GPT-4o API：料金、利用方法などを完全解説
GPT-4oを自分のプロジェクトに導入したり、それを使って新しいプロジェクトを開発したりしたい場合、Apidogという完璧なAPI管理ツールを使うことがおすすめです。ApidogではOpenAI APIプロジェクトを便利にアクセスして、GPT-4o APIを直ちに利用したり、テストしたり、自分のプロジェクトに導入したりすることができます。 また、完全に無料なツールなので、下記のボタンから無料でApidogを利用し始めましょう👇👇👇 buttonGPT-4oとは？GPT-4oとは、米国時間5月13日にOpenAI社がによって発表された最新のAIモデルになります。4oのoはomniの略で、「すべてを包括」という意味合いがあり、これまでのテキストと画像か、音声でChatGPTとやりとりする利用方式とは違い、テキスト、音声、画像やビデオを組み合わせて、GPT-4oとやりとりすることができるよ
ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法（ちょっとわかりづらいので解説）
5月14日未明に発表された超絶高性能化したChatGPTの新バージョン「GPT-4o」は、無課金勢にも開放されると聞いて大喜びしたはいいけど、「なんか俺のChatGP、前のまんまなんだが……」というあなた。実はもうあなたも、すでにウワサのGPT-4oを使えるようになっています。 とはいえ、ちょっとばかり確認の仕方が分かりづらいので、簡単に解説しようと思います。 実はこんなとこにある無課金ユーザー向けのモデル選択 まず、いつものようにChatGPTのサイトにアクセスします。まだアカウントも持っていないよって方は、ここでは詳細は省きますので、どこかの情報を参考にしてちゃちゃっと作ってください。 ChatGPTのサイトにアクセスすると、下のような画面になるかと思います。
この本を読んだら、Stable Diffusionで画像生成を思い通りにできるようになった！ かなりお勧めの解説書です -Stable Diffusion画像生成［本格］活用ガイド
※本ページは、アフィリエイト広告を利用しています。 「はじめてでもここまでできる」の本書タイトル通り、読んで3時間ほどでStable Diffusionの画像生成を思い通りにできるようになりました！ Stable Diffusionでどんなことができるのかは知っていましたが、実際に自分のPCにセットアップし、プロンプトによる画像生成をはじめ、色塗り指定や画風指定、キャラをAIに学習させての画像生成までできました。Stable Diffusion初心者の人にお勧めの解説書を紹介します。 また、少しやってみたけどTextual InversionやControlNetやLoRAなどがうまく使えない、そんな人にもかなりお勧めです。 本書は「はじめてでもここまでできる」というタイトル通り、初心者向けの解説書です。そして「本格活用」とあるように、ただ使えるようになるだけでなく、塗りの書き込み感、色塗
続・生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会！
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ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの？って聞いてみたら
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ． ぼく： How were you implemented? Is it deep learning-based? ChatGPT: I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language. GPT-3 is trained using a techni
MLのアルゴリズム以外を取り扱った勉強会を開催した話 - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
年末までにこのエントリを投下したい、と思いつつ、あれよあれよと年があけてしまいましたが、去る2017年12月に表題の通り、機械学習のアルゴリズム「以外」を対象としたML Ops Study（仮）#1 という勉強会を開催してみました。 経緯など ここ数年、機械学習やらディープラーニング、と言われる領域に親しいところに身を置いていて、自分の興味が機械学習や高度な分析の社会実装に興味があることが分かってきました。幸いにして、機械学習ブームによって、機械学習のアルゴリズム部分に関する勉強会や書籍はたくさん世の中に出てくるようになり、結果、多くの人が機械学習のアルゴリズムを勉強をするようになったように思います。一方で、問題を解決できそうなアルゴリズムがあったとしても、実際はそれを仕組みに落としていくところ、仕組みにした後に継続的に運用し続ける部分に関しての知見やノウハウはなかなかないのが現状です。こ
機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします（笑）。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読んで字の如し、「あなたの機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由」というグサグサ刺してくる論評記事です。あまりにもオリジナルの記事が素晴らしかったということか、KDnuggetsに誘われてrepostされた模様です*1。 最近は機械学習の学術・技術的研究開発も極めに極まったところで一息つく感じになってきている印象で、どちらかというとインダストリーサイドではML Opsという考え方が提唱されるようになってきています。そ
DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep
(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま
AIが長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれるエンジン「IMAKITA」を使ってみた - GIGAZINE
「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応 → 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は
「電王戦」5年間で人類は何を目撃した？ 気鋭の文化人類学者と振り返るAIとの激闘史。そしてAI以降の“人間”とは？【一橋大学准教授・久保明教氏インタビュー】
（画像は第2期 電王戦の公式サイトより） 今週土曜、「佐藤天彦叡王 vs Ponanza」の対局をもって、様々な名勝負を生み出してきた「電王戦」の歴史が遂に終わりを告げる。 第一回電王戦で、米長永世棋聖と将棋ソフト「ボンクラーズ」が対局したのは、2012年の1月。開始当時を思い返せば、そもそも棋士とAIが公開の場で戦う行為そのものが「衝撃的」であり、さまざまな物議を醸していた。 ※「電王戦」終了の理由については、上記PVの中で説明がなされている。また、第2期電王戦記者発表会の席上で、ドワンゴ川上量生会長が「人間とコンピューターが同じルールで真剣勝負をするスタイルの現状の電王戦は、歴史的役割は終わったと考えて、今回で終了することに致しました」と発言してもいる。 それから5年――今やすっかり状況は変わった。ビジネス誌には「AIが人類の職業を奪う」などのセンセーショナルな見出しが躍り、昨年はGo
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