生成AIの最新動向と活用_明治学院大学_永田

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June 11, 24

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Generative Ai Study Group Master

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1.

生成AIの最新動向と活用 明治学院大学 情報数理学部 教授 永田 毅(ながた たけし) 1

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自己紹介 • 名前:永田毅(ながたたけし)[email protected] • 1997年3月 • 1997年4月~2024年3月 筑波大学大学院物理学専攻修了 (原子核理論), 博士(理学) みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社 物理シミュレーション、移動通信、画像解析、機械学習に関する研究開発を担当 • 2012年8月~ 筑波大学 グローバル教育院 教授 • 2024年4月~ 明治学院大学 情報数理学部 教授 2

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今日の内容 • 明治学院大学 情報数理学部のご紹介 • 生成AIの最新動向 • 生成AIの新しい活用例(私の研究から) 3

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明治学院大学 情報数理学部のご紹介 (2024年4月開設) 4

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情報数理学部 5

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情報数理学部の講師陣 6

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情報数理学部: カリキュラム 7

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生成AIの最新動向 8

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生成AI発展の歴史 パラメータ数 自己回帰 1.17億 15億 Transformer GPT-1 GPT-2 自然言語処理 PGGAN 3550億 100兆 学習データを2023 年4月まで拡張 映像や音声で 質問に応答 GPT-3 ChatGPT GPT-4 GPT-4 turbo GPT-4o Scaling Law1 MUSIC-GEN Scaling Law2 MUSIC-LM 画像と文章の 類似度 自己回帰 画像生成 GAN 1750億 Vision Transfomer StyleGAN DALL-E 自然言語(プロンプト)で画像生成 動画生成 Parti CLIP GLIDE DALL-E2 敵対的生成モデル DDPM ADM LDM DALL-E3 Stable Diffusion Midjourney ~2019 Sora Style CLIP StyleGAN2 拡散モデル 楽曲生成 2020 2021 9 2022 Stable Diffusion v3 Midjourney v6 2023 2024

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GANの仕組み 敵対的生成ネットワーク(GAN、Generative Adversarial Network)は、2つのAIを競わせることで、画像 生成の精度を向上させる仕組みである。偽札犯と警察(偽札検出器)が互いに競うことで、結果的に高 精度な偽札が作られるようになる、という皮肉な現象が、AIに活用されて成果を上げている。 フィードバック Generator Discriminatorを騙す画 像を作ろうとする (最終的に利用するの はGeneratorのみ) フェイク画像 Discriminator Generatorが作ったフェイ ク画像を見破ろうとする 本物の画像 10 フェイクの確率 本物の確率

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拡散モデル:ノイズを利用した画像生成モデル 完全なノイズ画像になるま で画像にノイズを加算して いき、各ステップにおける 画像と加算したノイズの関 係を学習しておく。 予測フェーズでは、ノイズ 画像を作成し、テキスト情 報を参考にしながら、ス テップごとにノイズを予測 してノイズ画像からノイズ 成分を引いていき、最後に 画像を完成させる。 https://qiita.com/adriantam/items/ad974f371b2 b047082ff Rombach, Robin, et al. "High-resolution image synthesis with latent diffusion models." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022. 11

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Transformer:自然言語処理の画期的な技術 • 「GLUE」(General Language Understanding Evaluation)は、英語圏における自然言語処理の標 準ベンチマーク。「同義言い換え」「質疑応答」といった、言語に関するテストデータが含 まれており、総合的な言語能力を算出する。2019年には人間の平均点を超えるAIが誕生した。 12

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Transformer:機械学習の画期的な技術 2017年にGoogleが発表したTransformerは、GoogleのBERTやOpenAIのChatGPTのベースになっている。 入力は品詞単位ではなく、文章単位になっており、文章中の単語同士の関係を分析する。 文章はサイズが可変であるため、文章の最大文字数を規定しておき、最大文字数未満の文章は、最大文 字数までpadding(空白などの無意味な文字で埋めること)することで、固定サイズの入力となっている。 Transformerでは、自己教師あり学習により、Attention(ある単語の意味を解釈するために、他のどの単 語に注目すれば良いか)を学ぶことで、文章中の単語同士のつながりを分析することに成功した。 自己教師あり学習:文章中の一つの単語を隠し、その単語が何かを当てる学習を行う。 あの有名人は赤い〇に乗ってやってきた。 あの鉄面皮には赤い〇が通っているのだろうか? りんご? 自転車? スポーツカー? りんご? 血? 生徒? 13

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Transformerを利用した自己回帰モデル Transformerを利用したエンコーダとデコーダを用意し、デコーダ部では自身の出力を自己回帰して入力 することで、文章をシーケンシャルに出力する。 I love you _ デコーダ エンコーダ 私 は あなた が _ 好き 14 I love you

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Vision Transformer:画像版Transformer Transformerの自己教師あり学習を画像に応用すれば、画像中のある領域を隠し、その領域に何が写って いるかを当てる学習が可能(Vision Transformer)。 Vision Transformerが画像認識時に着目したAttention領域 Dosovitskiy, Alexey, et al. "An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale." arXiv preprint arXiv:2010.11929 (2020). 自己教師あり学習の例 https://arxiv.org/pdf/1604.07379.pdf 15

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CLIP:自然言語と画像の融合 自然言語と画像を潜在空間にエンコードし、潜在空間上で、画像と自然言語の類似度を計算する。 すると、自然言語⇔画像 の相互変換が可能になる!(約4億枚の画像と画像のキャプション(文章)を学習) https://github.com/openai/CLIP 16

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ChatGPT ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)は、OpenAIが2022年11月 に公開した人工知能チャットボット(会話するAI)であり、以下の3ステップ で学習が行われる。 1.GPTのファインチューニング 入力文と出力文のペアを数万セット用意し、所望の結果が得られるように学習モデルを調整。 2.RM(Reward Model)の学習 以下の3つの指標を採点するモデルを学習する。 真実性:デマやミスリードの情報ではないか 無害性:人や環境を物理的・精神的に傷つけていないか 有益性:ユーザーのタスクを解決してくれるか 3.RMを利用したGPTの強化学習 RMを利用し、GPTモデルを仕上げていく。 17

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ChatGPTの応用 ChatGPTの出力にはまだまだ嘘が含まれており、そのまま信用するわけにはい かないが、執筆やコード作成のスケルトンとしての利用価値は高い。 また、ChatGPTを特定の分野に特化させるというニーズも高い。 1.コンテキスト学習 プロンプトエンジニアリングの一種。 質問時に、当該分野の資料をつけて、その資料に沿って回答するよう要請する。 2.ファインチューニング 当該分野の資料をもとにファインチューニングする。 現在はGPT3.5がファインチューニング可能だが、年内にGPT4がファイン チューニングに対応すると予告されている。 18

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コンテキスト学習の例:マツコGPT マツコデラックスさんの質問応答集に倣って回答してください、と要請する。 マツコデラックスさんの質問応答集(数百程度) 19

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コンテキスト学習の例:マツコGPT 20

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コンテキスト学習の例:マツコGPT 21

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コンテキスト学習の例:マツコGPT 22

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ChatGPTは知能と言えるのか? 哲学者のジョン・サールは、 1980年に “Minds, Brains, and Programs” という論文の中で、チューリングテストを批判的に議論するために、中国語 の部屋という思考実験を発表した。 イギリス人のA氏が閉ざされた部屋に入る。A氏は中国語が全く読めないが、「こういう漢文が来たら、こういう漢文で返答しろ」という膨大な対 応表を渡されている。 中国人のB氏は、この部屋に、紙のメモで質問を行う。すると、A氏は、対応表に照らし合わせて、回答する。何も知らないB氏にとっては、この部 屋の人物は、中国語に堪能なように見えるであろう。 しかし、A氏は、中国語に関する知識は全くないのである。特化型AIも、これに似た関係にあると言える。ChatGPTは、対応表は使わずに、その場 で適応的に文章が生成され、あたかも意味がわかっているように回答しているが、意味は全く理解していない。 你是人类?人工智能? (あなたは人間?AI?) 我是一个人。 (私は人間です) 23

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生成AIの新しい活用例(私の研究から) 24

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生成AIを利用したドメイン顔画像生成 潜在変数をさらに主成分分析(PCA)で次元圧縮する。すると、ランダムな主成分得点を与えれば、主成分 係数を利用して、学習した顔画像データベースの統計的な特徴を備えたバーチャルアイドルが生成できる。 本プロジェクトの成果は、日本顔学会の2023年次大会で発表された。 主成分得点 画像枚数 PCA 潜在変数行列 (Latent Matrix) 1980年代女性のデータ 主成分数 StyleGAN2 主成分係数 Restyle Encoder 512×18 画像枚数 ランダムな 主成分得点 バーチャルアイドルの潜在変数 = 1980女性の平均値 + 第1主成分得点×第1主成分係数 + 第2主成分得点×第2主成分係数 + ・・・ 1980年代女性のバー チャルアイドル

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生成AIを活用した脳内イメージ可視化システム • 生成AIを活用して、人の脳内イメージを可視化するという、新しい価値を生み出した例であ る。この考え方は、2次元画像だけではなく、人が脳内でイメージするあらゆるもの(デザイ ン、音楽、等)に適用できる可能性を秘めている。特許取得済。 初回はランダムな顔が提示される 2回目以降は、ユーザーが選択した顔の近傍で、 ランダムな顔が生成される。 26 ユーザーが選択した顔 ターゲット顔

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アイドル顔画像分析プロジェクト 全学向け「AIデータサイエンス入門」の講義履修者の提案により、「アイドル顔画像分析」プ ロジェクトが行われた。各年代のアイドル顔画像を収集し、生成AIに学習させることで、各年 代の平均顔を生成するとともに、各年代の理想のバーチャルアイドル生成システムを作成した。 1980年代女性 1980年代男性 1990年代女性 1990年代男性 2000年代女性 2000年代男性 2010年代女性 2010年代男性 平均顔 生成したバーチャル アイドルの例 平均顔 27 生成したバーチャル アイドルの例

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アイドル顔画像分析プロジェクト 本研究の成果は、日本顔学会の年次大会、フォーラム顔学 2023(2023年10月14日-10月16日)で発表され、見事、ポス ター発表部門のオーディエンス賞を受賞した。

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顔画像のドメイン変換プロジェクト 顔の加齢シミュレーションや一般人→アイドル変換等を行う。 動的画像処理実利用化ワークショップ DIA2024にて学会発表 29

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顔画像のドメイン変換プロジェクト 顔の加齢シミュレーションや一般人→アイドル変換等を行う。 動的画像処理実利用化ワークショップ DIA2024にて学会発表 30

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ご清聴ありがとうございました! 31