Metaが広告スイート「Advantage」を拡充：ワンクリックでAI配信へ移行、カタログ広告で動画対応も
Metaは広告自動化ツール「Meta Advantage」の新機能を発表した。Ads Managerの「複製」から手動キャンペーンをワンクリックでAdvantage+ショッピングキャンペーンに移行可能になったほか、カタログ広告での動画クリエイティブ配信や、ターゲット設定をAIの提案として扱う「Advantage+ audience」のテストも開始した。
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MetaがImageBindをオープンソース化：視覚・音声・動作など6つのデータを統合
Metaはテキスト、音声、画像・動画、赤外線熱画像、深度、IMUセンサーの動作データという6種類のデータを1つの埋め込み空間に統合する研究モデル「ImageBind」をオープンソース公開した。多角的な感覚データを横断処理できるのが特徴だが、現時点では研究段階であり実製品への即時適用はない。
Googleの内部文書が流出：「我々にもOpenAIにも堀はない」
Google の研究者が記した内部文書が流出し、Google も OpenAI も AI 競争における確固たる「堀」を持たないと警鐘を鳴らしました。Meta の LLaMA 流出以降、オープンソース陣営が LoRA などの技術で急速に進化しており、閉じた巨大モデルに固執する戦略は見直しを迫られています。
Meta、生成AIエージェントを数十億人に届ける計画を公表
Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは決算説明会で、生成AIを全製品に統合し数十億人にAIエージェントを届ける方針を明かした。WhatsAppやMessenger向けのチャット機能、Instagram向けの画像生成ツールなどを開発中で、今後数カ月以内に最初の製品を投入する予定だ。
Meta、視覚モデル「DINOv2」をオープンソース公開：微調整なしで高精度
Meta AIは自己教師あり学習を採用した画像認識モデル「DINOv2」をオープンソース公開した。テキストキャプションやラベル付けデータに依存せず、ファインチューニングなしで分類やセグメンテーション、深度推定など多彩な視覚タスクの汎用バックボーンとして活用できる。
Metaがメタバース教育の可能性を解説、VRで学習効果向上へ
MetaはVRやMR技術が教育に与える影響についての見解を発表した。日本の通信制高校でのMeta Quest 2活用や、米大学での仮想化学実験室による成績向上事例を紹介。没入感が生徒の集中力や理解度を高める一方、普及には教師の育成や格差是正が不可欠だと指摘している。
PyTorch 2.0 正式リリース：torch.compile 導入でモデル実行を大幅高速化
PyTorch チームは PyTorch 2.0 を正式発表した。従来の使い勝手を維持しながらコンパイラ基盤を刷新し、中核となる torch.compile API を追加。AMP 精度で平均 36% の高速化を実現した。FlashAttention 相当の最適化機能も標準統合されている。
大規模言語モデルに訪れた「Stable Diffusion」の瞬間：LLaMA が手元のノート PC で動く
開発者の Simon Willison 氏は LLM が Stable Diffusion と同様のオープン化の転換期を迎えたと指摘しました。Georgi Gerganov 氏の「llama.cpp」による 4bit 量子化により、Meta の LLaMA が MacBook 上で直接動作可能となり、個人環境での実行が一気に現実味を帯びています。
Meta、生成AIの新チーム設立：WhatsAppやMessenger向け「AIペルソナ」開発へ
月曜日、Meta のマーク・ザッカーバーグ CEO は生成 AI に特化した新チームの立ち上げを発表した。まずは表現ツールの開発から着手し、長期的には WhatsApp、Messenger、Instagram 向けに支援を行う「AI ペルソナ」を組み込む計画だ。本格展開にはまだ多くの基礎的作業が必要だという。
Meta、基底言語モデル「LLaMA」を発表：最大650億パラメータ、研究向けに提供
Metaは70億から650億パラメータの基底言語モデル「LLaMA」を発表した。より少ない計算資源で動作するよう設計されており、130億パラメータ版は1兆トークンで学習されている。現在は学術機関などの研究者を対象に、非商用ライセンスで申請ベースの提供となる。
ShutterstockがAI画像生成を導入：DALL-E 2搭載、商用ライセンスにも対応
Shutterstockは自社のCreative Flowプラットフォームで、OpenAIのDALL-E 2を活用したテキスト画像生成機能の提供を開始しました。生成された画像はそのまま商用ライセンスを取得可能で、学習データを提供したクリエイターへの還元も明言しています。
MetaのチーフAI科学者、ChatGPTは「革新的ではない」と発言
MetaのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏は先週の取材で、ChatGPTは基礎技術の面で革新的なものではないと指摘した。Transformerや自己教師あり学習など既存の研究を巧みに組み合わせた「優れたエンジニアリングの成果」だと評価し、科学的ブレイクスルーではないと述べた。
MetaがShutterstockと提携拡大：数百万点の画像や音楽をAI学習に活用へ
MetaとShutterstockが提携拡大を発表し、MetaがShutterstockの保有する数百万点規模の画像、動画、音楽素材をAIモデルの学習と検証に利用可能となった。ShutterstockはAI学習データを提供したクリエイターに報酬を還元する枠組みを強調しており、著作権リスクを回避したデータ調達が進む。
Meta、広告配信の差別を防ぐAIシステム「VRS」を米国で導入
Meta は広告配信におけるバイアスを抑える AI システム「VRS」を米国で導入した。米司法省との和解に基づく措置で、機械学習によって実際の閲覧層の人種・民族分布を測定して調整する。まずは住宅広告に適用され、今後は融資や雇用広告にも広げる方針だ。
マイクロソフトの音声モデル「VALL-E」、わずか3秒の音声から声を再現
マイクロソフトはテキスト読み上げAIモデル「VALL-E」を発表した。わずか3秒の音声サンプルから、話し手の音色や感情のトーン、空間の音響まで再現できるという。Metaのデータセットで学習されたが、なりすまし等の悪用リスクを考慮してコードは非公開となっている。
2023年のAI進化展望：ChatGPTと画像生成の先にある激変
OpenAI社長のGreg Brockman氏が「2023年のAI進化は2022年を退屈に見せる」と予測した。GPT-4の登場やBing検索への対話型AI統合、コーディング支援の普及が進む見込みだ。画像にとどまらず、テキストや音楽、プログラミングなど多領域で自動化の波が本格化する。
深層学習がメタバースを加速する理由：音声翻訳から生成AIキャラクターまで
深層学習はメタバースの進化において不可欠な基盤技術となりつつある。視線追跡や3D再構築に加え、Metaのリアルタイム音声翻訳や、定型文に頼らない生成AIチャットボットによるブランド代表の対話が実現しつつある。仮想世界での自然な体験を深層学習が支える。
MetaがHabitat 3.0を発表：仮想空間で人間とロボットが家事を共同作業
Metaが身体性AIシミュレーター「Habitat 3.0」と3Dデータセット「HSSD-200」を発表。ロボットと人間アバターが同じ仮想空間で部屋の片付けなどを共同で行う訓練が可能になり、狭い通路で道を譲る協調行動も獲得できます。実機テストのコストと安全リスクを大幅に下げる一歩です。