こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される

ChatGPTを試用している中で、質問に対する回答が誤っていることがあります。自社の情報をWebサイトで提供している企業として、どのようにすれば、GPTがより正確な自社の情報を学習するようになるのでしょうか。 ChatGPTに質問しつつ考えてみました。 はじめに ChatGPTについて、日々さまざまな応用が提案されています。 そのChatGPTを試用している中で、質問に対する回答が誤っていることがあります。自社の情報をWebサイトで提供している企業として、どのようにすれば、GPTがより正確な自社の情報を学習するようになるのでしょうか。 ChatGPTに質問しつつ考えてみました。 事前調査 まず、Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)について調べてみました。 WikipediaのGPT-3に関する項目では、GPT-3 の事前学習データについて

研究室のSlackチャンネルに最新の論文を共有してくれるbotがあれば、議論をもっと活発化できるのでは？と思ったので試しに作ってみました！ 目標 こんな感じで、時間通りにarxiv論文を要約したものをシェアしてくれるSlackbotを作ります。 手順 SlackBotのためのAPIトークンを生成 OpenAIのAPIを取得 Pythonコードを作成 Google Cloud Platform（GCP)で実行を自動化 完成！ 1. SlackBotのためのAPIトークンを生成 Slack APIのページからbotを作成する必要があります。 この方の記事で詳しいやり方が紹介されているので、参考にしながらアプリ作成、APIトークン生成、ワークスペースにアプリをインストール、メッセージ送信のテストまでやってみてください。 2. OpenAIのAPIを取得 今回は取得した論文を要約するために、Cha

We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin