ついに「GPT-4」を超えた Anthropic「Claude 3」
Anthropicは3月4日、同社の大規模言語モデル（LLM）「Claude」の最新版となる「Claude 3」ファミリーを発表。チャット型AI「claude.ai」およびAPIで使用できる。 3つのモデルを用意 Claude 3には「Claude 3 Haiku（以下Haiku）」「Claude 3 Sonnet（以下Sonnet）」「Claude 3 Opus（以下Opus）」の3つのモデルが用意されている。 Haikuはコストと反応速度に特化した、ファミリーで最もコンパクトなモデル。シンプルなインプットに対してこれまでにない速度で回答するという。同時翻訳など速度が重要な用途に向いているほか、ランニングコストもサイズもファミリーで最も小さいため比較的小規模なプロジェクトに向いている。 APIで使用する際の価格は100万トークンごとに入力が0.25米ドル（およそ38円）、出力が1.25米
Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview
A comprehensive study of the advanced retrieval augmented generation techniques and algorithms, systemising various approaches. The article comes with a collection of links in my knowledge base referencing various implementations and studies mentioned.Since the goal of the post is to make an overview & explanation of avaliable RAG algorithms and techniques, I won’t dive into implementations detail
【GPTs（GPT Builder）】ノーコードで自分専用のChatGPTを開発できる！使い方や活用事例を紹介 | WEEL
日本時間11月7日午前3時にOpenAI DevDayが開催され、ChatGPTの新機能「GPTs」が新たにリリースされました。 この機能を活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れるようになります。 しかも、自然言語のみでツールを作成できるので、プログラミングに関する難しい知識は一切必要ありません！ 今回の記事では、GPTsの機能や使い方、活用事例をご紹介します。 最後まで目を通していただくと、GPTsを使ったAI開発の手法を理解できるので、今後はシステム開発を外注する必要がなくなるかもしれません。 ぜひ、最後までご覧ください！ なお、OpenAI DevDayで公開されたGPTs以外の最新ツールを知りたい方はこちらの記事をご覧ください。 →OpenAI DevDay日本最速レポ！GPT-4 Turbo、GPTs、Assistant APIとは？ChatGPT最新情報徹底
OpenAI Vision API の使い方や料金について｜ChatGPT研究所
OpenAI Vision API とはOpenAIは、自然言語処理の分野で広く認識されているGPT-4というモデルを提供しています。 そして最近、このモデルに画像認識の機能を追加したGPT-4 with Vision（以下、Vision API）がリリースされました。 この記事では、そのVision APIについて詳しく解説します。 Vision APIは、テキストだけでなく画像も理解することができるAIモデルです。 これにより、GPT-4が利用できる領域が大幅に広がりました。 Vision APIの使い方Vision APIは、画像のURLを指定するか、Base64でエンコードされた画像を直接リクエストに含めることで、画像をモデルに提供できます。 画像はuser、system、assistantのメッセージのいずれにも含めることができます。 以下に、Pythonでの使用例を示します。
GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB
異種LLM同士の議論 米ノースカロライナ大学の研究者らは、異なる種類の大規模言語モデル（LLM）同士に議論させるというアプローチを採りました。 このアイデアの背後には、異なるモデルがそれぞれの強みと弱みを持っているという認識があります。例えば、GPT-4は一般的なテキスト生成に優れている一方で、Bardは物語生成に特化しています。これらのモデルを組み合わせることで、より高度な推論が可能になると考えられています。 研究者らは、複数の異なるLLM（GPT-4、Bard、Claude2など）を円卓会議のような形で議論させるアイデアを形にしました。各モデルは独自の視点と推論能力を持ち寄り、最終的な回答や結論を出す過程が検証されました。 異種LLMs円卓会議ツール 研究者らはただ実験を行って報告するだけでなく、LLM同士に議論させて答えを提出させるプロセスを自動化するツールも提供しています。このツー
ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析
ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること
ChatGPTのCode Interpreterはどこまでできるのか
この記事は2023/07/09時点での内容になります。今後のChatGPTのアップデートによってこの記事での検証結果は変化する可能性があります。 先日（2023/07/07）、OpenAIの公式Twitterアカウントから以下のアナウンスがあった。 そこで自分のアカウントの設定画面を見てみると、どうもすでにCode Interpreterがすでに利用できるようだったので、何ができて何が出来ないのか遊んでみた。 ChatGPTのCode Interpreterとは そもそもこのCode Interpreterは何ができるのか、さきほどのツイートには以下のように書かれている。 It lets ChatGPT run code, optionally with access to files you've uploaded. You can ask ChatGPT to analyze data
OpenAI API を用いた文書校正(誤字脱字検出) | blog.jxck.io
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
Azure OpenAI on your data でノーコードで ChatGPT 対応エンタープライズサーチを構築する - Qiita
はじめに Microsoft Build 2023 で発表のあった Azure OpenAI on your data のパブリックプレビューが開始されました。「on your data」の名前の通り、Azure OpenAI Studio の Chat Playground 上で Azure Cognitive Search のデータを参照し、モデルが知らない内容を答えられるようにしてからノーコードでAzure AD 認証付きチャットアプリのデプロイまでやってしまうという機能です。 内部アーキテクチャ 「on your data」の仕組みは以下のようなアーキテクチャになっていると考えられます。考えられますというのは、Azure Cognitive Search からの Grounding の処理が on your data REST API 内部で行われるため、詳細が隠蔽されているためで
マイクロソフト、ChatGPTに任意のドキュメントを読み込ませて回答を得られる「Azure OpenAI Service On Your Data」パブリックプレビュー開始
マイクロソフトは、ChatGPTとChatGPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませることで、そのドキュメントに基づいた回答を自然言語で得られる新サービス「Azure OpenAI Service On Your Data」のパブリックプレビューを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどをChatGPTに読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のChatGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 さらに、ChatGPT/ChatGPT-4に任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、そのままチャットボットAIをWebアプリケーションとして公開する機能が備わっています。 これにより、ドキュメントやデータを読み込ませるように設定したチャットAIのサービスを、簡単
OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加] - Qiita
OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加]Python自然言語処理OpenAIbertembedding TL;DR OpenAI の Embeddings を JSTS で評価したところ、 BERT を JSTS でファインチューニングした場合には劣るものの、分散表現を得る手法としては十分な性能を持っていることが分かった。 Amazon Titan Embeddings が 2023 年 9 月 29 日に GA (一般提供) になったので追加調査したが、 JSTS スコアは OpenAI がまさった。 Cohere Embed Multilingual が Amazon Bedrock にて 2023 年 11 月 13 日に利用可能になったので追加調査したが、 JSTS スコアにおいて OpenAI
![OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be9e9d2c068ced038e3e8d2c654a137f1b82d114/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwYWtleWhlcm8lMjBpbiUyMCVFNiVBMCVBQSVFNSVCQyU4RiVFNCVCQyU5QSVFNyVBNCVCRSVFMyU4MiVCMCVFMyU4MyVBRCVFMyU4MyVCQyVFMyU4MyU5MyVFMyU4MiVCOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZTc5NzE4ZTQ4NTI4MjdiYjFmYWNiYmVjMjhkZTNiOTU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D892bb4ae55a3336049e0a03113b5d4b3)
OpenAIのEmbeddings APIを使って文の意味上の類似度を計算
はじめに おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 前にBERTを使って文をベクトルに変換してからなんやかんやする記事を書いてから約半年が経過したのですが、その間にChatGPTが大きく流行り、言語生成系AIに大きな風が吹きました。 というわけで今回は、OpenAIのEmbeddings APIを利用し、記事タイトルの類似度を見てみようと思います。 準備 今回も例のごとくGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja OpenAIのEmbeddings APIを利用できる様にAPIキーは事前に取得しておいてください。 まずは必要なライブラリを使えるようにします。
OpenAIのFunctionCallingを理解する
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな？」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
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ChatGPT Code Interpreter(コードインタープリター) の紹介：Code Interpreterの使い方と活用事例20選｜ChatGPT研究所
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GitHub - knuddelsgmbh/jtokkit: JTokkit is a Java tokenizer library designed for use with OpenAI models.
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