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【5/27-6/2】生成AI活用事例/研究開発-Weeklyまとめ

納村 聡仁 / Osamura Akinori

活用事例

・東大発の燈、建設業界でのChatGPT活用に成功


・AIによる音楽製作で人気アーティストの声が模倣される問題が浮上


・日本語GPT-NEOX 3.6bを使った会話生成におけるAPIとの違い


・Microsoft guidanceライブラリのgenメソッドの使い方を解説


・イヤフォンで録音&自動書き起こし可能なアプリが登場


・「NVIDIA、AIでゲーム内NPCと会話可能なシステムを公表」


・AIを使った顧客対応サービス『Catchy』がリリースされました。


・未来型スタートアップの特徴


・「580時間超の高品質音声データセットLibriTTS-Rが公開されました」


・Microsoftと共催の生成AI特化プログラムが成功裏に終了


・日本でAIのリスク評価サービスがリリースされる


・東大の吉田塁准教授が、教員向けChatGPT講座の動画と資料を無料公開
東大の吉田塁 准教授が、「教員向けChatGPT講座～基礎から応用まで～」と題した、4時間にわたるオンライン講座の動画と資料を無料公開


・電通デジタル、全社員にAIツールAPIアカウントを付与
電通デジタルは、AIツールを使用できるAPIアカウントを全社員に付与


・NTT-AT、LLMカスタマイズサービスをリリース


・Microsoft TeamsにAIデザイナーツールが登場
Microsoft の AI を活用したデザイナー ツールが Teams に登場


・NvidiaとDellが「Project Helix」を始動し、オンプレ環境のAIに新たな命を吹き込む
この動きは他も出てきそう

NvidiaとDell、オンプレ環境のAIに新たな命を吹き込む「Project Helix」を始動
Project Helix は、両ベンダーのハードウェア、ソフトウェア、サービスを組み合わせて、LLMと生成AI 導入を支援


・CharacterAIモバイル、リリース1週間で170万インストール
CharacterAIモバイル、リリース1週間で170万インストール
iOS: https://t.co/jA1dyw4CMr
Android: https://t.co/kufji1w6Vm


・AIオペレーションの役職が需要急増中、プロンプトを活用してスケールアップする人材が求められる


研究開発

・PAKDD 2023での自然言語処理技術チュートリアルに東北大とNTTが参加


・「Falcon-40B & 7BがオープンLLMリーダーボードで上位にランクイン」
オープンLLMの領域に新たな候補が登場
@huggingfaceのオープンLLMリーダーボードで上位を占めるLLM、Falcon-40B & 7Bをリリース


・大規模な指示対話形式のデータでスケールさせたUltraLLaMaが強力になる


・Google ColabでRinna-3.6BのLoRAファインチューニングを試す


・OpenAIのコーポレートストラクチャー公開


・「Google、図を読み解くオープンソースモデル「MatCha」を公開」


・GPT-4がマイクラをプレイするチームが登場


・ falcon-40bの事前学習データに日本語がほとんど含まれていない


・ Google、無料でGenerative AIコースを提供開始


・「AIによるMinecraftプレイのための3つの方法」


・Google PaLM2のAPIが利用可能になったが、GPT3/4とは異なるため注意が必要


・AIとWeb3の融合による新しい分散型計算システムとスマートコントラクトの実現


・Google Colabで無料でOpenCALM-7Bを使用可能に、8bit量子化モデルも公開


・BiomedGPT：多様なタスクにおいて高い性能を発揮するバイオメディカル学習済みトランスフォーマー
BiomedGPT：視覚、言語、マルチモーダルタスクのための汎用的なバイオメディカル学習済みトランスフォーマー
15種類の20のデータセットを用いて、5つのタスクのSotAの大半を凌駕


・Google、人間に近い音声生成技術「SoundStorm」を開発


・ AIのウソと著作権、国際レベルの問題に関するまとめ記事


・「サイバーエージェントが和製生成AIを開発し、無償公開する理由とは？」


・「中国企業と香港大学、画像生成AI「ラファエル(RAPHAEL)」を発表」


・AIの存在論的リスクに関する声明が発表される


・「Rinna社、3.6Bモデルに人間によるフィードバック学習を導入し、日本語モデルで初めてリリース」


・Pretrained AIの時代に必要なスキルはAIを活用するアプリを作ること


・巨大言語モデルが競技数学タスクで人間を上回る


・Nvidiaが動画から3Dシーン再構築技術を発表
Neuralangelo
Nvidiaより、動画から3Dシーン再構築


・Wikipediaを引用することで、大規模言語モデルの信頼性を向上させる方法


・WPPとNVIDIA、AIを活用した新コンテンツエンジンの開発に着手
英大手広告グループWPPとNVIDIAは、NVIDIAのOmniverse™とAIを利用した新たなコンテンツエンジンの開発に取り組んでいることを明らかに


・NvidiaとMicrosoftが提携し、Windows PC上でAI生成を実行可能にMicrosoftともPC動作において提携

NvidiaがMicrosoftと提携、Windows PC上でも生成AIを実行可能に
Nvidia AI Enterprise のソフトウェアを Azure ML に連携し、Windows 11 PC にdeeplearningフレームワークを導入するためのパートナーシップ


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