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スタイルTTS 2 大規模スピーチ言語モデルを用いた人間レベルのテキスト音声変換

自然な音声合成手法や合成手法の増加により、過去数年間においてAI業界が達成した主な成果の一つは、潜在的な応用範囲を持つテキストから音声への合成フレームワークを効果的に開発したことですこれは、オーディオブックやバーチャルアシスタント、ナレーションなど、さまざまな産業において可能性のある応用があります最新の技術では、人間と同等のパフォーマンスを提供することがあります

StyleTTS

「デベロッパー用の15以上のAIツール（2023年12月）」

“`html GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIによるコーディングアシスタントです。開発者が効率的に優れたコードを作成できるように設計され、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基に動作します。このモデルは自然言語と公開コードの広範なデータベースの両方でトレーニングされており、洞察に満ちた提案を行うことができます。コードの行や関数を完全に補完するだけでなく、コメント作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって大変貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディング推奨事項を提供する、機械学習に基づくコード生成ツールです。大規模なオープンソースコードのデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数までを提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとって大変便利です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな執筆関連のタスクをサポートします。創造性、改訂、要約などの作業を助け、メール、求人募集、ブログ投稿などの作成をスピードアップさせます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションや創造的な執筆まで、幅広い執筆タスクの自動化に使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再構成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するための協力ツールです。プロジェクトの履歴管理やタスク管理の役割を果たし、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して更新を効率化し、コミュニケーションのミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一した概要、質問への即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールが含まれます。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードのドキュメントを自動生成する時間の節約ツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のための良く構造化された、コンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームにとって理想的であり、複雑な関数の正確なドキュメントを生成することで効率と正確性が高く評価されています。 Pieces for Developers…

北京大学とマイクロソフトの研究者がCOLEを紹介：シンプルな意図プロンプトを高品質なグラフィックデザインに変換する効果的な階層生成フレームワーク

最近の品質の顕著な向上により、自然な写真制作はプロの写真と同等になりました。この進歩は、DALL·E3、SDXL、およびImagenなどのテクノロジーの創造に起因します。これらの開発を推進する主要な要素は、強力な大規模言語モデル（LLM）をテキストエンコーダとして使用し、トレーニングデータセットを拡大し、モデルの複雑さを増すこと、より良いサンプリング戦略の設計、およびデータの品質向上です。研究チームは、特にブランディング、マーケティング、広告において重要な機能を持つグラフィックデザインにおいて、よりプロフェッショナルなイメージの開発に焦点を当てる時期だと感じています。グラフィックデザインは、明確なメッセージを特定の社会グループに伝えるために視覚コミュニケーションの力を利用する専門分野です。それは想像力、独創性、迅速な思考を要求する領域です。グラフィックデザインでは、テキストとビジュアルをデジタルまたはマニュアルの方法で組み合わせて、視覚的に魅力的なストーリーを作成します。その主な目的は、データを整理し、概念に意味を与え、人間の経験を文書化するオブジェクトに表現と感情を提供することです。グラフィックデザインでは、書体の創造的な使用、テキストの配列、装飾、および画像によって、言葉だけでは表現できないアイデア、感情、態度を許容します。一流のデザインを生み出すには、高い想像力、独創性、斬新な思考が必要です。現在の研究によると、画期的なDALL·E3は、図1で見られるように、魅力的なレイアウトとグラフィックを特徴とする高品質のデザイン画像を生み出す非凡なスキルを持っています。ただし、これらの画像には欠点もあります。彼らの持続的な課題には、しばしばビジュアルテキストが不適切に表示されたり、追加の文字が入ったりするミスレンダリングが含まれます。また、これらの作成された画像は編集できないため、セグメンテーション、消去、およびインペインティングのような複雑な手順が必要です。ユーザーが包括的なテキストプロンプトを提供する要件も重要な制約です。視覚デザインの制作において良いプロンプトを作成するには、高いプロフェッショナルスキルが必要です。図1: DALL·E3によって作成されたデザイン画像を示すためにDESIGNERINTENTIONを使用しています（GPT-4で増強）。図2に示すように、DALL·E3とは異なり、彼らのCOLEシステムは基本的な要求だけで優れた品質のグラフィックデザイン画像を生み出すことができます。研究チームによると、これらの3つの制約は、グラフィックデザイン画像の品質を深刻に損なっています。高品質でスケーラブルな視覚デザイン生成システムは、柔軟な編集領域を提供し、さまざまな用途に適した正確で高品質なタイポグラフィック情報を生成し、ユーザーに低い努力を要求する必要があります。ユーザーはさらに結果を向上させるために必要に応じて人間のスキルを使用することができます。この取り組みは、ユーザーの意図プロンプトから優れたグラフィックデザイン画像を生成できる安定かつ効果的な自律型のテキスト-デザインシステムを確立することを目指しています。図2: COLEシステムによって生成された画像の視覚的な表現が上記に示されています。興味深いことに、システムが受け取る唯一の入力はテキストの意図的な説明です。残りの要素であるテキスト、デザイングラフィック、およびフォントタイプ、サイズ、位置などの関連するタイポグラフィックのプロパティは、すべてインテリジェントシステムによって独立して生成されます。マイクロソフトリサーチアジアと北京大学の研究チームは、グラフィックデザイン画像の作成プロセスを簡素化するための階層的生成アプローチであるCOLEを提案しています。このプロセスでは、異なるサブタスクに取り組むいくつかの専門的な生成モデルが関与しています。まず第一に、想像力に重点を置いたデザインと解釈、特に意図の理解に焦点を当てています。これは、最新のLLM、具体的にはLlama2-13Bを使用し、100,000点近くの選り抜かれた意図-JSONペアリングの大規模なデータセットを用いて最適化することによって達成されます。テキストの説明、アイテムのキャプション、背景のキャプションなど、デザインに関連する重要な情報は、JSONファイルに含まれています。研究チームは、オブジェクトの位置などの追加の目的のためにオプションのパラメーターも提供しています。次に、ビジュアルの配置と改善に焦点を当てており、ビジュアルのコンポーネントの作成とタイポグラフィの特徴の2つのサブタスクが含まれています。さまざまなビジュアルの特徴を作成するには、DeepFloyd/IFなどの特化したカスケード拡散モデルの微調整が必要です。これらのモデルは、レイヤー化されたオブジェクトの画像と装飾された背景などのコンポーネント間のスムーズな移行が保証されるように構築されています。その後、研究チームは、LLaVA-1.5-13Bを使用して構築されたタイポグラフィJSONファイルを予測します。これには、Design LLMからの予測されたJSONファイル、拡散モデルからの予測された背景画像、およびカスケード拡散モデルからの予測されたオブジェクト画像が使用されます。そして、ビジュアルレンダラーが予測されたJSONファイル内で見つかったレイアウトを使用してこれらのコンポーネントを組み立てます。第三に、プロセスの最後に品質保証とコメントが提供され、デザイン全体の品質を向上させます。反射LLMは丹念に調整する必要があり、包括的かつ多面的な品質評価のためにGPT-4V(ision)を使用する必要があります。この最後の段階では、テキストボックスのサイズや位置など、必要に応じてJSONファイルを微調整することが容易になります。最後に、研究チームは、さまざまなカテゴリにまたがる約200のプロのグラフィックデザイン意図プロンプトと約20のクリエイティブなプロンプトからなるDESIGNERINTENTIONを構築し、システムの能力を評価しました。そして、現在使用されている最先端の画像生成システムとのアプローチの比較、各生成モデルについての抜本的な消去実験、システムによって生成されたグラフィックデザインの徹底的な分析、そしてグラフィックデザイン画像生成の欠点と潜在的な将来の方向についての議論を行いました。

メタAIがSeamlessを導入：リアルタイムで表現豊かな言語間コミュニケーションを可能にするパブリックで利用可能なAIシステム

自動音声翻訳の新機能と改善により、より多くのことが可能になり、より多くの言語をカバーし、さまざまな入力形式と連携して作業することができるようになりました。しかし、人間同士の会話と比較して、機械を介したコミュニケーションが自然に感じられる重要な機能は、現在の大規模な自動音声翻訳システムに欠けています。新しいMeta AIの研究では、表現豊かで多言語対応の翻訳を始めから終わりまでストリーミングできる一連のモデルを提案しています。研究者は、SeamlessM4T v2を発表しました。これはSeamlessM4Tモデルのアップグレード版であり、マルチモーダルでほぼすべての言語に対応しています。この改良されたモデルは、より新しいバージョンのUnitY2フレームワークを使用しており、リソースが少ない言語データで訓練されています。SeamlessAlignの拡張により、76言語分のデータ（114,800時間分）が自動的に整列されました。SeamlessExpressiveとSeamlessStreamingという最新の2つのモデルは、SeamlessM4T v2に基づいています。SeamlessExpressiveでは、ユーザーは声の抑揚やスタイルを維持しながら翻訳できます。 Metaの研究は、スピーチの速度や休止などのプロソディのあまり探求されていない特徴に対応しながら、声のスタイルを保持することを目指しています。SeamlessStreamingに関しては、提案されたモデルはソースの発話が終了するのを待たずに低遅延のターゲット翻訳を生成します。このモデルでは、効率的な単調多重注意（EMMA）技術が使用されています。SeamlessStreamingでは、多くのソース言語とターゲット言語が同時に音声からテキストへの翻訳が行われます。チームは、これらのモデルのプロソディ、遅延、頑健性を、新しいバージョンと更新済みの既存の自動評価尺度の組み合わせに基づいて評価しました。さらに、意味の保持、真正性、表現力にとって最も重要な品質を測定するために、既存のプロトコルを修正して人間による評価を実施しました。彼らはジェンダーバイアスの包括的な評価、マルチモーダル機械翻訳に対する既知の最初のレッドチーミング試行、深刻な有害性の検出と軽減に対する既知の最初のシステム、およびディープフェイクの影響を緩和するための聞き取りにくいローカライズされた透かし技術を実施し、彼らのモデルが責任を持って安全に使用されることを保証しました。 Seamlessは、表現豊かな言語間リアルタイムコミュニケーションを可能にする最初の公開システムです。SeamlessExpressiveとSeamlessStreamingを統合したSeamlessは、主要なコンポーネントを組み合わせています。全体的に、Seamlessはユニバーサルスピーチトランスレーターを科学小説のアイデアから現実に変えるために必要な基盤技術を提供しています。研究者は、モデルの正確性は性別、人種、アクセントによって異なる場合があると指摘していますが、公平性の軸に沿ってアーティファクトを徹底的にテストし、可能な場合には保護策を含めています。さらなる研究は、言語カバレッジの向上とリソースの少ない言語とリソースの豊富な言語間の性能格差の縮小を目指すべきです。これにより、ユニバーサルスピーチトランスレーターを実現することができます。

ニューヨーク大学とMetaの研究者が、「Dobb-E」という家庭用ロボット操作のためのオープンソースかつ汎用フレームワークを紹介した

NYUとMetaの研究者チームは、DobbEという高度に適応性のあるシステムを開発し、家庭環境におけるロボットの操作学習の課題に取り組みました。DobbEはユーザーのデモンストレーションから学習し、適応することができるシステムです。実験では、システムの効率性が示されましたが、現実の環境でのユニークな課題も浮き彫りにされました。この研究は、ロボットのデータセットの大量収集に関する最近の進歩を認識し、家庭や第一者のロボットとの相互作用に焦点を当てたデータセットのユニークさを強調しています。iPhoneの機能を活用して、このデータセットは高品質のアクションとレアな深度情報を提供します。既存の自動操作に焦点を当てた表現モデルに比べ、汎用的な表現のためのドメイン内での事前学習が重視されています。さらなる改善のために、ロボット以外の家庭のビデオからのドメイン外情報をデータセットに追加することを提案し、その研究の可能性を認めています。序文では、包括的な家庭用アシスタントの構築における課題に取り組み、制御された環境から実際の家庭への転換を主張しています。効率性、安全性、ユーザーの快適さが強調され、これらの原則を体現するフレームワークとしてDobbEが紹介されています。大規模なデータと最新の機械学習を利用した効率性、安全性のための人間のデモンストレーション、ユーザーの快適さのためのエルゴノミックなツールを組み合わせて、ハードウェア、モデル、アルゴリズムをHello Robot Stretchの周りに統合しています。ニューヨークの家庭データセット、22の家庭からの多様なデモンストレーション、ビジョンモデルのための自己教師あり学習手法も議論されています。この研究では、行動複製フレームワークを用いてDobbEを訓練し、人間やエキスパートエージェントの振る舞いを模倣します。設計されたハードウェアセットアップにより、異なる家庭のデータ、iPhoneのオドメトリなどを活用してデモンストレーションの収集とロボットに転送がスムーズに行われます。基礎モデルはこのデータで事前学習されます。訓練されたモデルは実際の家庭でテストされ、視覚表現、必要なデモンストレーション、深度知覚、デモンストレータの専門知識、パラメトリックポリシーの必要性など、システムの異なるコンポーネントを評価するアブレーション実験が行われます。 DobbEは、5分のデモンストレーションと15分のHome Pretrained Representationsモデルの適応のみで、未知の家庭環境で81％の成功率を示しました。10の異なる家庭で30日間にわたって、DobbEは109のタスクのうち102を成功裏に学習し、ビジュアル表現にはResNetモデル、アクション予測には2層ニューラルネットワークなど、シンプルながらパワフルな方法の効果を証明しました。タスクの達成時間と難易度は回帰分析によって分析され、アブレーション実験ではグラフィカル表現やデモンストレータの専門知識など、異なるシステムコンポーネントが評価されました。結論として、DobbEはさまざまな家庭環境でテストされた費用対効果の高い多目的なロボット操作システムで、驚異的な81％の成功率を示しました。DobbEチームは、システムのソフトウェアスタック、モデル、データ、ハードウェア設計を自由にオープンソース化し、家庭用ロボットの研究の推進とロボット執事の広範な普及を促進しています。DobbEの成功は、行動複製やアクション予測のための2層ニューラルネットワークなど、パワフルでシンプルな手法によるものです。実験はまた、照明条件や影がタスクの実行に影響を与える課題についての示唆も提供しました。

LangChainの発見：ドキュメントとのチャット、チャットボット翻訳、ウィキペディアとのチャット、合成データ生成

「ジェネラティブAIの世界の成長は、重要なPythonライブラリであるLangChainのおかげで可能になっています興味も最近の数ヶ月間で増しており、次のチャートで示されています」

「PyTorchでのSoft Nearest Neighbor Lossの実装方法」

表現学習は、深層ニューラルネットワークによって与えられたデータセット内の最も顕著な特徴を学習するタスクです通常は教師あり学習の範囲で暗黙的に行われる課題であり、それは...

LLMsにおけるブラックボックスの問題：課題と新興解決策

「大規模言語モデル（LLM）の複雑さにダイブし、解釈可能性の課題やAIの高度な機能と透明性のバランスの重要性に焦点を当てた、詳細な記事をご覧ください」

「Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchを使用してインテリジェントなチャットボットを作成する」

洗練されたユーザーエクスペリエンスを向上させるために、Streamlit、OpenAI、およびElasticsearchのシームレスな統合にダイブして、洗練された知的なチャットボットを作りましょう

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

イントロダクション最近、チャットボットは人工知能によって駆動される洗練された会話エージェントに進化してきました。このガイドでは、ConfluenceのページやJiraのチケットに関連するユーザークエリに対応するために特別に設計された高度なRasaパワードのチャットボットの構築について詳しく説明します。ConfluenceとJiraを統合することで、情報の検索を効率化し、統一的な作業環境を促進します。Confluenceは共同のドキュメンテーションを容易にし、Jiraは強力なプロジェクト管理ツールです。これらのプラットフォームとシームレスに統合するチャットボットを作成することで、チームがコンテンツの共同作業とプロジェクトの管理においてアクセシビリティが向上し、効率が最適化されます。学習目標この記事では、次のことを学びます： Rasaプロジェクトのセットアップ: Rasaプロジェクトを開始し、高度なチャットボットの開発のための基盤を構築する方法を学びます。 NLUインテントの定義: ConfluenceとJiraのクエリに対して特定の自然言語理解（NLU）インテントを定義し、チャットボットの理解力を高めます。カスタムアクションの開発: 拡張機能を実現するために、ConfluenceとJiraのAPIと対話するためのPythonベースのカスタムアクションを作成します。モデルのトレーニングとテスト: モデルのトレーニングプロセスを理解し、チャットボットの汎用性を確保し、継続的な改善のための反復テストを行います。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。基本概念 Rasa Rasaはオープンソースの会話型AIプラットフォームであり、開発者に強力なコンテキスト認識型のチャットボットの構築を可能にします。単純なルールベースのシステムを超えて、Rasaは機械学習を利用して複雑なユーザー入力を理解し、応答します。自然言語処理の機能と対話管理ツールにより、Rasaはインテリジェントな会話エージェントを作成するための多目的なソリューションとなっています。 Jira JiraはAtlassianによって開発された有名なプロジェクト管理および課題追跡ツールです。アジャイルソフトウェア開発で広く使用されており、Jiraはタスクを整理し、問題を追跡し、チームがワークフローを効率化するための機能を提供しています。ワークフローのカスタマイズやリアルタイムのコラボレーションなど、幅広い機能があり、開発チームやプロジェクトマネージャーの間で人気があります。Jiraの豊富なRESTful APIを利用すると、外部ツールやアプリケーションとのシームレスな統合が可能で、リアルタイムデータの交換や自動化を容易にします。 Confluence Confluenceもまた、Atlassianによって開発された共同作業プラットフォームであり、組織内での効率的なドキュメンテーション、知識共有、チームワークを支援します。チームがコンテンツを作成、共有、共同作業するための中央集権的なスペースであり、プロジェクトのドキュメンテーション、会議の議事録、一般的な知識管理にとって重要なツールです。リアルタイムの共同編集により、複数のチームメンバーが同じドキュメントで同時に作業することができます。Confluenceの強力な検索機能により、関連する情報を効率的に見つけることができます。ConfluenceはJiraなどの他のAtlassian製品とシームレスに統合され、統一されたプロジェクト管理とドキュメンテーションのエコシステムを作成します。チャットボット…

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