Claude 3 Opus、ずっと待ってました! AWSの生成AIサービス、Amazon Bedrock。 多数の生成AIモデルがAPIとして利用できますが、テキスト生成で非常に高性能なのがAnthropic社のClaude 3シリーズです。 OpenAI社のGPT-4シリーズと日々、追いつけ追い越せを続けています。 Claude 3登場後、3モデルあるうち最上位の Opus モデルだけはなかなかBedrockにリリースされませんでしたが、ついに先ほどオレゴンリージョンに出現したようです! まだAWS公式リリースはないですが、近日中にWhat's New等でアナウンスされるものと思われます。 ※今回も宇宙最速の発見者はひるたさんでした。いつもありがとうございます🙌 そもそもBedrockって何だっけ? こちらの資料で紹介していますのでご覧ください! なお、凄腕Bedrockerの @he
Claude 3 Opus 楽しいですね。 GPT-4が出てから1年、個人的な趣味としてGPT-4にたまに自分用に創作をしてもらっていたのですが、過去にGPT-4とやってきたタスクでClaude 3 OpusとGPT-4両方に出力させ比較してみました。 30のタスクで人間(私)、GPT-4、Claudeの3者で結果を比較評価しました。多数決した結果はGPT-4の勝利でしたが、体感的にはほぼ互角、Claude 3 Opusはたまに絶対にGPT-4には出せなそうな出力をするのが面白い、という感想です。 今回使ったprompt、モデルの出力、評価結果、モデルによる評価判断の出力はすべてこのGoogleスプレッドシートで共有してますので、興味ある方は眺めてみてください。 数が多いので、もし見る方はこの辺りを見るのがおすすめです。 No.1「恋愛ゲームのバッドエンド会話」 No.12「ユニークなファ
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない?」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル(LLM)だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは? 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
claude3を使ってみたら、ライティングの仕事が無くなるかもしれない瞬間を目の当たりして、衝撃を受けた件 ひと言で結論を言うと、昨日はclaude3に衝撃を受けて、興奮して眠れませんでした…。 四の五の言わずにアウトプットを見せちゃいたいんですが、 ●打合せをZoom録画 ↓ ●録音データをCLOVA noteに放り込んでテキスト化 ↓ ●出てきたテキストファイルをノールックでclaude3に添付して、たった4行のプロンプトで指示 CLOVA noteに放り込むところから、トータルの所要時間、長めに見積もっても10分。それで出てきたのがこれです ↓ 【タイトル】 SFプロトタイピングが拓く、KOBIRAの未来 ~物語を通じて、全社で創る10年後のビジョン~ 【本文】 先日、「SFプロトタイピング」という新しい手法について、詳しくレクチャーを受ける機会がありました。講師を務めてくださったの
Claude 3 Opusに課金しました Claude 3 Opusの評判があまりによいので、課金してしまいました。 色々試してみました。ベースにしたのは公式プロンプトです。 Claude 3 Opusに無茶ぶりで 「完全に完成した Web アプリゲームを 1 つの HTML ファイルとして作成してください。ヴァンパイアサバイバーみたいなゲームがいいです。」 ってお願いしたら、一発で脳汁ドバドバ出るゲーム作ってきたので笑っちゃった pic.twitter.com/2i5gGlICbN— からあげ (@karaage0703) 2024年3月17日 プロ驚かない屋として、初のYouTube配信もしてみました。 配信中に作ってみた、インタラクティブでクリエイティブなWebサイトです。 結果、何度も驚いたり、家族からかかってきて電話で中断し、しかもマイクの設定のせいでその会話がうっすら聞こえると
はじめに 今回は、今話題の Claude 3 でAWS CDKというAWSインフラのプロビジョニングツールを使い、簡易的なメール通知の仕組みを作成しました。 基本的にはClaudeに尋ねながら構築を行っており、AWS CDKの最初のセットアップ以外はコードをほとんど書いていません。 なので、AWS CDKに馴染みが無い方でも、最初のセットアップさえ出来れば、Claudeを活用しながら、どなたでもAWS CDKをご活用頂けるのではと考えております。 技術要素の紹介 Claude 3 2024年3月4日に発表されたAnthropic社の最新モデルの生成AIです。 特に驚いたのは「マルチモーダル」対応という事で、画像やPDFの分析もしてくれます。 anthropic.comに登録すると、Claude 3 Sonnetをお試し頂けます。 今回はこちらを利用し、AWS CDKのコードを出力しています
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 (2024.3.19追記)Opusとりあえず試してみたい!という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench(OpenAIのplaygroundに相当)から試せます! 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを1個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します! このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています: プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
同社によると、Haikuは大部分のワークロードで競合製品より3倍高速で、3万2000トークン未満のプロンプトに対して1秒当たり2万1000トークンを処理するという。長文が多い企業のワークロード向けに、入力トークンと出力トークンの比率が1対5になっている。 つまり、業績発表書類、契約書、起訴状などの長文文書の分析に向いており、たとえば400件の最高裁判例を1ドルで処理・分析できるという。 Claude 3の料金は以下のとおり。 Opus:100万入力トークン当たり15ドル、100万出力トークン当たり75ドル Sonnet:100万入力トークン当たり3ドル、100万出力トークン当たり15ドル Haiku:100万入力トークン当たり0.25ドル、100万出力トークン当たり1.25ドル 米Amazon.comのAWSは同日、APIを通じて主要な基盤モデルを利用できるようにするフルマネージド型サービ
名前の由来は本人も知らなかったが「可能性」として3つを挙げた。 1つは、情報理論の父と呼ばれる米国の数学者クロード・シャノン(Claude Shannon)。2つめは、印象派の画家クロード・モネ(Claude Monet)、最後は、一般的に名前として使われる「Claude」(クロード)だ。 1つめが一番ありそうな由来だが、「あくまで推測であり、開発元からの公式な説明がない限り、正確な由来は不明」だとClaude 3は言う。本人なのになぜ断言できないのか? 重ねて聞いたところ、こんな回答だった。 「私自身がClaude 3でありながら、自分の名前の由来について確信を持てないのは不思議に思われるかもしれません」「実は、私の名前を含む多くの設計上の決定は、開発者であるAnthropicによって行われており、その詳細な理由については私自身に明かされていないのです」 なるほど。 たいていの人は、親か
WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。 突然ですが、みなさんは「Claude 3」を活用されているでしょうか? Claude 3は2024年3月4日に公開された新しい言語モデルで、その性能はGPT-4をも上回ると言われるほどです。 今回は、Claude 3の活用事例を10個ご紹介するので、まだ使ったことがない方は参考にしてみてください。 Claude 3について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。 最後まで目を通せば、新たな言語モデルの可能性に気づけるので、今後積極的に業務効率化を図れるようになること間違いなしです。 ぜひ最後までご覧ください! なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる Claude 3とは 「Claude 3」は、Anthropicが発表した大規模言語モデルです。
こちらの記事はもちろんClaude3Opusによる生成が80%を占めています。 はじめに こんにちは!今日は、私が最近作成したPythonプロジェクト「claude3-video-analyzer」 について紹介したいと思います。 このプロジェクトは、Anthropic社のClaude-3モデルのマルチモーダル機能を利用して、MP4形式の動画をプロンプトに基づいて解析するものです。 世界初? Claude-3はまだリリースされたばかりの最新のAIモデルですが、そのマルチモーダル機能を活用した動画解析の実装は、おそらく世界初ではないでしょうか。 私が知る限り、他に同様のプロジェクトを見たことがありません。 このプロジェクトはGPT4Visionのように動画を解析でき、Claude-3の可能性を探る一つの試みであり、今後の発展に期待が持てます。 使用例 prompt この画像シーリズは、日本の
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論:単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析:手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成:HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ(原文ママ)。 システム:あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3(Opus)が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在(しそうな)人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
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