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最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 - AI をすべての人にとってより役立つものに
2023年12月7日木曜日
Google / Alphabet CEO Sundar Pichaiからのメッセージ
すべてのテクノロジーの変化は、科学的探求を前進させ、人類の進歩を加速し、生活をより良くする機会となります。いま目の当たりにしている AI による変化は、私たちの人生で最も意味深いものになると確信しています。これは、これまでのモバイルやウェブへの移行よりも、はるかに大きなものになるでしょう。AI は、日常から非日常に至るまで、あらゆる場所の人々に機会を生み出す可能性を秘めています。AI は、イノベーションと経済発展の新たな波をもたらし、これまでにない規模で知識、学習、創造性、生産性を高めます。
世界中のあらゆる場所で、あらゆる人に AI を役立てられることが、私がとてもワクワクしている理由です。
私たちが AI ファーストを掲げ取り組みを開始してから 8 年近くが経ちますが、進化の速度はより一層早くなっています。現在、多くの人々が Google の製品で生成 AI を利用し、より複雑な問題の答えの検索から、新しいツールを活用したコラボレーションや創作まで、1 年前にはできなかったことを行っています。同時に、開発者は Google のモデルとインフラストラクチャを活用して新しい生成 AI アプリケーションを構築しており、世界中のスタートアップや企業が Google の AI ツールで成長しています。
これらは既に信じられない出来事ですが、私たちは可能性のほんの一部にしかまだ到達していません。
私たちは大胆かつ責任を持って AI の取り組みを進めています。それは、研究に野心的に向き合い、人々と社会に利益をもたらすことを追求すると同時に、AI の能力の向上に応じて安全性を組み込み、政府や専門家と協力してリスクに対処することを意味します。そして、Google は AI 原則に基づいて、最高のツール、基盤モデル、インフラストラクチャへの投資を継続し、それらを製品に導入し提供していきます。
多くの主要ベンチマークで優れた性能を実現した高性能かつ汎用的なモデルである Gemini とともに、私たちは次の一歩を踏み出しました。最初のバージョンである Gemini 1.0 は、Ultra、Pro、Nano の 3 サイズに最適化されています。これらは Gemini 時代の最初のモデルであり、今年初めに Google DeepMind を設立したときに、私たちが抱いていたビジョンを初めて実現したものです。この新時代のモデルは、Google が企業として取り組んできたサイエンスおよびエンジニアリングの取り組みのなかでも最も大きなものです。私は、これから起こること、そして Gemini が世界中の人々にもたらす機会を心から楽しみにしています。
---Sundar
Gemini を発表
By Demis Hassabis, CEO and Co-Founder of Google DeepMind, on behalf of the Gemini team
多くの研究者と同様に、AI は私のライフワークの中心です。10 代の頃にコンピューター ゲーム用の AI をプログラミングして以来、そして神経科学の研究者として脳の働きを研究してきた長い年月を通じ、よりスマートなマシンを構築し活用できれば、人類に信じられないほどのメリットをもたらせると私は常に信じています。
責任を持って開発/実装された AI によって強化された世界という可能性が、Google DeepMind の取り組みを推進し続けています。私たちは長い間、人々が世界を理解し、世界と対話する方法からインスピレーションを得た、新世代の AI モデルを構築したいと考えてきました。AI は、賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになるでしょう。
本日、そのビジョンに私たちを近づけてくれる、高性能 AI モデル Gemini を発表します。
Gemini は、Google Research のメンバーを含む Google 全体での大規模な共同研究の成果です。マルチモーダルとしてゼロから構築された Gemini は、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな種類の情報を一般化してシームレスに理解し、操作し、組み合わせることができます。
Gemini は、これまでで最も柔軟なモデルでもあり、データセンターからモバイル デバイスまであらゆる場所で効率的に動作します。最先端の機能により、開発者や企業が AI を構築および拡張する方法が大幅に強化されます。
私たちは、モデルの最初のバージョンである Gemini 1.0 を 3 つのサイズに最適化しました。
Gemini Ultra — 非常に複雑なタスクに対応する、高性能かつ最大のモデル
Gemini Pro — 幅広いタスクに対応する最良のモデル
Gemini Nano — デバイス上のタスクに最も効率的なモデル
最先端のパフォーマンス
私たちは Gemini を厳密にテストし、テキスト、ビジョン、音声、コーディングなどにわたるさまざまなタスクにおけるパフォーマンスを評価してきました。
自然な画像の理解から数学的推論、音声や動画の理解に至るまで、広く使用されている 32 の業界ベンチマークのうち 30 で、Gemini Ultra のパフォーマンスは既存の最高水準の結果を上回っています。
Gemini Ultra は、数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理など 57 の科目の組み合わせて知識と問題解決能力をテストする MMLU (大規模マルチタスク言語理解) で 90.00% をスコアし、人間の専門家を上回るパフォーマンスを示した初のモデルです。
Gemini Ultra は、意図的な推論を必要とする異なるドメインにまたがるマルチモーダル タスクで構成される新しい MMMU ベンチマークでも、59.4% という最高水準のスコアを達成しました。私たちがテストした画像ベンチマークでは、Gemini Ultra はオブジェクト文字認識 (OCR) システムの支援なしで、以前の最高水準のモデルを上回りました。これらのベンチマークは、Gemini のネイティブでのマルチモーダリティを強調するとともに、より複雑な推論能力の初期徴候を示しています。
詳細については、Gemini テクニカル レポートをご覧ください。
Gemini は、さまざまなマルチモーダル ベンチマークで最高水準のパフォーマンスを上回ります。
次世代の機能
これまでのマルチモーダル モデルを作成する標準的なアプローチには、異なるデータの個別コンポーネントをトレーニングし、それらをつなぎ合わせてこの機能の一部を大まかに模倣することが含まれました。これらのモデルは、画像の説明などの特定のタスクの実行には優れていますが、より概念的で複雑な推論に苦労することがあります。
私たちは、Gemini をネイティブでマルチモーダルに対応できるように設計し、当初より異なるデータで事前学習させました。次に、追加のマルチモーダル データを使用してファインチューンし、その有効性をさらに洗練させました。これにより、Gemini はあらゆる種類の入力をゼロからシームレスに理解し、推論することができるようになりました。Gemini の能力は、既存のマルチモーダル モデルよりもはるかに優れており、ほぼすべてのドメインで最高水準です。
Gemini の性能や詳細についてはこちらをご確認ください。
高度な推論性能
Gemini 1.0 のマルチモーダルにも対応する高度な推論性能は、複雑な文字情報や視覚情報を理解するのに役立ちます。つまり、膨大な量のデータの中から識別するのが難しい知識を発見すること能力に長けています。
情報の読み取り、フィルタリング、理解を通じて数十万もの文書から洞察を抽出する Gemini の優れた能力は、科学から金融までの多くの分野において、デジタル技術の進化による新たな飛躍をもたらすのに役立ちます。
テキスト、画像、音声などを理解する
Gemini 1.0 は、テキスト、画像、音声などを同時に認識して理解できるようにトレーニングされているため、ニュアンスを含んだ情報をより理解し、複雑なトピックに関する質問に答えることができます。特に数学や物理学の推論の説明に優れています。
高度なコーディング
Gemini は、Python、Java、C++、Go など、世界で最も広く利用されているプログラミング言語の理解、説明、そして高品質なコードを生成できます。複数の言語を超えて機能し、複雑な情報を推論できるため、世界でも先進的なコーディング基盤モデルです。
Gemini Ultra は、重要な業界標準ベンチマークの HumanEval やウェブベースの情報ではなく著者生成のソースを使用した私たちの社内データセットである Natural2Code を含む複数のコーディング ベンチマークで優れた結果を残しています。
Gemini は、より高度なコーディング システムのエンジンとしても使用できます。2 年前にプログラミング コンテストで競争力のあるレベルのパフォーマンスに達した初の AI コード生成システムである AlphaCode を発表しました。
Gemini の特別なバージョンを使用し、より高度なコード生成システム AlphaCode 2 を開発しました。AlphaCode 2 は、コーディングを超えた複雑な数学や理論的なコンピューターサイエンスを含む、競技プログラミングの問題の解決に優れています。
オリジナルの AlphaCode と同じプラットフォームで評価した場合、AlphaCode 2 はほぼ 2 倍の問題を解決し、大幅な改善していますまた、コンテスト参加者の 85% よりも優れたパフォーマンスを示したことが推定されています ( AlphaCode の約 50% から増加)。プログラマーがAlphaCode 2に従うコード サンプルの特定プロパティを定義すると、パフォーマンスはさらに向上します。
私たちは、問題の推論、コード設計の提案、実装の支援における共同ツールとして、プログラマーの皆さまが高機能な AI モデルを活用する機会が増えることに期待しています。これにより、アプリのリリースや、より良いサービスの設計をより迅速に行えるようになるでしょう。
詳細については、AlphaCode 2 技術レポートをご覧ください。
信頼性、拡張性、効率性の向上
Google は、社内で設計された Tensor Processing Unit (TPU) v4 および v5e を使用して、AI に最適化されたインフラストラクチャ上で Gemini 1.0 を大規模にトレーニングしました。Gemini は、このトレーニングにおいて最も信頼性と拡張性が高く、最も効率的に運用できるモデルとして設計されています。
TPU では、Gemini は小型の従来モデルよりも大幅に高速に動作します。これらのカスタム設計の AI アクセラレータは、Google 検索、YouTube、Gmail、Google マップ、Google Play、Android など、数十億人のユーザーが使う Google の AI を活用した製品の中核です。また、世界中の企業が大規模な AI モデルをコスト効率よくトレーニングできるようになりました。
本日、最先端の AI モデルのトレーニング向けに設計された TPU システムである Cloud TPU v5pを発表します。 この次世代 TPU は Gemini の開発を加速させ、開発者や企業が大規模な生成 AI モデルをより迅速にトレ
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伝説の国ナウルへの飛行ルートと少しでも安く行く方法を考えた。
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2023-01-12
京都にクリプトバーをオープンします
2023年あけましておめでとうございます。このたび、京都市内の某所地下に、クリプトのバーをオープンすることになりました。クリプトというのは「crypto」で、暗号資産、ブロックチェーン、web3系のことに興味がある人が集まるバー、ということです。
prtimes.jp
2017年にOND社を作ってからやってきたことの1つに、「UNKNOWN KYOTO」という施設の運営があります。ゲストハウスと、コワーキングと、レストランが同じ建物の中に入っている複合施設で、遠くから来てもらうと、「泊まれて、仕事ができて、食事もできる」という三拍子揃った、「とりあえずここに来れば外に出なくても一通りのことができる」施設になっています。
unknown.kyoto
これはコロナが始まる前から感じていたことなんですが、例えば京都から東京に出張に行くと、宿を予約して行くのですが、チェックインした後とかで、打ち合わせの間の時間に仕事ができる場所が無くて困る、ということがよくありました。それで、コンセントとwifiが使えるカフェを探したり、コワーキング施設を探したり、とやるわけですけど、これも結構面倒くさい。探すのに時間がかかるし、そこに行くのも時間がかかる。
それから、食事も、会食があれば良いんですけど、何日も滞在していると普通に晩御飯が食べたいだけ、という日も出てきて、そういう「普通のご飯」をサクッと食べられる場所を探すのも案外面倒くさい。
そんなわけで、「宿でそのままぱっと仕事ができて、さくっとご飯が食べられたら良いのにな」とずっと思っていたわけです。
そうしたら、ONDのもう一つの事業である「物件ファン」を運営するなかで、お付き合いが深まった2つの不動産会社、「八清」さんと「エンジョイワークス」さんとお話している間に、「京都に宿とコワーキングとレストランがくっついた複合施設を作りませんか」という話が出てきて、一緒にやることになった、というのが「UNKNOWN KYOTO」を始めたきっかけです。
ちょうどONDのオフィスを探していたので、結局そのUNKNOWN KYOTOの中に自分たちのオフィスを置くことにして、それなら、ということで、施設の運営もうちの会社でやっています。
そういう経緯で、今はUNKNOWNに毎日通いながら、施設の運営もやっています。
運営をやってみて思ったのは、いろんな人の出会いが自然に生まれるのがとても面白い、っていうことです。
普通のオフィスビルで仕事をしていると、予期せぬ出会いがあることはほぼ無いので、人に会いたかったら自分でアポを取って会いに行ったり、誰かにお願いして来てもらったりする必要があります。ところが、宿やコワーキングをやっていると、どんどん人がやってくる。誰がやってくるかは読めない。読めないけど、自分ではコントロールできないような予期せぬ出会いが次々に起こります。
「世の中にはこんな生き方をしている人がいるんだ」とか、「こういう職種の人に一度話を聞いてみたいと思っていた」とか、そんな出会いが日常的にあって、たくさん刺激をもらっています。お話をする間に仲良くなって、お食事にいったり、一緒に仕事をさせていただく方も出てきています。
日常的にとてもおもしろい方がたくさん出入りされていて、こんな貴重な出会いは、ぜひ他の人にも体験していただきたい、と思い、僕がゲストの方のお話を聴きまくるというポッドキャストもはじめました。「近藤淳也のアンノウンラジオ」と言います。
近藤淳也のアンノウンラジオ
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毎回違うゲストの方に来ていただいて、これまで何をしてきたのか、その仕事は何が面白いのか、今何に熱中しているのか、などなど、とにかく聴きまくっています（笑）。基本的には時間制限を設けずに、徹底的に聴くことを優先しているので、ちょっと時間は長いんですが、その分、軽いインタビュー記事とかでは掘り下げられないような内容に踏み込めていると思います。こちらも面白いのでご興味のある方は聴いてみてください。
どんどん話が逸れてしまいますが、ついでにUNKNOWNのことをもう少し話しますと、開業後にコロナが始まって、一気にリモートワークが広まりました。東京の会社に勤めている人でも「別に東京に居なくても仕事ができるから、しばらく京都に滞在して仕事をしてみよう」という人がたくさん出てくるようになりました。
もともとコロナを予見していたわけでも、リモートワークが増えると見込んでいた訳でもないんですが、世の中的に一気にリモートワークが一般化し、ワーケーションも広がる中で、UNKNOWNのコンセプトである「泊まれて、仕事ができて、食事もできる」という三拍子揃った施設の使い勝手がとても良い、という事になって、おかげさまでたくさんの方が、滞在しに来てくれています。
おすすめは、1,2泊だけの短期滞在よりは、やっぱり3,4日とか、1,2週間とか、なんなら1,2ヶ月とか、中長期の滞在をしてもらう方が、「1箇所に全部入っている」メリットを感じやすいのでおすすめです。実際にそういう滞在をされた方の方が満足度も高いです。
僕との関係性だけじゃなく、滞在中に仲良くなった方同士が友だちになって定期的に会うようになったり、中には結婚した方々もいらっしゃって、滞在者どうしの出会いの場にもなっています。
もともとITの専門だった自分たちが、よりによって全く専門外の宿泊施設の運営をやる、という無謀な挑戦を始めたわけですけど、最近は東京のIT系の企業の方が、開発合宿をしに来られたりとか、そういう活用も始まっていて、ここに来て自分たちだから提供できる体験もあるのかな、と感じ始めています。
とても前置きが長くなりましたけれど、というわけで、この何年か、京都市内で宿泊施設の運営をやりながら、たくさんの方と出会い、交流をさせていただいています。
今回は、そういう出会いから生まれたチームのメンバーと、また「新しい施設を作ってみよう」という話が進んで実現しました。
web3は昨年くらいから興味を持ち始めて、仮想通貨を買い増したりとか（損ばかりしていますがｗ）、STEPNで遊んだり（こちらも損ばかりしていますｗ）、身近な人とNFTコレクションを作ってリリースしてみたり（こちらはなかなか売れなくて苦労していますｗ）と、自分でもプレイヤーとして少し遊んでいますが、感想としては、まだまだ普及はこれからだな、と感じています。それは、逆に言うと、まだまだいろんな機会が埋もれている、これから新しいものが広がっていく可能性がある、ということで、どんな未来がこれから来るのか、何を作ったら面白いのか、いろんな方とお話しながら考えていけたらと思っています。
バーの名前は「KRYPTO」と言いまして、Cryptoと、Kyotoをかけて、頭文字がKになっています。
UNKNOWNなどを通じて知り合った、web3事業に複数関わっている宮原さん、NFTクリエイターのHAKUさん、awabar店長の荒川さん、八清の落海さん、ビットコイナー飯田さんたちとともに、web3について語り合えるバーを作ります。
NFTの会員証を購入した人と、同伴者だけが入店でき、決済はすべて仮想通貨です。場所も秘密で、会員さんだけに明かされます。
バーの店舗の改装はこれからで、一部DIYもしますので、会員さんと一緒に店舗も作っていけたらと思っています。
関西にはあまりこういう常設のweb3系の場所がないので、新しいことが好きな方々と、面白い話ができたらと思っています。
すでに販売中の会員証50枚のうち、30枚くらい売れていて、残りは半分を切ってしまっていますが、ご興味のある方は購入してみてください。
opensea.io
jkondo 2023-01-12 12:42
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風都探偵 106話 友よ、君はなぜ悪魔に魂を売ったのか!?
{ 2021/12/01(水) }
『ビッグコミックスピリッツ』連載、「風都探偵」の106話
正直、今回は説明が多くてダレました。よって簡潔に書きます。
フィリップから聞かされるのは財団Xについて。ガイアメモリの開発に出資していた悪の親玉のような存在でした。また後年の仮面ライダーでも時おり登場するなど、組織力の高さが伺えます。その財団Xが迷路棟を建築したというのだから翔太郎は驚いた。もっとも当時から「財団X」という名前ではなかったようだけど。
その証拠にとフィリップが取り出したのはデンデンセンサーでの解析図。迷路棟の中央には6メートル四方の床面積で、高さ12メートルに及ぶ謎の空間が存在する。この空間は高密度の特殊合金を使用しているそうで、建てられた100年ほど前にそのような合金を入手できるのは兵器を作れる技術があってこそ。財団Xはヘルスタイン博士の鬼才を不老不死の開発に役立たせるために迷路棟の中に偽装して作ったのだという。
今現在も博士が生きているかはわからないけれど、謎の空間の中には不老不死に関するデータがあるに違いない。シザーズ・ドーパントはそれを守る番人のような存在ではないかとフィリップは推測。
ではシザーズはいったい誰なのか？ 考えられるのはこの三人。
・不動院春馬教授
・本条隼人の助手の羽柴ひろみ
・そして…本条隼人
これを聞かされ翔太郎は全否定。隼人は絶対にシザーズじゃないとヒートアップ。そもそも今回の依頼人は隼人なのだから、わざわざ捜査に頼むわけがないと譲りません。
けれど悲しいかな、照井が確かな情報を持ってきていた。隼人が准教授になる直前に研究の援助をした企業がある。そこが財団の隠れ蓑であると思われる企業で、しかも複数存在していたというのだ。こうした現状からもっとも疑わしいのは本条隼人というのが照井の考えです。
フィリップのみならず照井からも「疑わしいのは隼人」という見解に翔太郎は苦しむ。おやっさんからの助手になる条件とされたのが高校の卒業。けれど当時ヤンチャだった翔太郎なので勉強はからっきし。そこで泣きついたのが隼人であり、奴がいなければ高校は卒業できなかった。そんな勉強を教えてくれた大恩人を疑いたくないというので取った行動はダブルドライバーの返上。この一件についてはダブルにならならという決意の現れです。
しかし現実は悲しい。人に知られないよう辺りを見回してから隼人が取り出したのは財団Xのケース。やはり隼人がシザーズ・ドーパントなのだろうか？
友よ、君はなぜ悪魔に魂を売ったのか!?
(超獣戦隊ライブマンのOPのナレーターをほぼ抜粋)
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80.2kg (10/21)
2021.10.21 80.2kg
80.2kg！
週1で計画的チートデイをやってみることにしました。
代謝をあげるうんぬんとかではなく精神的な意味で。
そしてまた数日食生活落ち着いて、元に戻ってまた痩せていく、を繰り返せばいいかな。
短いスパンでも「計画を立てて実行できた」という自信をこつこつと積み重ねていきたい。
10月末までに80〓切っていたい。
（当時は一般誌
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