コンテキスト長が長くなり、学習データも最新化、さらに価格も下がっていますので、Previewではなくなるのが待ち遠しいですね。 詳細は以下も参照ください。 Models / GPT-4 and GPT-4 Turbo - OpenAI API 試してみた 少しだけPythonで試してみようと思います。 実行前にopenaiモジュールも本日1.0.0がリリースされているようですので、事前にアップデートしてください。 openai · PyPI 簡単なクエリを試してみます。 from openai import OpenAI # APIキーの発行方法は以下を参照 # https://dev.classmethod.jp/articles/openai-api-quickstart-tutorial/ client = OpenAI( api_key = "ここにOpenAI APIキーを記載"

はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-

GPT-4に選択肢を与えるとき、順序を入れ替えるだけで性能に大きな変化があることが明らかに 2023/8/29 LLM プロンプト 論文 AIDB Research 今回紹介する研究は、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4が、多肢選択問題（MCQ）において選択肢の順序に敏感であるという事実を明らかにしています。 この研究は、リクルートのAI研究所であるMegagon Labsのグループによって発表されました。研究者たちは、GPT-4とInstructGPTの2種類のモデルを用いて、5つの異なるMCQベンチマークで実験を行いました。その結果、選択肢の順序を単純に入れ替えるだけで、モデルの性能に13%から75%もの大きな変動が生じることが確認されました。 この記事では、この研究の詳細とその意義、そして今後どのような対策が考えられるのかについて、深く掘り下げていきます。 参照論文情報 タイ

Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even

手順 トレーニングデータを準備してアップロードする 新しいFine-tuningされたモデルをトレーニングする Fine-tuningモデルを使用する ドキュメントに沿って行っていくので、APIの利用はOpenAIのCLIを使って実行してきます。 以下のコマンドでインストール。・ pip install --upgrade openai openaiのAPI keyを環境変数にセットします。 export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>" サンプルとして、ゲーム内のとある名称がスキルなのか爆発なのか分類させてみます。 chatGPTではこのように間違った回答を返していたので、正しい情報を学習させてみます。 1. トレーニングデータを準備してアップロードする トレーニングデータは、GPT-3に言いたいことを教える方法です データセットの準備 に書いてあるベス

当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。

こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する

こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は論文をGPT-3.5系API用いて要約してみようと思います。 プロンプトエンジニアリングの参考にもなるかもしれません。 論文全体の自動翻訳はこちら: ※OpenAI GPT-3.5シリーズには code-davinci-002, text-davinci-002, text-davinci-003 が含まれます (https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers) 概要 主にArXivに投稿されている英語論文を セクション単位 で要約するものです。 文章抽出には今回はGROBIDを用い、要約にはGPT-3.5を使います。 OpenAI APIについて サインアップ https://platform.openai.com/

アカウントが作成できたらログインします。 そして、Anaconda Promptなどからpipでopenaiというライブラリをインストールします。 pip install openai Google Colaboratoryでも大丈夫です。 Google Colaboratoryであれば !pip install openai ですね。 そして、以下のモジュールをインポートします。 import os import openai API keyを設定します。 API keyはログインしたあと右上の"Personal"から"View API keys"をクリックすることで確認することができます。 そのAPIを以下のようにopenai.api_keyに設定します。 API_KEY = "受け取ったAPI key" openai.api_key = API_KEY これで前準備ができました。 文

We’ve released new versions of GPT-3 and Codex which can edit or insert content into existing text, rather than just completing existing text. These new capabilities make it practical to use the OpenAI API to revise existing content, such as rewriting a paragraph of text or refactoring code. This unlocks new use cases and improves existing ones; for example, insertion is already being piloted in G

We’ve trained language models that are much better at following user intentions than GPT-3 while also making them more truthful and less toxic, using techniques developed through our alignment research. These InstructGPT models, which are trained with humans in the loop, are now deployed as the default language models on our API.

OpenAI is committed to the safe deployment of AI. Since the launch of our API, we’ve made deploying applications faster and more streamlined while adding new safety features. Our progress with safeguards makes it possible to remove the waitlist for GPT-3. Starting today, developers in supported countries can sign up and start experimenting with our API right away. Improvements to our API over the

米AI研究企業のOpenAIは11月19日（現地時間）、大規模自然言語処理モデル「GPT-3」のAPIを利用する際の人数制限を撤廃し、誰でもすぐに利用できるようにしたと発表した。 ガイドラインを更新し、ヘイトスピーチやアダルトコンテンツについては使用を禁止。コンテンツフィルターなど安全装置を設けた上で人数制限を撤廃した。 同社は「何万人もの開発者が、GPT-3を通じてさまざまなAIモデルを活用している。APIへのアクセスを開放することで、より多くの開発者が有用なアプリや未解決な問題に、AIを使った創造的な方法を見つけられると信じている」としている。 GPT-3は、イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI研究企業であるOpenAIが開発した大規模自然言語処理モデル。文章の次の言葉を予測する訓練を重ねており、少ない学習量で人間が書いたような文章を生成できる。関数名やコメントからコードを

超高精度な言語モデル「GPT-3」などを開発した研究機関のOpenAIが、プロセスの改善によりGPT-3のウェイトリストを削除し、誰でもAPIを利用可能にしたと発表しました。 OpenAI’s API Now Available with No Waitlist https://openai.com/blog/api-no-waitlist/ OpenAIはテスラの創業者であるイーロン・マスク氏らの手により設立された人工知能(AI)研究企業です。これまでに画像認識AIの「CLIP」や言語モデルのGPT-3の開発を行ってきたほか、GitHubでソースコードの続きを自動補完する「GitHub Copilot」の開発に協力するなどの実績を残してきました。このうち、OpenAIはGPT-3を用いたAPIの利用にウェイトリストを設け、使用者数に制限をかけていました。 OpenAIが超高精度な言語モデ