海行（うみゆき） @umiyuki@mstdn.soysoftware.net
RT @miz_oka: 25人の自律的なエージェントがつくる社会。| 岡瑞起 #note
RT @shi3z: LangChainによる二人プレイTRPGリプレイを日本語でやってみる｜shi3z @shi3z #note https://t.co/NZL5CgVkFJ
要するに、AIに著作物を食わせるのが適法なのは間違いないけど、そのAIを使って生成したテキストやイラストで揉めたらどうなるのか？については法律の文面ではよく分からんくて不透明だから、最終的には個別事例は裁判やって決めてくれってのが現状だけど、司法に丸投げしてないで、ある程度政府からも… https://t.co/cAJ8LLeGE2
RT @kiyoshi_shin: 山田太郎参議院議員が、4月3日の国会質疑でのAI部分の動画を字幕とフリップの表示を付けた、わかりやすいバージョンを公開されました。現在の国の公式見解が把握できます。
【国会質疑】生成AIの光と影〜決算委員会にて岸田総理に問う！〜＃AI （2023/04/03 決算委員会） https://t.co/Jf764x85a6
RT @masafumi: MITだとビジネスに使いやすい一方で、特許とかがどこかにある場合、その許諾はライセンスで保障されてるわけではないのでそこは注意 https://t.co/xM8iZQXRFH
RT @mah_lab: 最近、この手のデータ変換は普通に使えるよね、という話によくなります。スキーマ定義の幅を縮めてあげれば、GPT-3.5でもかなり精度高くオリジナルスキーマを吐き出させることができるので、地味な実用例として活躍しそうな次第です。
https://t.co/EVnnPXTNTp
へえ、こうして見るとStableLMってGPT-2にも勝てないまだかなりおバカなのね。それにしてもLLaMAとかFlan-T5の性能の高さが際立ってるね。Flan-UL2は思ってたよりザコ。でもベンチマーク評価がすなわち性能の高さと言えるのかって話もありそう →RT
RT @mah_lab: 大規模言語モデル間の性能比較まとめ｜mah_lab / 西見 公宏 @mah_lab #note https://t.co/LcOs1TyfEn
ChromeのCanaryからならWebGPUでブラウザで遊べるVicuna-7Bってこれかあ https://t.co/JdEYFtAiH0 https://t.co/lvIZZyHiuX
RT @npaka123: CarperAI/vicuna-13b-fine-tuned-rlhfのRLHFで使われてるデータセット。
・OASST1
・GPT4All Prompt Generations
・Alpaca
報酬モデルの学習で使われてるデータセット
・OASST1
・Anthropic HH-RLHF
・Stanford Human Preferences Dataset
https://t.co/sdRyyRi78v
RT @shi3z: Vicuna7B 英語→日本語要約タスクできるっぽい｜shi3z @shi3z #note https://t.co/uQUqpECRyu
これ想像できちゃうのがヤダなあ。ジェフホーキンス氏は本の中で、誤った信念が広まる３つの要素を挙げている。１．直接経験できない ２．反証を無視する ３．ウイルス性の広がり… https://t.co/twinDoSngS
RT @itnavi2022: @umiyuki_ai この議論で一番恐ろしいのは、人類滅亡を絶対阻止するんだと言って、AIを開発する組織や研究者を襲う過激派やテロリストが出てくること。
こっちの方が現実的なリスクとして恐ろしい。
だからむやみに人類滅亡を煽るのは気をつけないといけないと思う。
つよい日本語LLMが無いばかりに、日本語の素養が無いLLaMA相手に四苦八苦して、AIで遊んでる人達の情熱が浪費されてる損失がしんどすぎる。どんな大金にも代えがたい価値が蒸発していってるという感じがする
日本の計算資源リソースって誰が何に使ってんだろ。よもや遊ばせてるわけではあるまいが
MLOps LT大会のアーカイブはここから観れる（https://t.co/NgiTTm1fK1）。Abejaの藤本さんの話が気になってたのでとりまそれだけ観た。LangChainのツールを改善するDescription Opsの話。これは可能性感じる！… https://t.co/gmOenJOi8w
RT @Aki_Moon_: 実務的な話題が多くて楽しかったー！ #mlopsコミュニティ
LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!に参加してきた - 天の月
https://t.co/3mJzcyIGl7
RT @akinoriosamura: NeRF を使用してあらゆるものを 3D でセグメント化
Segment Anything Model (SAM)の3D適用研究
github: まだ
論文: https://t.co/EX3nwxsQJQ
プロジェクト: https://t.co/sizOxZtNdL https://t.co/DUQ0kWJzPr https://t.co/ODdfJa2RCx
GEN-2にアニメキャラ描かせるとこんな感じなのか。これがプロンプトから一発出しできるんだったら、あとはi2iで加工すりゃ十分クオリティ出そう →RT
RT @IXITimmyIXI: Having trouble with consistency in your #Gen2 generations? This might help!
When you find a character/composition that you like, try reusing that Seed with subtle changes to the Prompt to recreate the same character in a similar composition.
Here's some examples! #ai #aiart https://t.co/5XtZzRzh13
