新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。
本ブログでは、アフィリエイト広告を利用しています。

Azure OpenAI Service上のGPT-4を、Pythonから利用する方法を解説します。

Azure OpenAI Serviceとは

Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのChatGPTやGPT-4などのモデルを、Microsoft Azure環境で利用できるサービスです。

開発者は、GPTモデルをREST APIとして利用できます。タスクとしては、テキスト生成、質問応答、文章要約、感情分析などが実現できます。また、Azureの拡張性とセキュリティ機能を利用することで、企業向けの開発が可能です。

しかし、Azure OpenAI Serviceを利用するためには、Azureサブスクリプションの登録に加え、「Azure OpenAI Serviceのアクセス申請」「GPT-4の利用申請」が必要になります。特にGPT-4の利用申請は、承認までやや日数がかかることもありますのでご注意ください。
続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

本気でAI人材になりたい！高年収で将来性が非常に高いAIエンジニア職に就きたい！

現在の仕事に不満があり、現状を何とか変えたい。そんなあなたに最適な転職サイトをご紹介します。

もしあなたがAI人材になりたいならば、このページで紹介する転職サービスは必見です。
現役のAIエンジニアが、使いやすい転職サイト・転職エージェントをご紹介します。

目次
AI業界の待遇を概観する
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は？
おすすめの転職サイト・転職エージェント
　第3位 「大手企業に強い！その実力は全国区！」DODA
　第2位「現職ITエンジニアの年収アップをサポート！」TechClipsエージェント
　第1位「手厚いサポートと情報量で満足度No.1！」 : マイナビIT AGENT
おわりに
続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

「GPT-4」という高性能な言語モデルが登場しました。
質問を投げると、人間のように問題解決してくれます。

「LLM（Large Language Models）」と言われる大規模言語モデルは、大量のテキストデータを使ってトレーニングされています。回答では大量に覚えたテキストデータから引っ張って来るわけですが、上手く汎化されており、新たなステージに入ったことを感じます。なぜあんなに自然な文章を書けるのが不思議です。今更ながらですが、LLMの記事を書いてみました。

続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

WSL2のUbuntuで独自の証明書を登録する方法をまとめました。

WSL2のインストール

WSL2は、Widows上でLinuxを動作させるための実行環境です。Windows Subsystem for Linux 2の略称になります。WSL1もありますが、基本はWSL2を選んでおけば大丈夫です。

インストール方法は、PowerShellを管理者として実行し、以下のコマンドを叩くだけです。
wsl --install

後は、PCを再起動し、ユーザ名とパスワードを設定すれば完了です。

続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

Universal Sentence Encoderは、文をベクトル化する手法です。

Googleの研究者達が開発したもので、2018年にTensorflow Hubで公開されました。
多言語に対応しているところが特徴で、日本語と英語で同じ意味なら、ほぼ同じベクトルに変換してくれます。
また、文中の単語の意味や語順を考慮した文章ベクトルを、ニューラルネットワークによるend-to-endな学習で獲得できるので、意味を解釈したベクトルに変換可能です。

関連記事：Python(gensim)と日本語Word2Vecで単語ベクトル可視化

続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

駆け出しのAIエンジニアが、転職面接で落ちなくなる方法を解説します。

体系的な方法論がないと面接に落ちる

転職面接で落ちる第一の理由に、「コミュニケーション能力」が不足しているため、とよく言われます。確かにその通りなのですが、エンジニア面接におけるコミュニケーション能力とは、目の前の問題に対して、どのように考えて、どう対処したかという思考を言語化できているかを見られています。

つまり、体系的な方法論に基づいて、合理的な解決策を実行しているかどうかが問われているのです。

続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

RANGE(レンジ) 知識の「幅」が最強の武器になるという本を読みました。

RANGE（レンジ）　知識の「幅」が最強の武器になる
RANGE（レンジ）　知識の「幅」が最強の武器になる
デイビッド・エプスタイン
日経BP
2020-03-26


RANGEとは日本語で言うと「幅」です。著者は変化の激しい現代では、経験の幅が重要であると説いています。専門性がないと不安になったり、コンプレックスを抱きやすいものですが、ゼネラリストの希望になるような本です。

続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

AIエンジニアは、最も将来性が高い職業の一つでしょう。データを使って科学する仕事は楽しいです。しかし、現役のAIエンジニアにも様々な悩みがあったりします。

「優秀な人材と働きたい」「最適化手法の研究をしたい」「自分の専門分野を深めたい」などです。

組織の論理から脱却し、自分のキャリアをコントロール性をどうすれば高めることができるのか、現役のAIエンジニアが検討してみました。
続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

テキストから画像を生成するAIは、「Text2Image」と呼ばれています。
今回は2021年に発表された、「Big Sleep」を試してみました。

BigSleepとは

「Big Sleep」は、「BigGAN」と「CLIP」を組み合わせたものです。テキストから画像を生成できます。Python向けライブラリとして利用できます。

BigGANとは

「BigGAN」は、1000カテゴリの画像を生成するモデルです。名前の通り、GANのネットワークを大規模化しています。DeepMindが開発しました。

2018年から「敵対的生成ネットワーク（GAN）」が流行りました。
GANは、「識別モデル」と「生成モデル」を互いに競い合わせることで精度を高めていく、教師なし学習です。生成モデルは、本物画像に似た画像を生成し、識別モデルが偽画像か本物画像かを見分けられるように学習していきます。BigGANはGANの発展形の一つです。

CLIPとは

「CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）」は、画像分類モデルです。画像とテキストの４億ペアを事前学習させています。OpenAIが開発しました。

学習方法としては、画像-テキストのペアのベクトルの内積を最大化し、ペアではないベクトルの内積を最小化するようにベクトルを調整していきます。その結果、画像からもテキストからも、その特徴を表現するベクトルを取得できます。
続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

単語分散表現とは、単語の意味をベクトルで表現することです。単語埋め込み（Word Embedding）とも呼ばれます。単語を100～300の次元数で表現することが多いです。

単語分散表現の手法には、Word2Vec（2013年）やfastText（2016年）があります。これらの手法は、ある前提を置いて学習されています。
続きを読む
このエントリーをはてなブックマークに追加

↑このページのトップヘ