こんにちは、日々AIデータサイエンスについて発信している

にて昨今のAIブームでよく登場するプロンプトエンジニアリングとファインチューニングについて記事を書きましたので興味のある方はぜひ御覧ください。

プロンプトエンジニアリングのコツや例文をまとめていく！テキスト版と画像版！

ファインチューニングと転移学習の違いやChatGPTをPythonでファインチューニングする方法！

それでは本日も最近のAIニュースを振り返る週刊3分AIニュース！いってみましょう！

1.Googleの生成AI「Bard」の論理力と推論力が向上、「Googleスプレッドシート」に出力可能で何ができる？

Googleの生成AI「Bard」の出力をスプレッドシートへエクスポートすることが可能になったようです！例として、以下のようなことができるとのこと。

”Bardが質問や依頼（「動物保護施設のボランティア登録のための表を作成して」といったような）に応えて、表を生成した場合、それをGoogle Sheetsに直接エクスポートできるようになった。”

これを使いこなせるようになれば、格段に作業効率が上がりそうですね！またBardの性能自体もアップしたようなので、ますます利用が増えていくことでしょう！

2.アクセンチュア、AI分野へ驚愕の30億米ドルを投資と発表

ついにアクセンチュアも来ました！今後3年間でAI 専門家チームの増強と顧客向けの AI に特化したソリューションの構築を行うそうです！

”Accenture は、データ＆AI プラクティスのチーム規模を、採用、トレーニング、そして AI に特化したスタートアップにとって重要な買収を組み合わせることで、現在の4万人から8万人に倍増させると発表した。最近の報道によると、Accenture の総従業員数は73万8,000人であり、このチーム増強により、AI 専門家は同社の総従業員の約10％を占めることになる。”

またクライアントおよび Accenture 内に「Center for Advanced AI」を新たに立ち上げたとのこと。先日のIBMもそうですが、このような組織はうまく機能していくのでしょうか！？今後の動向に注目です！

3.NTT、低電力の独自大規模言語モデルを11月に発表。環境負荷低減でChatGPTに対抗

日系企業にも生成系AI開発の波が来てますね！OpenAIのChatGPTに対抗して、NTTは金融や法律などの各分野に特化し、低消費電力で高精度な応答を目指すとのこと。

”ChatGPTは、高度な質問応答能力を持つが誤回答が多く、また1時間あたり原発１基分の電力に相当する100万キロワット以上の電力を消費するという課題を抱えている。木下所長は「NTTとしては70億〜300億パラメーターの言語モデルでOpenAIに勝つことを目指す」と述べたという。”

GPT4のパラメーター数は数千億から数兆とまで言われています！果たして、よりパラメータ数の少ない効率重視のAIが勝つことができるでしょうか！？11月の発表が楽しみです！

4.ビートルズの新曲が年内発表、AIでジョン・レノンの歌声を抽出。BBC報道

これはすごい！AIでジョン・レノン氏の歌声を抽出し、新たに楽曲を完成させたそう。最後のシングル曲の発表から50年以上経ったこの2023年に新曲が発表されるなんて、ファンの方たちは堪らないでしょう！

”レノン氏が生前に収録したカセットにデモとして収録されていた曲の1つだというが、ノイズが酷く、一度は楽曲化を断念していたという。だが、AIの技術を活用して歌声をきれいに抽出することに成功。”

また最近は声の生成や曲の生成を可能にするAIも登場しており、音楽業界の発展にますますAIが関わっていくことになるでしょう！

5.Meta、画像から高レベルの抽象化を学ぶ機械学習モデル「I-JEPA」をリリース

JEPAは、ある程度抽象的な情報を学習する自己教師あり学習モデルのこと。生成系AIが苦手とする「人間の手」のような細かいオブジェクトの作成において、よりエラーが少なくなるそうです！

”画素値を直接予測するのではなく、抽象度の高い表現を予測することで、生成的アプローチの限界を回避しつつ、直接的に有用な表現を学習することが期待されます。”

AIにあえて抽象度を持たせるなんてすごい発想です！これによって、AIの生成アプローチがより人間に近い形になっていくかもしれませんね！

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