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言葉の解明：AIによる詩と文学の進化’ (Kotoba no kaimei AI ni yoru shi to bungaku no shinka)

イントロダクション人工知能の時代において、創作活動は変革の時を迎えています。アルゴリズムが感情を呼び起こす詩や物語を作り上げる時代。人間の創造性を再定義する芸術性と技術の融合、AIによる詩や文学の世界へようこそ。この記事では、AIが文学界へ進出する様子を探り、アルゴリズム、品質、倫理について深く掘り下げます。機械が人間の創造性を模倣できるかどうか、文学の未来におけるその影響についても考えてみましょう。機械が人間と人工的な創造性の境界に挑む、「人工の想像力」という領域に、ぜひご一緒に足を踏み入れてください。学習目標作者の創造活動を支援し、コンテンツを作り上げる際にAIが果たす創造的な役割を発見する。 AIが物語性を再構築し、対話型ストーリーテリングを可能にする方法を調査する。模倣や倫理的な問題、そして人間の作者の進化する役割に取り組む。ストーリーテリングを高めるための人間とAIの協力関係。文学が人間とAI双方にとって情感との深いつながりを持つかどうか。本記事はデータサイエンス・ブログマラソンの一環として公開されました。文学におけるAIの台頭文学は創造性の表現として人間に特有のものとされてきましたが、人工知能の登場により魅力的な進化を遂げています。AIが文学界に参入することは、革新と実験、そして議論の連続です。文学界におけるAIの短い歴史文学におけるAIの旅は、AIの成長の広い文脈に基づいています。それはテキスト生成の初期実験から始まりました。コンピュータが単語の羅列を生成し、時には無繋無意味で人間の表現の深みに欠けるものでした。しかし、このささやかな始まりがより深いものの礎となりました。21世紀初頭、AIの文学への役割は主に、マーケティングやニュース記事のための自動生成コンテンツなどのタスクに限られていました。それは実用的で効率的であったが、詩やフィクションの世界を形作る創造性とはほど遠いものでした。 AIによる文学の登場転機が訪れたのは、深層学習、自然言語処理（NLP）、ニューラルネットワークの進歩により、より洗練されたAIモデルが作成されるようになった時でした。これらのモデルは大量のテキストコーパスを分析し、文脈を理解し、人間のような散文や詩を生成する能力を持ちました。AIによる文学は、作家や読者、研究者の想像力をかきたてました。機械が本物のストーリーテリングの微妙なニュアンスを再現できるのか？詩に織り込まれた生の感情を捉えることができるのか？という興味深い問いが投げかけられました。 AIによって生成された作品が文芸雑誌やオンラインプラットフォームに現れ始めると、これらの問いは学術界で議論を呼び起こしました。今日、AIによる文学は単なる目新しさではありません。それは創造性の境界を絶えず押し広げる、探求のダイナミックな領域となりました。詩的な詩篇や機械によって織り成されるストーリーという形で、AIは文学の風景において自らの場所を見つけました。 AIによって書かれる詩の芸術性詩は常に文学における人間の感情や表現の深さを証明するものとして存在してきました。言語の壁を超えて単語を織り交ぜ、感情の模様を織り成すものです。人工知能はこの領域に果敢に挑戦し、詩の詩篇を世界に提供しています。 AIの詩的な能力の探求最初には不可能な仕事に見えるかもしれません。アルゴリズムが何世紀もの間自分たちの詩に心を注いだ詩人の芸術性をコード化して再現することは、どう考えても不可能に思えます。しかし驚くべきことに、AIは詩の本質を捉えることに大きな進歩を遂げています。特に深層学習に基づくAIモデルは、大量のテキストを理解し、文の内部に隠れたパターン、隠喩、感情を識別する驚異的な能力を持っています。彼らは言語の微妙なニュアンスを理解し、有名な詩人たちのスタイルを模倣することができます。彼らは読者を魅了し、魅了したままにする詩を作り出すのに役立つことがあります。以下は、AIモデルが詩を生成するPythonのシンプルなコードスニペットの例です： “`html from transformers import…

「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…

オープンAIのファンクションコーリング入門

Forbesによると、AI市場は2030年までに$1,811.8 billionに到達すると予想されています。Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5、またはGPT 4のようなOpenAI APIモデルの導入が人工知能の世界にまさに革命をもたらしています。Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5、またはGPT 4のようなOpenAI APIモデルの導入が人工知能の世界にまさに革命をもたらしています。 OpenAI API言語モデルの登場により、AIのシーンは多くの機能を備えていましたが、データ抽出に制限がありました。エンジニアは、この制約を克服し、作業を容易にするために関数コールを発表しました。OpenAI関数コールは、その高度な機能を理由に、開発者やエンジニアの間で急速に人気を集めています。 Open AI関数コールの必要性テック中心の領域では、Open AI言語モデルがチャット対話やテキスト生成モデルによってすべての機械学習モデルを圧倒しています。従来、エンジニアは正しい応答を得るためにOpen AI APIでプロンプトエンジニアリングを使用し、非構造化データには正規表現（RegEx）を使用していました。RegExは効果的ですが、開発者は望ましい結果を得るために時間がかかる複雑なプロンプトを使用しなければなりませんでした。 2023年6月にOpenAI関数コールを導入することで、この問題に取り組むことができました。これにより、OpenAI APIは開発者にとってより使いやすくなり、RegExの必要性が最小限に抑えられました。GPT Turbo…

「DALL·E 3の最も優れた20の使用例とプロンプト」

OpenAIは、テキストから画像を生成するプラットフォームであるDALL-E 3の大規模なアップデートを発表しましたこのアップデートにより、直接ChatGPTに統合される予定です

グーグルシートでChatGPTを利用する方法

紹介 Google Sheetsは、広範で知名度の高いスプレッドシートアプリケーションです。長年にわたり、データ管理と分析のための重要なリソースとして確立してきました。ただし、Google Sheetsのすべてのポテンシャルを引き出すことは、データ分析やコーディングに堅固な基盤を持たない人々にとっては挑戦的な課題のように思えるかもしれません。ここで、Google Sheets用のChatGPTは、解決策を提供することで経験を変革します。人工知能（AI）は、技術の絶え間なく進化する世界において、デジタル音声AIとの関わり方を常に再定義しています。Google Sheets用のChatGPTを使用することで、ユーザーオプションが拡張され、データに関連するタスクが従来よりも簡単で論理的で効果的になります。AIの力を引き出すためには、OpenAIのアカウントとGoogle Sheetsが必要です！ ChatGPTアドオンの使用方法 GPT-3は高度なプロンプトや命令を解釈することができます。そのため、GPT-3をGoogle SheetsとGoogle Scriptなどの統合機能と組み合わせることは難しいことではありません。この関数の呼び出しは、関連するプロンプトとともにOpenAI APIへのリクエストを作成するカスタマイズされたアクションを作成します。 ChatGPTの統合の設定 ChatGPT APIは、ChatGPTの機能をプログラムや製品、サービスに組み込むことができる拡張機能です。人間のような回答をリクエストに対して行い、カジュアルな会話を続けるためのChatGPTの潜在能力にアクセスできます。これは大量のデータを扱うことができ、複数のシステムやプラットフォームとシームレスに統合することができます。さらに、プログラマーは要件に応じてフレームワークをカスタマイズすることができ、生成されるコンテンツの正確性と適用性を向上させることができます。自然言語処理（NLP）を使用して、人間のような応答を理解し生成することができます。これは、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、その他のインタラクティブなサービスを構築するのに理想的です。 Google SheetsでAPIアクセスを有効にする GPT for SheetsプラグインにはAPIキーが必要です。このキーはOpenAIポータルから簡単に入手できます。OpenAIのAPIキーを生成するには、次の手順に従ってください。まだユーザーアカウントを作成していない場合は、OpenAIにアクセスし、サインアップします。…

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

このブログでは、WizardCoderとは何か、そしてなぜそれがフィールドで最高のコーディングモデルとして際立っているのかについて深く掘り下げますさらに、なぜそのHumanEvalベンチマークでのパフォーマンスが優れているのかについても探求します...

「より良いMLシステムの構築-第4章モデルの展開とその先」

モデルを展開し、その制作を支援することは、機械学習よりもエンジニアリングに関わります機械学習のプロジェクトが制作段階に近づくにつれて、ますます多くの人々が関わってきますバックエンド...

Segmind APIとPostmanを使用した簡単なGenAIアプリの統合

はじめに人工知能（AI）をアプリケーションに統合することは、ビジネス競争力を維持するためにますます必要になっています。これらのAI機能を追加することで、ユーザー体験が向上し、タスクが自動化され、有益な洞察が提供されます。私たちは多様なGenAIモデルを利用できるため、可能性があります。しかし、AIをアプリに統合することは複雑です。特にGenAIの新しいトレンドでは、まだ多くのプロセスが試行錯誤されています。したがって、ファッションアプリなどの個人用アプリケーションやソフトウェアにGenAIを統合する方法を知りたい場合は、この記事ではSegmind APIとPostmanを使用してGenAIアプリを統合するプロセスを簡素化することを目指しています。学習目標 SegmindモデルとAPIの理解 SegmindとのGenAI統合APIの理解 Segmind APIとのPostmanの使用この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 SegmindモデルAPIの理解 SegmindのGenAI APIを包括的に理解するためには、その目的、機能、利点を理解する必要があります。eコマースアプリやファッションデザイン、アニメーション、背景除去、アートワーク、絵画、漫画などの画像認識に関する潜在的なユースケースを強調することができます。利用の容易さに加えて、Segmind AIはWebサイトのAPIとプレイグラウンドを介して利用可能なGenAIモデルを提供しています。この記事ではAPIの推論コールを使用します。利用可能なAPIスクリプトを使用して、タスクに適したモデルを選択することは簡単です。以下は、https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api で利用可能なStable Diffusion 1.5 Outpaintingモデルの例です。 import requests from base64 import…

「言語復興のための生成型AI」

はじめに言語は単なるコミュニケーション手段ではなく、文化、アイデンティティ、遺産の保管庫でもあります。しかし、多くの言語が絶滅の危機に直面しています。言語の再活性化は、このトレンドを逆転させることを目指し、生成AIがこの取り組みにおいて強力なツールとなっています。言語の再活性化は、絶滅危惧種の言語や文化遺産を保存するために不可欠です。生成AIは、その自然言語処理の機能を活用して、この使命に大きく貢献することができます。このガイドでは、以下について探求します：言語再活性化のための生成AIの使い方実践的なPythonの実装音声合成、テキスト生成、評価の学びこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。言語再活性化の理解言語再活性化は、絶滅または休眠状態にある言語を復活するための取り組みを指します。言語の文書化、教育、言語リソースの作成などを包括します。 AI言語再活性化の理解には、人工知能が絶滅危惧種の言語を保存および再活性化するための変革的な潜在能力を認識することが含まれます。特にGPT-3のような自然言語処理（NLP）モデルのように、AIシステムは言語を理解し、生成し、翻訳することができるため、それらは文書化や伝達危機にある言語の教育において非常に貴重なツールとなっています。これらのAI駆動の取り組みにより、大規模な言語コーパスの作成、自動翻訳サービスの提供、さらには対話形式の言語学習アプリケーションの作成が可能となり、言語再活性化がよりアクセスしやすくなります。さらに、AIは文化に配慮したコンテンツの作成にも貢献することができ、言語と遺産とのより深いつながりを育むことができます。AI言語再活性化における微妙な課題と機会を理解することで、関係者は技術を活用して言語のギャップを埋め、若い世代を巻き込み、これらの言語が繁栄することを保証することができます。最終的には、AI言語再活性化は、言語学者、コミュニティ、技術者が協力して言語の多様性を守り、絶滅危惧種の言語によってエンコードされた人類の文化の豊かな織物を保存するための多様な取り組みとなります。生成AIと自然言語処理深層学習によって推進される生成AIは、人間のようなテキストの理解と生成が可能です。自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成するための技術に焦点を当てています。言語コーパスの構築生成AIを適用する前に、十分な言語データセットが必要です。このセクションでは、AIアプリケーションのために言語データを収集、整理、前処理する方法について説明します。 PythonとGPT-3によるテキスト生成 OpenAIのGPT-3は、人間のようなテキストを生成するパワフルな言語モデルです。OpenAI APIのセットアップ方法と、対象言語でテキストを生成するためのPythonの実装を案内します。 # PythonコードによるGPT-3を使ったテキスト生成import openai# OpenAI APIキーのセットアップapi_key…

「DINO — コンピュータビジョンのための基盤モデル」

「コンピュータビジョンにとっては、エキサイティングな10年です自然言語の分野での大成功がビジョンの領域にも移されており、ViT（ビジョントランスフォーマー）の導入などが含まれています...」(Konpyūta bijon ni totte wa, ekisaitinguna jūnen desu. Shizen gengo no bunya de no daiseikō ga bijon no ryōiki ni mo utsusarete ori, ViT…

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