中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
ChatGPTに｢超賢者モード｣追加。月額3万円。どう考えてもヤバいやつ2024.12.06 06:37107,915 かみやまたくみ 2024年12月6日、OpenAIがChatGPTに新有料プラン｢Pro｣を追加しました。価格はなんと…月額200ドル（約3万円）。 目玉は新モデル｢OpenAI o1｣が利用可能なこと。AIサービスには月3000円ほどの課金プランがあることが多いですが、OpenAI o1は桁がちがいます。 この弩級の値付けが意味するのは、｢GPT-4oなどと比べてもさらに、ずっと賢い｣ということ。以下、OpenAIの発表内容をみていきます。 専門的な思考・計算が可能発表ではまず、OpenAI o1の数学・コーディング・科学でのテストのスコアが紹介されました。 これまで最新で賢い賢い言われてきたgpt-4oから大幅ジャンプアップ。数学・コーディングの能力が劇的にアップし、
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
ChatGPTで中学1年生向けの数学プリントを自動生成してみた AIは正しい問題を作れるか：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 数学のプリント作るの面倒だな～～ 今回はChatGPTのPython実行機能「Code interpreter」を使って中学1年生向けの計算プリントを自動生成する。ネットを探せば数学の小テスト問題はたくさん配布されているので、それをダウ
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた（DALL-EとCLIP）。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
OpenAIは新しいフレームワーク「PRM」を発表しました。これは、大規模言語モデル（LLM）の数学能力を向上させるためのもので、AIが問題を解く際の誤りをプロセスベースで特定・修正する能力を強化します。このフレームワークで訓練した大規模言語モデルは、DeepMind社の作成した数学問題集（MTAHデータセット）において他のモデルを凌駕し最も優れたパフォーマンスを見せました。 また、この手法は数学だけでなく推論能力を必要とする広範な問題の解決にも応用できる可能性があり、注目を集めています。 参照論文情報 タイトル：Let’s Verify Step by Step 著者：Hunter Lightman, Vineet Kosaraju, Yura Burda, Harri Edwards, Bowen Baker, Teddy Lee, Jan Leike, John Schulman,
2023/3/23 追記： こちら半年以上前に執筆したもので、その後私の理解も進んで内容的に更新したいところが結構あるため、近日中に非公開とさせていただき,更新後に再公開させていただくつもりです。現時点での本記事の内容は、大きく間違ってはいないけどちらほら微妙なところがあるという感じです。 （ざっくり理解するだけでも良いという人にはそれでも良いかもしれませんが、そういう方向けには 今執筆中のこちらの記事 をおすすめします。） −−−− 最近話題のmidjourneyやDALL-E、凄いですよね。中身はディープラーニング（DNN）のようです。DNNといっても色んな技術がありますが、それらにはTransformerという手法が使われています。本記事は、その手法がどんなものであるかを数式を使わずに説明してみよう、という主旨になります。 ※なお本記事は機械学習のプロの研究者ではない私の独自の解釈が
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
連載目次 微分は関数が最小値を取るときのxの値を求めるために使えます。前回はその具体的な利用例として、最小二乗法による回帰分析を行う方法を紹介しました。しかし、取り扱った回帰式はy＝axという単純なものだけでした。そこで「偏微分」を利用し、複数の説明変数があるときにも最小二乗法が使えるようにします。つまり、重回帰分析の方法を見ていこうというわけです。 そのために今回は、偏微分の考え方と計算の方法について簡単な例で見ておくことから始めます。続けて次回、偏微分を利用して重回帰分析を行う方法を紹介します。 目標： 偏微分の意味と計算方法を理解する 複数の変数があるような関数（多変数関数）を微分するときに、1つの変数にだけ注目し、それ以外は定数として扱うというのが偏微分です。簡単な例を示しておきます。
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
『AI』とは『人工知能』という意味の『Artifical Intelligence』の頭文字をとったものです。 人工知能の研究の目的は、人間のような知能の働き(の一部)をコンピュータ上で実現することです。 人工知能の代表的な応用分野として、ゲームやパズルへの応用があげられます。これらは、チェスや囲碁、将棋などのゲームで行います。これがもっとも身近な人工知能ではないでしょうか。 ゲームやパズルの問題を解くためには、非常にたくさんある選択肢の中から、もっとも有効な答えを素早く探し出さなければいけません。つまり、答えの探索が主な手段となります。 また人工知能の他の分野として、定理の証明があります。これは、数学の定理をコンピュータによって自動的に証明させる分野です。つまり、与えられた公理を使って推論を行い目当ての定理を導きだそうというものです。 ここまで述べてきた人工知能の他には、エキスパートシス
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