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「マルチモーダルAIの最新の進歩：（ChatGPT + DALLE 3）+（Google BARD + 拡張）など、さまざまなものがあります….」

マルチモーダルAIは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなデータタイプ（モーダリティ）を組み合わせて、より優れたパフォーマンスを実現する人工知能（AI）の領域です。ほとんどの伝統的なAIモデルは単一モーダルであり、1つのデータタイプのみを処理できます。それらは訓練され、そのモーダリティに特化したアルゴリズムであります。単一モーダルAIシステムの例として、ChatGPTがあります。それは自然言語処理を使用してテキストデータの理解と意味抽出を行います。さらに、テキストのみを出力することができます。それに対して、マルチモーダルAIシステムは複数のモーダリティを同時に処理し、複数の出力タイプを生成することができます。GPT-4を使用した有料版のChatGPTは、マルチモーダルAIの例です。それはテキストだけでなく画像も処理でき、PDF、CSVなどの異なるファイルを処理することができます。この記事では、マルチモーダルAIの最近の進歩について紹介します。 ChatGPT + DALLE 3 DALLE 3は、AIによる画像生成技術の最新の進歩を表しており、AIによって生成される芸術の大きな進歩となっています。システムはユーザープロンプトの文脈を理解する能力が向上し、ユーザーが提供した詳細をより理解することができます。出典: https://openai.com/dall-e-3 上の画像からは、モデルがプロンプトの詳細を捉えて、入力されたテキストに厳密に従った包括的な画像を作成する能力があることがはっきりとわかります。 DALL·E 3はChatGPTに直接統合されており、シームレスに連携することができます。アイデアが与えられると、ChatGPTはDALL·E 3のために特定のプロンプトを簡単に生成し、ユーザーのコンセプトに命を吹き込むことができます。イメージの調整が必要な場合、ユーザーは簡単な言葉でChatGPTに尋ねることができます。ユーザーはChatGPTの助けを借りて、DALL·E 3がアートワークを生成するために使用できるプロンプトを作成するには、ChatGPTの支援を求めることができます。DALL·E 3はまだユーザーの特定のリクエストを処理することができますが、ChatGPTの助けを借りることで、AIによるアートの創造がよりアクセスしやすくなります。 Google BARD + 拡張機能 Googleが開発した対話型AIツールであるBARDは、拡張機能を通じて重要な向上を遂げました。これらの改善により、BARDはさまざまなGoogleアプリやサービスと連携できるようになりました。拡張機能により、BARDはGmail、Docs、Drive、Google Maps、YouTube、Google…

「迅速な最適化スタック」

編集者注釈：マイク・テイラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでのスピーカーです彼のトーク「GPT-4とLangchainを使用したプロンプト最適化」をぜひチェックしてください！AIを使用する一般の人とプロンプトエンジニアの違いは、テストです大抵の人は2〜3回プロンプトを実行します...

West 2023

「メーカーに会うロボット学生がNVIDIA Jetsonを搭載した自律型車椅子を発表する」

AIの助けを借りて、ロボット、トラクターやベビーカー、さらにはスケートパークさえも自律化しています。Kabilan KBという開発者は、障害を持つ人々の移動性を向上させるため、車椅子に自律航行機能を組み込んでいます。このインドのコーヤンバトールのカルニヤ工科大学の学部生は、エッジAIとロボティクスのためにNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用して、自律車椅子プロジェクトを進めています。この自律型電動車椅子には、デプスセンサーやLiDARセンサー、さらにはUSBカメラが接続されており、環境を認識し、ユーザーの目的地への障害物のない経路を計画することができます。 “自動車椅子を使用する人は、移動先の場所を指示することができます。それは自律航法システムにすでにプログラムされているか、割り当てられた数値とともに経路が計画されているかもしれません。たとえば、キッチンに移動したい場合は「1」を押し、寝室に移動したい場合は「2」を押せば、自律型車椅子がそこに連れて行ってくれます。”とKBは述べています。 NVIDIA Jetson Nano Developer Kitは、カメラやセンサーからのデータをリアルタイムで処理します。そして、深層学習ベースのコンピュータビジョンモデルを使用して、環境中の障害物を検出します。この開発キットは自律システムの脳として機能し、周囲の2Dマップを生成し、目的地への衝突のない経路を計画し、途中で安全なナビゲーションを確保するために、電動車椅子に更新された信号を送信します。メーカーについて KBは機械工学の経験を持っており、パンデミック中にAIとロボットに魅了されました。その際、彼は自由な時間を使って教育的なYouTube動画を検索しました。現在、彼はカルニヤ工科大学でロボットとオートメーションの学士号を取得するための勉学に励み、将来的にはロボットのスタートアップを立ち上げたいと考えています。自己教育の支持者と自称するKBは、NVIDIA Deep Learning Instituteから「Jetson Nanoでエッジ上のビデオAIアプリケーションを構築する」や「Omniverseで拡張可能な開発、カスタマイズ、公開をする」など多くの認証を受けています。ロボット技術の基礎を学んだ後、彼はNVIDIA Omniverseでシミュレーションを試み始めました。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDフレームワークに基づいて3Dツールやアプリケーションを構築・運用するためのプラットフォームです。 “シミュレーションのためにOmniverseを使用すると、ロボットのプロトタイプモデルの大規模な投資をする必要がありません。代わりに、合成データ生成を使用することができます。それは将来のソフトウェアです。”と彼は話しています。…

「テキストから音声を生成する方法：AIモデルBarkを使用する」

紹介 Barkは、Suno.aiが作成したオープンソースの完全生成的なテキストから音声へのモデルであり、背景音、音楽、単純な効果音を含む非常にリアルな多言語音声を生成することができます。GPTスタイルのアーキテクチャに従い、与えられたスクリプトから予期せぬ方法で逸脱することができます。通常のテキスト読み上げ（TTS）エンジンは、ロボットのようで機械生成の単調な音声を生成します。Barkは、GPTスタイルのモデルを使用して非常にリアルで自然な声を生成し、実際の人間のように素晴らしい体験を提供します。学習目標 Barkモデルの基本的な使用法と機能、制限、アプリケーションについて学ぶ。 Pythonコードを使用してテキストからオーディオファイルを生成する方法を学ぶ。 NLTKとBarkライブラリを使用して大量の音声を生成する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。 Barkのインストール Barkの機能とアプリケーションを理解するために、Google Colabノートブックを使用しましょう。 Barkをインストールするには、コマンドpip install git+https://github.com/suno-ai/bark.gitを使用します。 pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git 注意：Suno.aiによって管理されていない異なるパッケージがインストールされる可能性のある’bark’を使用しないでください。 Barkを使用してオーディオを生成する Barkは、英語、中国語、フランス語、ヒンディー語、ドイツ語などさまざまな言語をサポートしています。また、サポートされている言語のための複数の音声プロンプトを含むBarkスピーカーライブラリもサポートしています。こちらのスピーカーライブラリのリストをご確認ください。こちら。 Barkには、バックグラウンドノイズ、オーディトリウム、開始時の静寂などの事前定義されたタグ/ノートがあり、スピーカーの使用方法を理解するのに役立ちます。ユーザーの要件に基づいてこれらのタグを使用してPythonコードで適切なプロンプトを設定することができます。以下のPythonコードは、選択したスピーカーに基づいてオーディオファイルを生成します。 from bark import…

「FC-CLIPによる全局セグメンテーションの革新：統一された単一段階人工知能AIフレームワーク」

イメージセグメンテーションは、画像を意味のある部分や領域に分割する基本的なコンピュータビジョンのタスクです。それは、コンピュータが画像内の異なるオブジェクトや領域を識別して理解できるように、絵を異なるピースに分割することのようなものです。このプロセスは、医療画像解析から自律走行車までのさまざまな応用において重要であり、それによりコンピュータが人間のように視覚的な世界を解釈し、相互作用することができます。セグメンテーションは、基本的にセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの2つのトピックに分けることができます。セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルにオブジェクトの種類に応じたラベルを付けることを意味し、後者はそれらが近くにある場合でも、同じタイプの個々のオブジェクトをカウントします。そして、セグメンテーションの王様であるパノプティックセグメンテーションがあります。それはセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの両方の課題を組み合わせ、それぞれのクラスラベルに対応する非重複のマスクを予測することを目指しています。これまでのところ、研究者たちはパノプティックセグメンテーションモデルの性能向上について重要な進展を遂げてきました。ただし、高精細なデータセットの注釈コストのためにセマンティッククラスの数が制限されているという基本的な課題が、これらのモデルの実世界での応用を制限しています。これはかなりの問題です。数千の画像を確認してそれぞれのオブジェクトをマークするのは非常に時間がかかります。何らかの方法でこのプロセスを自動化できたらどうでしょうか？これに対する統一的なアプローチを持つことができたらどうでしょうか？そんな時が来ました。FC-CLIPに会いましょう。 FC-CLIPは、前述の制限に対処する統一された単一ステージのフレームワークです。これにより、パノプティックセグメンテーションの革新と、オープンボキャブラリーシナリオへの適用が可能になります。封じられた語彙のセグメンテーションの課題を克服するため、コンピュータビジョンコミュニティはオープンボキャブラリーセグメンテーションの領域を探求してきました。このパラダイムでは、自然言語で表現されたカテゴリ名のテキスト埋め込みをラベル埋め込みとして使用します。このアプローチにより、モデルはより広範な語彙からオブジェクトを分類することができ、より広範なカテゴリに対応する能力を大幅に向上させることができます。事前学習されたテキストエンコーダを使用することがよくあり、意味のある埋め込みが提供されることが保証されます。これにより、モデルはオープンボキャブラリーセグメンテーションにおいて重要な単語やフレーズの意味的なニュアンスを捉えることができます。 ViTベースとCNNベースのCLIPの両方が意味のある特徴を生成します。出典： https://arxiv.org/pdf/2308.02487.pdf…

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「マルチモーダルAIの最新の進歩：（ChatGPT + DALLE 3）+（Google BARD + 拡張）など、さまざまなものがあります….」

「迅速な最適化スタック」

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「FC-CLIPによる全局セグメンテーションの革新：統一された単一段階人工知能AIフレームワーク」

ウィザードコーダー：最高のコーディングモデルとは何でしょう

「もし私たちが複雑過ぎるモデルを簡単に説明できるとしたらどうだろう？」

実験、モデルのトレーニングおよび評価：AWS SageMakerを使用して6つの主要なMLOpsの質問を探求する

「Amazon EUデザインと建設のためにAmazon SageMakerで動作する生成AIソリューション」

「DINO — コンピュータビジョンのための基盤モデル」

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