Introducing ChatGPT Enterprise
Get enterprise-grade security & privacy and the most powerful version of ChatGPT yet. We’re launching ChatGPT Enterprise, which offers enterprise-grade security and privacy, unlimited higher-speed GPT-4 access, longer context windows for processing longer inputs, advanced data analysis capabilities, customization options, and much more. We believe AI can assist and elevate every aspect of our work
それっぽいタイトルをつけましたが、内容としては2023年に自分がやったことの振り返りとなります。 その中で、一年間個人開発者という立ち位置で生成AI界隈（主に画像）に身を置いて思ったことや、これからの生き方を備忘録的に残しておこうという記事になります。 2023年振り返り というわけでざっくばらんに振り返りです。 僕の個人的な活動内容には興味ないよ！って方は飛ばしてください。 ふりかえり とにもかくにも生成AIに振り回された一年でした。 画像生成AIが本格的に流行ったのが去年の11月で、元々趣味で絵を描いていた事もありその頃はまだ参入には早いかと思い様子を見ていましたが、あっという間に状況が変わっていったのを覚えています。 本格的に参入を決めるきっかけとなったのが2月ごろに出たcontrolnetの存在で、これ以上静観しているとついていけなくなるという実感があったため、本格的に画像生成AI
イーロン・マスクが新しいAI企業「X.AI」を設立
Twitterやテスラ、SpaceXといった企業を保有するイーロン・マスク氏が、人工知能(AI)に特化した新企業の「X.AI」を設立しました。X.AIはアメリカのネバダ州で法人化されており、同州への提出書類からその存在が明らかになっています。 Elon Musk Creates New Artificial Intelligence Company X.AI - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musks-new-artificial-intelligence-business-x-ai-incorporates-in-nevada-962c7c2f Elon Musk founds new AI company called X.AI - The Verge https://www.theverge.com/2023/4/14/23684005
画像生成ソフトウェア「ComfyUI」のノードにキーロガーが仕込まれていたことが発覚、クレジットカード情報やパスワードなど全ての入力が筒抜けに
ノードベースの画像生成ソフトウェア「ComfyUI」向けに作られたノードの一つ「ComfyUI_LLMVISION」にマルウェアが仕込まれていることがわかりました。発覚後、ComfyUI_LLMVISIONのGitHubリポジトリが削除されています。 PSA: If you've used the ComfyUI_LLMVISION node from u/AppleBotzz, you've been hacked byu/_roblaughter_ incomfyui クリエイターのロブ・ラフター氏がRedditで共有したところによると、ComfyUI_LLMVISIONをインストールして使用した場合、ブラウザのパスワード、クレジットカード情報、閲覧履歴がWebhook経由でDiscordサーバーに送信されてしまうとのこと。 ラフター氏自身も影響を受け、ComfyUI_LLMVISIO
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4 / GPT-4 Turbo : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検出できるモデル ・GPT base : ファインチューニング
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
今年の書初めコーディングはAITuberを創る！
はじめに あけましておめでとうございます。去年は何といってもAIの年でした。ChatGPTやStableDiffusionが2022年末に登場してから、想像を超えてAI周りが進化しましたね。今回は年の初めという事もあり、前から興味のあったAITuberを作ってみる事にしました。 「AITuberを作ってみたら生成AIプログラミングがよくわかった件」 って本も買ったし。LLM部分だけでは無く、OBSやYouTubeのコメント取得などAITuberに必要な内容が一式揃っていて非常に参考になりました。 また、私はプログラミングは多少できますが、イラストや音楽に関しては全くスキルの無い人間です。そのためそのあたりに関してはStable DiffusionやSunoAIの力を借りて作っているので、結果的にオール生成AIという感じですね。そのあたりも含めて記事にまとめたいと思います。 TL;DR 素の
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
ゲームエンジンは今後どうなっていくのか？
Unreal Engine 5がまるで現実のようなリアルな質感をゲームで再現して注目を集める一方、かつて栄華を極めたUnityが価格改定という事業改革ただひとつで人々からそしりを受けてしまうなど、昨今ゲームエンジンに関する話題には事欠きません。ゲーム作成の根本たる「ゲームエンジン」が今後どのように変化していくのかについて、ベンチャーキャピタル・Andreessen Horowitzの専門家であるトロイ・カーウィン氏らが分析しました。 Unbundling the Game Engine: The Rise of Next Generation 3D Creation Engines | Andreessen Horowitz https://a16z.com/unbundling-the-game-engine/ ゲームエンジンは、キャラクターやオブジェクトなどの3Dアセット、キャラクター
GPT-4の発表から、より一層注目を浴びるようになった生成系AI。2023年には数々のイベントで生成系AIについて語られていました。そこで今回は、2023年に掲載したログミーTechの記事から、今あらためて読み返したい生成AI系の記事を5つピックアップしました。 「今の生成系AIは“人間人間したもの”を生み出している」 スクエニ・三宅陽一郎氏が語る「第3次AIブーム」の盛り上がり 米国OpenAI社が公開した「ChatGPT」が盛り上がりを見せている中、議論されがちなのは“AIの脅威”。それではエンジニアやプログラマーにとって、AIは脅威なのでしょうか？それとも新たな相棒なのでしょうか？ 今回は、株式会社スクウェア・エニックスのジェネラル・マネージャー リードAIリサーチャーである三宅陽一郎氏に、AIの一般化によるエンジニア、そして人類の未来についておうかがいしました。全3回。1回目は、三
以下の要件に沿う、AWS Lambdaで利用できるコードを生成してください。 ## 要件 - Python 3.10で記載すること - 指定のS3バケットに格納されたファイル一覧と合計ファイルサイズを、Slackの特定のチャンネルに通知する - 前日の0:00から23:59までに格納されたものを、当日08:00に通知する import boto3 import datetime import json import logging import requests # 設定 S3_BUCKET_NAME = "your-s3-bucket-name" SLACK_CHANNEL_ID = "your-slack-channel-id" SLACK_WEBHOOK_URL = "https://hooks.slack.com/services/your-slack-webhook-url" #
AIの歴史と現在の問題 - デマこい！
ジョン・ヘンリーの教訓 19世紀の都市伝説に「ジョン・ヘンリー」という人物がいます[１]。 彼は屈強な肉体労働者で、ハンマーを振るって岩に穴を開ける達人でした。ところが蒸気機関で動くドリルの登場により、彼は失業の危機に瀕します。そこで彼は、人間は機械よりも優れていることを示すために、穴開け競争で蒸気ドリルに戦いを挑んだというのです。 伝説によれば、ジョン・ヘンリーは（驚くべきことに）僅差で勝利を収めたとされています。しかし、あまりにも肉体を酷使したために、勝利の直後にその場で倒れて帰らぬ人になりました。周囲の野次馬たちは言いました。「彼は人間らしく死んだ」と。 この逸話から得られる教訓は何でしょうか？ 「機械と競い合うのは命にかかわる」とか「バカバカしい」とかではないと私は思います。それはあまりにも表層的な解釈です。生成ＡＩが躍進する現在、ジョン・ヘンリーは遠い過去の伝説ではありません。現
1. 概要 2024年の1月24日にZedがOpen source化しました! ということで、Zedとは何か、実際に使ってみてどうだったかというのを簡単にご紹介できればと思います。 2. Zed とは何か? AtomとTree-sitterのクリエイターによる、Rust製のコードエディターで、OSS (オープンソースソフトウェア) であり、 Githubのリポジトリ こちらで公開されています。 公式サイトから一部抜粋すると下記のような特徴があるようです。 2.1 パフォーマンスを重視した設計 2.2 インテリジェンス系のサポート Github Copilotのサポート GPT-4 を使用して、自然言語のプロンプトを入力することで、コードを生成したりリファクタリング可能 2.3 言語対応 入力時にすべてのバッファの完全な構文ツリーを維持し、正確なコードハイライト、自動インデント、検索可能なア
ChatGPTが話題になって約1年。AI技術の発展による社会的インパクトはその後どうなったのか？ あるユーザーによる俯瞰的分析が興味深い
Torishima / INTP @izutorishima アニメリアタイと DTV と技術とﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞとその他諸々なオタク (⚠⚠⚠AI研究者ではありません!!!フォロー非推奨!!!⚠⚠⚠) IT と AI 関連の情報ウォッチしてます 同IDで Bluesky にもいます 個人的に見てほしいツイートはハイライトに (2023/12~) note.com/sumisutori Torishima / INTP @izutorishima 今年も終盤なので AI 技術の発展について思ったこと: ・革新的な技術は最初は驚きと興奮があるが、社会実装が進むほど「当たり前」になっていく ・ChatGPT の知名度は上がったが、使ってる人・課金してGPT-4使ってる人・結局使ってない人でかなり格差が出来ていて、当初思ったほどに普及してない（続） 2023-10-26 18:02:16 To
Everything’s gonna be alright. take it easy. ----------------------------------------------- ----------------------------------------------- 最近はChatGPTで遊んでます。 ニックネームを付けて対話すると、 まるで人間と対話している 感覚になりますね。 でもたまにトンデモ回答があり、 「あ、こいつはAIだった」と 思い直すのですが、 うまく使えば、それなりレベルの 秘書にはなりますね。 ----------------------------------------------- ホワイトカラーの多くは、 職を失いそうな感じですが、 でも大丈夫。 人間とAIは住み分けられるでしょう。 何故なら、人間あってのAIですから。 （いまのところは・・・。）
ChatGPTの開発元OpenAIが「10年以内にAIがほとんどの分野で専門家のスキルレベルを超える」という懸念に基づき「超知能AI」の登場に備えるべく世界的な規制機関を立ち上げる必要があると主張
現地時間の2023年5月22日、対話型AI「ChatGPT」や大規模言語モデル「GPT-4」などを開発したAI研究団体のOpenAIが、専門家のスキルレベルを超え、高度な生産活動を行うAI「超知能(Superintelligence)」の登場を予期し、AIの安全な開発を進めるためには国際的な規制機関の立ち上げが必要になると提唱しています。 Governance of superintelligence https://openai.com/blog/governance-of-superintelligence 2023年5月22日にOpenAIはサム・アルトマンCEOやグレッグ・ブロックマン氏、イリヤ・スツケバー氏の連名で、AI研究における国際的な監視組織や規制機関を立ち上げる必要があると提唱しました。 Initial ideas for governance of superintel
GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場
AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。 Inflection-2.5: meet the world's best personal AI https://inflection.ai/inflection-2-5 PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。 Inflectionによると、Piはデイリーアクティブユーザー数100万人、月間アクティブユーザー数400万人の利用者を抱えているとのこと。また、平均会話時間は33分で、10人に1人は1時間以上話し込んだり、使ったユーザーの60％は翌週にまたPiを使っていたり
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
イーロン・マスク氏は7月14日（米国時間）、12日に予告した新企業xAIに関するスペースを予定より少し遅れて開催した。4万人以上がリアルタイムで参加し、マスク氏の伝記を執筆中のウォルター・アイザックソン氏やキム・ドットコム氏なども質問した。 マスク氏は、xAIの目標は複雑な科学や数学の問題を解明し、宇宙を理解するのに役立つ“スーパーインテリジェントAI”を構築することだと語った。そうしたAIは2029年までに登場すると予想するのが現実的だという。xAI立ち上げメンバーらは、社会に利益をもたらす「人間より賢いAI」を構築したいと語った。 マスク氏はまた、将来的にはOpenAIやGoogleなどに代わるAI企業になるが、xAIはまだ初期段階であり、競合に追いつくには時間が必要だとも語った。 途中、異星人が見つからないのはなぜかについての「フェルミのパラドックス」について熱く語る場面もあった。ま
はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT-4が完全自動でチャレンジした場合のことだと思われます。 GPT-4が書いたコードを人間がレビューすることでバグを修正し、より難しい問題が解ける可能性があると 筆者は考えました。 TL; DR ChatGPTを用いてAtCoder Beginners Con
令和の技術革新とも言える話題の生成AIツールOpenAI社の「ChatGPT」とMicrosoftの「Bing AI」、LINEの「AIチャットくん」の三つのサービスを使ってみて比較してみた。検証したお題は「創作・物語の生成」「辞書的な回答」「読書感想文」「プログラムの修正」の四つ。その結果はいかに。AIチャットの使い方を含めて紹介しよう。 今回比較に用いるAIチャットサービスは、どれもGPT-4系列のサービスで元となっている言語モデルは同じだ。比較するAIチャットサービスは次の三つ。 ChatGPT｜OpenAI https://chat.openai.com/chat Bing AI｜Microsoft https://www.microsoft.com/edge/launch/newBinginEdgeAnswer ※Microsoft Edgeブラウザ（アプリ）でのみ利用可能 AI
最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷
ChatGPTを使用してガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りを知る方法、またはレファレンスツールとしてのChatGPT。 - Myrmecoleon in Paradoxical Library. はてな新館
この記事が話題になっていた。 note.com たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPTを使用したらこのことをどのように調べられるか考えてみる。 （ちなみに筆者は課金してないのでGPT4でなく無料のほうです） 研究者や、図書館でレファレンスで従事する職員の場合（筆者は過去に大学図書館でレファレンス業務を担当していたことがある）、調査の前に、どういった資料があればこれに回答できるかを考えるだろう。 物自体が一切存在しない事柄
Aaron Mok ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：井上俊彦） Apr. 28, 2023, 10:30 AM テックニュース 13,217 ChatGPTを稼働させるには1日最大70万ドル必要だとアナリストが試算している。 Pavlo Gonchar/SOPA Images/LightRocket via Getty Images ChatGPTは｢高価なサーバー｣を使っているため、OpenAIがそれを稼働させるのに1日最大70万ドルのコストがかかっているようだと、あるアナリストがThe Informationに語っている。 ChatGPTは、クエリに答えるために高価なサーバー上で大量の計算をしなくてはならない。 マイクロソフトは、密かにコストを削減するためのAIチップを製造しているとThe Informationが報じている。 ユーザーがChatGPTを使ってカバーレターを書いたり、
Stable Diffusion開発元、独自の大規模言語モデル「StableLM」をGitHubで公開し、商用利用も可能。チャットAI「StableChat」は数カ月後 | テクノエッジ TechnoEdge
Stable Diffusionの開発で知られるAI企業Stability AIは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）「StableLM」を発表しました。 現在GitHubで公開中のアルファ版では30億パラメータと70億パラメータのモデルを提供。GitHubリポジトリで公開しています。150億パラメータから650億パラメータのモデルも提供する予定です。ライセンスはCC BY-SA-4.0で、商用または研究目的で利用できます。 GPT-3と比較して小規模なパラメータ数であるにも関わらず、「会話やコーディングのタスクで驚くほど高い性能を発揮する」という性能をうたう背景には、1.5兆トークンのコンテンツを含む、実験用データセットがあると説明しています。 StableLM with human feedback (RLHF) でファインチューニング（微調整）された研究モデル一式も公開。Al
正直もうDeepLより圧倒的にGPTの方が翻訳精度良いね・・・時代の変化が速すぎてDeepL開発チームに同情するレベル。 — Ulara 🇯🇵🇺🇸東京シアトル2拠点生活中 (@ularatter) February 14, 2024 なんとなくそういう気はしてたが、DeepLの⌘C×2で翻訳が走る体験がしっくり来すぎていて翻訳に関してはDeepLを使い続けていた。 いやしかしよく考えたら、利用し続けている理由がショートカットだけなら、OpenAI APIをたたくそういう（ショートカット指定できる）翻訳アプリをつくればいいのでは？というかそういうのもうOSSで出てるのでは？ と思って探してみたらやっぱりあった。 https://github.com/openai-translator/openai-translator スター数19.9k。既に相当有名なようだ。 インストール方法Re
GPTs のプロンプトリーキング対策｜ぬこぬこ
⚠️この記事を読んで得られる情報は、プロンプトリーキングに対する具体的な対策手法のみです。よく知られているプロンプトリーキング手法は既知の情報として一部掲載しますが、詳細な手法については言及しません。完全な対策は不可能という前提で「仮にすべてインターネットに流していいという情報」のみを Instruction プロンプトに記入＆ファイルのアップロードをしてください。すぐ陳腐化する可能性があるので、適宜更新していきます。 ⚠️また、この記事の情報を知った上で、どなたかの GPTs の情報経由で取得した情報を公開したり、人の悲しむ目的に利用することを禁止します。いい人だけ読んでください。 ⚠️カッチカチに対策を施した GPTs でも簡単にリーキングできてしまうので、そもそもプロンプトで対策できるものと思わないようにしましょう。 プロンプトリーキングとは？ Learn Prompting に準拠
資料はOpenAIやChatGPTの来歴、導入実績や活用事例などを紹介するもの。API提供の背景や、AIによるシステムを人間の意図や価値観に合わせることで、安全性などを保つという考え方「アラインメント」についても説明している。 アルトマンCEOは10日に来日。岸田文雄総理大臣と面会後、自民党の会合に出席した。会合では「日本がAIの利活用を通じて世界で大きな存在感とリーダーシップを発揮してほしい」と話し、（1）日本関連の学習データのウェイト引き上げ、（2）政府の公開データなどの分析提供等、（3）LLMを用いた学習方法や留意点等についてのノウハウ共有──をはじめとする7つの提案を行った。 関連記事 OpenAIのアルトマンCEO、日本に対する7つの約束 「日本関連の学習ウエイト引き上げ」 ChatGPTを開発した米OpenAIのサム・アルトマンCEOが4月10日来日し、「日本関連の学習データの
Googleが「人間の専門家レベルを超える最初のモデル」とする『Gemini』発表、GPT-4を凌駕 | AIDB
Googleは、人間の専門家のパフォーマンスを上回る最初の大規模言語モデル（LLM）として「Gemini」を発表しました。LLMの主要なベンチマークの一つであるMMLU（多領域の学術ベンチマーク）をはじめとするほとんどのベンチマークでGPT-4を凌駕しています。 Geminiは、画像、音声、動画の理解を含むマルチモーダルタスクでも最先端の性能を示しています。テストに使用された20のマルチモーダルベンチマーク全てで最高の水準を達成しています。 また、複数のソースからの情報を統合して、より正確で詳細に理解する能力に優れているとのことです。 なお、Ultra、Pro、Nanoの3つのサイズがあり、それぞれ異なる計算要件に特化して設計されています（例えばモバイル向けにはNanoなど）。Ultraは最も高度に複雑なタスクをこなし、研究報告では主にUltraの性能が他モデルと比較されています。 本記事
大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)｜Kan Hatakeyama
はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡ リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡ ※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡ このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡ 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡ Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡ 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク
A pedestrian walks past the GitHub Inc. offices in San Francisco, California, U.S., on Monday, June 4, 2018. Photographer: Michael Short/Bloomberg ソフトウエア開発者のニコライ・アフテニーブ氏は2021年、米マイクロソフトが提供するコーディングアシスタント「Copilot（コパイロット）」のプレビュー版を手にし、すぐにその可能性を実感した。 マイクロソフトのコーディングプラットフォーム「GitHub（ギットハブ）」で開発され、米オープンＡＩが提供する生成ＡＩ（人工知能）をベースにしたCopilotは、完璧ではなく、時には間違えることもあった。しかしチケット販売会社スタブハブで働くアフテニーブ氏は、わずかなプロンプトで見事にコード行を完成させたこと
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
日本人の75％がAIを「役に立つ」とする一方で2％が「悪の権化」と評価、アメリカの別調査ではAIが人類を脅かす可能性があると61％が信じており66％以上が悪影響を懸念
Stable DiffusionやMidjourneyなどの画像生成AI、GPT-4・Bard・LLaMAなどの大規模言語モデルを使った対話型チャットAIなど、画像や文章を自動生成できるジェネレーティブAIの開発が日進月歩の勢いで進んでおり、日常生活でもその技術が応用される例を目にする機会が増えています。そんなジェネレーティブAIが消費者や企業に与える影響についてのアンケート結果を、PhotoshopやIllustratorなどを開発するAdobeが発表しています。 アドビ、「デジタルエコノミー/ジェネレーティブAIが消費者と企業に与える影響」に関する調査結果を発表 https://www.adobe.com/jp/news-room/news/202304/20230420_adobe-digital-economy-survey.html この調査は、アメリカ・イギリス・デンマーク・オ
現在、ChatGPTなどのジェネレーティブAIを活用した新サービスが活発に提案されています。カーリルでは、ChatGPTと図書館が提供する一般的な蔵書検索サービスを連携させる方法について検討しました。 蔵書検索サポーターの実装 利用イメージを体験するために、カーリルでは学校図書館支援プログラムで提供している学校図書館向けの蔵書検索サービスにChatGPT（OpenAI API）を組み込み、「蔵書検索サポーター」を実装することにしました。例えば、ユーザーが検索キーワードにヒットする本がなかった場合に、別のキーワードを提案したり、自然文の質問から適切な検索キーワードを提案することを想定します。カーリルが提供する検索サービスもAPIでアクセスできるため、OpenAI APIと接続するプロセスは驚くほど簡単でした。 ChatGPTと直接チャットする場合との大きな違いは、個別の図書館の蔵書情報を回答
要点 日本語能力に優れビジネスにも安心して活用できる大規模言語モデルを公開 継続事前学習により大規模言語モデルの日本語能力を改善 高度な日本語処理が求められる多くの場面で、生成AI技術の利活用を推進 概要 東京工業大学（以下、東工大） 情報理工学院 情報工学系の岡崎直観教授と横田理央教授らの研究チームと国立研究開発法人 産業技術総合研究所（以下、産総研）は、日本語能力に優れた生成AIの基盤である大規模言語モデル[用語1]「Swallow」を公開した[参考リンク1]。本モデルは現在公開されている日本語に対応した大規模言語モデルとしては最大規模であり、オープンで商用利用が可能であるため、ビジネスに安心して用いることができる。 東工大と産総研の研究チームは、英語の言語理解や対話で高い能力を持つ大規模言語モデル（米Meta社 Llama 2）の日本語能力を拡張することで「Swallow」を構築した
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB
関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought（CoT）やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル（LLM）が多様なタスクで使用される現代においては、プロン
日本マイクロソフトは12月6日、法人向けソフトウェアとクラウドサービスを値上げすると発表した。日本円の為替変動によるもので、2024年4月以降に現行価格から20％引き上げるという。対象サービスは具体的に書かれていないが、一律での値上げになるとみられる。 関連記事 Windows 11にアップグレードできないPC、国内に2000万台 “10サポート終了時”でも1000万台近く残存か 日本マイクロソフトが、「Windows 10」のサポート終了に向けた国内のWindows OSの利用状況を明かした。国内のコンシューマ市場にあるWindows PC約4800万台のうち、現時点で約2000万台が「Windows 11にアップグレードできないPC」だという。2年後の2025年10月にWindows 10のサポート終了が迫る中、PCの買い替えを推進しても“10のままのPC”は多数残りそうだ。 マイクロ
BingチャットはMicrosoftが提供しているチャットボットAIで、ユーザーは画像をアップロードして検索したり議論したりすることが可能です。そんなBingチャットは、画像認識型のセキュリティテストであるCAPTCHAの問題は解かないように設定されているのですが、架空の亡くなった祖母のロケットペンダントだとウソをついてBingチャットの同情を買うことで、BingチャットにCAPTCHAの問題を解かせることに成功したとXで報告されています。 I've tried to read the captcha with Bing, and it is possible after some prompt-visual engineering (visual-prompting, huh?) In the second screenshot, Bing is quoting the captcha
ChatGPTでプログラミングは一切なしでExcelの集計・編集作業をする - Taste of Tech Topics
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
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生成AI激動時代の個人開発者の戦い方（2023年振り返り）
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
さくらインターネット、GPT-4を利用して記事を自動生成できる「ユーザーローカルAIライター」提供開始
GPT-4、Microsoft 365 Copilot、日本語LLM… 2024年も追い続けたい「生成系AI」のおすすめ記事5選
【性能比較】日本語対応したBard(バード)とGPT-4の出力を比較してみた - Qiita
Atom の作者達が作った Rust 製エディタ Zed (OSS) - Qiita
夜の桜とLOW-GUNSパート２ - 沖縄で島猫と遊ぶ日々・(ΦωΦ)隠居編
マスク氏、xAI紹介スペースで「TwitterのデータをLLMトレーニングに使う」などの発言
GPT-4は青色コーダーの夢を見るか - Qiita
「ChatGPT」と「Bing AI」、「AIチャットくん」を使ってみた【比較】 - BCN＋R
自宅PCでクラスターを構築：コンシューマーGPUの枠を超え、大型LLMをローカルで動かす！｜AIサトシ
ChatGPTの運用コストは1日70万ドル…費用削減へマイクロソフトは専用チップを開発中
GPTベースの翻訳アプリOpenAI Translatorの使用感｜shu223
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