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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240801
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\nこの記事は、株式会社Ememeが開発したAIキャラクター作成サービス「EmemeAI」の先行体験レポートです。VTuberのもちひよこさんとミミックさんが、自身の3Dアバターを用いてAIキャラクターを作成し、その過程や機能について解説しています。\n
\n「EmemeAI」は、VRMファイル形式の3Dアバターをアップロードし、名前やキャッチフレーズ、性格設定などを登録することで、会話や表情、アニメーションを生成するサービスです。ユーザーは、AIキャラクターの外観や性格、会話パターンなどを細かく設定できます。\n
\n記事では、もちひよこさんとミミックさんが「EmemeAI」を使って、それぞれ自身のAIキャラクターを作成する様子が紹介されています。記事を通して、AIキャラクターの個性的な設定や、サービスの多様な機能について理解することができます。
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引用元: https://kai-you.net/article/90054
従来の機械学習では、モデルのトレーニングや評価の前に、データセットを作成する必要がありました。しかし、生成AIでは、汎用的な大規模言語モデル(LLM)を利用することで、迅速にプロトタイプを作成し、アプリケーションに統合することができます。
LLMアプリケーションでは、データセットの管理方法が異なります。初期段階では、データポイントはわずか5〜10個で済み、データセットは急速に進化します。また、本番環境でパフォーマンスが低いデータポイントが見つかると、個別にデータセットに追加されることもよくあります。
LangSmithは、LLMアプリケーション用のデータセット管理を簡素化するために、データセットスキーマという概念を導入しました。データセットスキーマを定義することで、データの整合性を維持し、新しいデータポイントを追加しても、柔軟にデータを利用して迅速に反復処理を行うことができます。
LangSmithのデータセットスキーマは、以下のような機能を提供します。
LangSmithは、LLMアプリケーション開発のための強力なツールであり、データセットの管理、実験、評価を支援します。
引用元: https://blog.langchain.dev/dataset-schemas/
AIの進歩は、コンピューターサイエンス教育に大きな影響を与えています。MITの教授Eric Klopferは、ChatGPTやCode Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)が問題解決を迅速化しますが、学生の理解を阻害する可能性があることを実験で示しました。一方で、Google検索のように問題を分解して解決する従来の方法では、学生は問題解決プロセスを理解し、記憶に残りやすいため、試験で良い成績を収めました。
AIの利用は、コンピューターサイエンスの仕事内容を変えると予想されています。従来のプログラミング言語のコードを記述する代わりに、AIはシステム要件を指定し、コードを自動生成する役割を担うようになるでしょう。そのため、コンピューターサイエンティストは、プログラミング言語の細かい知識よりも、システム設計や検証、データ分析などのスキルを習得する必要が出てきます。
AIが普及するにつれて、新しい仕事も生まれます。LLMを活用するためのプロンプトエンジニア、AIモデルの開発や運用に関わる機械学習エンジニア、AIの倫理的な利用を監視するAIコンプライアンスオフィサーなど、AI関連の専門知識を持つ人材が求められています。
学校教育では、AIを活用した新しい学習方法や、AI倫理の教育が重要になってきます。AIは、学生の学習を支援するツールとして活用できる一方、AIの誤用を防ぐための教育も必要です。将来、AIが社会に浸透していく中で、コンピューターサイエンス教育は、学生が変化する社会に対応できるよう、柔軟性と適応力を身につけることを目指す必要があります。
引用元: https://cacm.acm.org/news/the-impact-of-ai-on-computer-science-education/
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）
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By 株式会社ずんだもん技術室AI放送局関連リンク
\nこの記事は、株式会社Ememeが開発したAIキャラクター作成サービス「EmemeAI」の先行体験レポートです。VTuberのもちひよこさんとミミックさんが、自身の3Dアバターを用いてAIキャラクターを作成し、その過程や機能について解説しています。\n
\n「EmemeAI」は、VRMファイル形式の3Dアバターをアップロードし、名前やキャッチフレーズ、性格設定などを登録することで、会話や表情、アニメーションを生成するサービスです。ユーザーは、AIキャラクターの外観や性格、会話パターンなどを細かく設定できます。\n
\n記事では、もちひよこさんとミミックさんが「EmemeAI」を使って、それぞれ自身のAIキャラクターを作成する様子が紹介されています。記事を通して、AIキャラクターの個性的な設定や、サービスの多様な機能について理解することができます。
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引用元: https://kai-you.net/article/90054
従来の機械学習では、モデルのトレーニングや評価の前に、データセットを作成する必要がありました。しかし、生成AIでは、汎用的な大規模言語モデル(LLM)を利用することで、迅速にプロトタイプを作成し、アプリケーションに統合することができます。
LLMアプリケーションでは、データセットの管理方法が異なります。初期段階では、データポイントはわずか5〜10個で済み、データセットは急速に進化します。また、本番環境でパフォーマンスが低いデータポイントが見つかると、個別にデータセットに追加されることもよくあります。
LangSmithは、LLMアプリケーション用のデータセット管理を簡素化するために、データセットスキーマという概念を導入しました。データセットスキーマを定義することで、データの整合性を維持し、新しいデータポイントを追加しても、柔軟にデータを利用して迅速に反復処理を行うことができます。
LangSmithのデータセットスキーマは、以下のような機能を提供します。
LangSmithは、LLMアプリケーション開発のための強力なツールであり、データセットの管理、実験、評価を支援します。
引用元: https://blog.langchain.dev/dataset-schemas/
AIの進歩は、コンピューターサイエンス教育に大きな影響を与えています。MITの教授Eric Klopferは、ChatGPTやCode Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)が問題解決を迅速化しますが、学生の理解を阻害する可能性があることを実験で示しました。一方で、Google検索のように問題を分解して解決する従来の方法では、学生は問題解決プロセスを理解し、記憶に残りやすいため、試験で良い成績を収めました。
AIの利用は、コンピューターサイエンスの仕事内容を変えると予想されています。従来のプログラミング言語のコードを記述する代わりに、AIはシステム要件を指定し、コードを自動生成する役割を担うようになるでしょう。そのため、コンピューターサイエンティストは、プログラミング言語の細かい知識よりも、システム設計や検証、データ分析などのスキルを習得する必要が出てきます。
AIが普及するにつれて、新しい仕事も生まれます。LLMを活用するためのプロンプトエンジニア、AIモデルの開発や運用に関わる機械学習エンジニア、AIの倫理的な利用を監視するAIコンプライアンスオフィサーなど、AI関連の専門知識を持つ人材が求められています。
学校教育では、AIを活用した新しい学習方法や、AI倫理の教育が重要になってきます。AIは、学生の学習を支援するツールとして活用できる一方、AIの誤用を防ぐための教育も必要です。将来、AIが社会に浸透していく中で、コンピューターサイエンス教育は、学生が変化する社会に対応できるよう、柔軟性と適応力を身につけることを目指す必要があります。
引用元: https://cacm.acm.org/news/the-impact-of-ai-on-computer-science-education/
（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）