深刻度は重要（High）と評価されている。ただし、現時点ではこの脆弱性が悪用された形跡はないとのこと（The Hacker News、TECH+）。 このStackRotは「CVE-2023-3269」として追跡されているLinuxカーネルの脆弱性。セキュリティ研究者のRuihan Li氏によって発見されたこの脆弱性は特権昇格を可能にし、ほとんどのLinuxカーネル構成に影響を与える可能性がある。この脆弱性の影響を受けるLinuxカーネルに対しては7月1日からパッチが提供されている。
React 18の非同期機能とパフォーマンス改善についてVercelが解説
React 18の非同期機能とパフォーマンス改善について 7月19日、React 18はパフォーマンス改善機能を発表しました。 この記事では、React 18の非同期機能がアプリケーションのパフォーマンスに与える影響と改善点 React 18の非同期機能とパフォーマンス改善について この記事では、React 18の非同期機能がアプリケーションのパフォーマンスに与える影響と改善点について説明します。 メインスレッドと長時間タスク メインスレッドは、さまざまなタスクを処理する責任があります。 しかし、長時間タスクは他の処理をブロックすることがあり、パフォーマンスに悪影響を与えることがあります。 従来のReactのレンダリング 従来の同期レンダリングでは、すべての要素に同じ優先度が与えられます。 しかし、React 18では非同期レンダリングが導入され、優先度の低いコンポーネントのレンダリングを
逆向きに接続する Reverse HTTP Transport の仕様 - ASnoKaze blog
『Reverse HTTP Transport』という提案仕様がIETFに提出されています。著者はMetaとNokiaの方々らです。また、HAProxyの方も同様の機能を検討しているそうです(参考URL)。 普通のProxyサーバでは、Proxyサーバからオリジンサーバにコネクション確立するのが一般的です。そのためにオリジンサーバが外部から接続を受けられるようにする必要があります。 Reverse HTTP Transportでは、逆にオリジンサーバからProxyサーバにコネクションを確立し、HTTPリクエストを受け付けるという構成になります。コネクションの確立/TLSハンドシェイクだけが逆向きで、コネクション確立された接続上で、ProxyからHTTPリクエストが送られます。 これによりオリジンサーバをインターネットに公開する必要がなくなります。 プロトコルについて この Reverse
BPFの歩き方 ‐ バイナリの"カッコよさ"に触れてみる
本記事は、TechFeed Experts Night#19 〜 達人に聞く、Linuxカーネルコードの歩き方のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 セッション動画 では「BPFの歩き方」と題して発表させていただきます。 株式会社ミラティブでインフラエンジニアをしている近藤といいます。仕事では日々Goを書きながらミドルウェアのログやiostatと向き合っている感じです。今日、ほかの皆さんは本当にちゃんとカーネルソースコードの読み方を解説されていましたが、私はほぼカーネルのコードを読まないというか、基本的には最後の手段にしているので、今日はソースコードの読み方ではなく、別のものの読み方の話をします。
サーブレットを「JavaでのWebアプリケーションの基礎」として最初に勉強させるのをやめてあげてほしい - きしだのHatena
研修がはじまるという画像でサーブレットJSPの本が並んでて、サーブレットを最初に勉強させるのをやめてあげてほしいと思った話。 オブジェクト指向もそうなんだけど、現状で使わなくなっているにもかかわらず情報更新がされずオブジェクト指向やサーブレットJSPが教えられ続け本が売り続けられるという現状がある。 でももうさすがに変わってほしさ。 ただ、JSPはそこまで悪くないので、サーブレットで話を進める。(ただし、サーブレットが動かない環境ではJSPは動かない) 使われていない まず、いまの案件の多くがSpring / Spring Bootになってて、サーブレットをさわるということは少ない。 2020年のJetBrainsの調査ではこんな感じ https://blog.jetbrains.com/ja/idea/2020/10/a-picture-of-java-in-2020-ja/ 2021年
Google開発者1000人が答えた「Rustのウワサ」、習得に6カ月以上かかる？ 実は遅い？ は本当か
Google開発者1000人が答えた「Rustのウワサ」、習得に6カ月以上かかる？ 実は遅い？ は本当か：Rustに関する5つの洞察 Googleのプログラミング言語や低レベルOS、ユーザー体験を研究する2人の博士がプログラミング言語「Rust」に関する記事を投稿した。以下、その内容を要約する。 Rustは、2015年にバージョン1.0に達したばかりの比較的新しいプログラミング言語だが、多くの機能を備えている。Rustが提供するパフォーマンスと安全性の保証に注目している開発者は、これまで使用していたプログラミング言語の代わりにRustを使用できるかどうかを考えざるを得ない。 例えば、「大企業が既存の環境でそれを使用しようとするとどうなるか？」「開発者が言語を習得するのにどれくらい時間がかかるか？」「習得したら、生産性は高まるのか？」といった疑問がわく。 Googleでは、特にコンシューマー
世界を変えた画像生成AI、さらに進化「Stable Diffusion XL（SDXL）」いよいよ正式公開 (1/4)
Stability AIは6月26日、画像生成AIの最新モデル「Stable Diffusion XL」を発表しました（「画像生成AI『Stable Diffusion』最高性能の新モデル『SDXL 0.9』一般的なPCで実行可能」）。パラメーター数がオリジナルのStable Diffusionの9億から23億へと大幅に拡大され、描写力が飛躍的に上昇したモデルです。正式版のSDXL 1.0が7月18日に公開予定とあり、あらためて注目されています。ベータ版にあたるSDXL 0.9は先行して、有料課金サービス「DreamStudio」と、Discordでの公開を開始していました。Discordでは1人無料で1回出力可能で、いまもリアルタイムで生成画像が見える状態です。その後SDXL 0.9は研究用に公開されて、ダウンロード可能になりました。 大きな違いは「2回生成する」こと SDXLがこれまで
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
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グーグルの生成AI「Bard」は「ChatGPT」より悪用されやすい？ 海外企業の調査
ChatGPT、GPT-4で送信できるメッセージ数を2倍に。条件を常時指定する機能も
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