GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
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［速報］マイクロソフト、Bing Chatで手書きの画像からHTML/CSSを生成可能に、冷蔵庫の中身から料理のアイデアも、新機能ビジュアルサーチ。Inspire 2023
［速報］マイクロソフト、Bing Chatで手書きの画像からHTML/CSSを生成可能に、冷蔵庫の中身から料理のアイデアも、新機能ビジュアルサーチ。Inspire 2023 マイクロソフトは、日本時間7月19日未明から開催中のパートナー向け年次イベント「Microsoft Inspire 2023」において、AIチャットサービス「Bing Chat」に、画像を基に質問ができる「ビジュアルサーチ」機能（Visual Search in Bing Chat）を追加したことを明らかにしました。 ビジュアルサーチの機能はOpenAIのGPT-4モデルを活用したものだと説明されています。 下記はBing Chatのビジュアルサーチのデモ動画として、手書きのWebフォームの画像からHTML/CSSを生成させる様子を紹介したものです。 手書きのWebフォーム画像からHTML/CSSを生成 Bing Ch
GPT-4に女性インフルエンサーを学習させて作った「1分1ドルで彼女になってくれるAI」が1週間で約1000万円を稼ぎ出す
Snapchatで約200万人のフォロワーを持つインフルエンサーのキャリン・マージョリー(Caryn Marjorie)氏が、GPT-4に自分の言動や物腰を模倣させて作った「CarynAI」を立ち上げたところ、わずか1週間の課金で7万1610ドル(約970万円)の収益を上げたことが報告されました。 Snapchat influencer launches CarynAI virtual girlfriend powered by OpenAI tech | Fortune https://fortune.com/2023/05/09/snapchat-influencer-launches-carynai-virtual-girlfriend-bot-openai-gpt4/ 記事作成時点で23歳のソーシャルメディアインフルエンサーであるマージョリー氏は、男性が98％を占める自身のファンが
パナソニック独自AIサービスの活用実績を報告する、パナソニック コネクト IT・デジタル推進本部 戦略企画部 シニアマネージャーの向野孔己氏 パナソニック子会社のパナソニック コネクトは6月28日、OpenAIの大規模言語モデルをベースにしたAIアシスタントサービス「ConnectAI」の活用実績を報告。今後は機能を拡大し、社内データを活用できるシステムへアップデートすると発表した。 社内利用は「想定の5倍」 「ConnectAI（旧称ConnectGPT）」は、日本マイクロソフトがMicrosoft Azure上で提供する「Azure OpenAI Service」を活用し、パナソニックコネクトが2023年2月から、国内の社員1万3400人に提供しているサービス。 当初は「GPT-3.5」でスタートしたが、Azure OpenAI Serviceの対応にあわせて、3月からは「ChatGP
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
OpenAIが高性能モデル「GPT-4」のAPIを一般公開しました。また、ChatGPT Plusの会員向けにコード実行プラグイン「Code Interpreter」の一般公開も予告されています。 GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability GPT-4 API is now available to all paying OpenAI API customers. GPT-3.5 Turbo, DALL·E, and Whisper APIs are also now generally available, and we’re announcing a
TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
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-
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
概要 GPT-4 に全自動で Minecraft をプレイさせる論文 "Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models" を紹介します。 Voyager は、継続的・段階的に複雑なタスクを学習し続けることができ、マップ開拓や新アイテム獲得の能力で既存手法に勝ると主張されています。 既存手法との違い LLM にツールや外部 API を与えて自律的に計画・行動させるアルゴリズムと言うと、ReAct, Reflexion, Auto-GPT などが特に有名です。 これらと Voyager の一番の差別化部分は、Iterative Prompting Mechanism および Skill Library と呼ばれるコンポーネントです。 Voyager はボットを操作するために Mineflayer という Java
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
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
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
大規模言語モデルの開発者が知っておくと役立つさまざまな数字
Googleの人工知能部門の責任者を務めるスゴ腕エンジニアのジェフ・ディーンがかつて作成した「すべてのエンジニアが知っておくべき数字」に習って、「大規模言語モデル(LLM)の開発者が知っておくべき数字」が元Googleのエンジニアだったワリード・カドスさんによってまとめられています。 ray-project/llm-numbers: Numbers every LLM developer should know https://github.com/ray-project/llm-numbers ◆プロンプト編 40-90％：プロンプトに「簡潔に」を追加することで節約できる量 LLMの返答はトークン単位で課金されるため、LLMに簡潔に返答するよう要求すると大幅にコストを削減可能です。単にプロンプトに「簡潔に」を追加するだけでなく、例えば10個の案を出すというプロンプトを行う時に代わりに5個
著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
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
「Wikipediaっぽい記事」を自動生成できるAIシステム「STORM」 米スタンフォード大学が開発【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models」は、AIモデルを使い、Wikipedia風の記事を生成するシステムの開発に関する研究報告である。GitHubのリポジトリはこちら。 ▲STORMは、記事にしたいワードから網羅的かつ深い内容の記事を生成することができる。 近年、大規模言語モデル（LLM）は文章生成タスクにおいて目覚ましい性能を示している。しかし、Wikipediaのような網羅的かつ内容の深さを備えた記事を一から生成することは、依然として挑戦的な課題である。記事の生成には、事前の調査やアウトラインの作成など、執筆前の段階における準備が重要な役割を果たすが、従来の研究ではこの点に着目したものは少ない。 この研
make real • tldraw
Draw a ui and make it real with tldraw.
Governance of superintelligence
Now is a good time to start thinking about the governance of superintelligence—future AI systems dramatically more capable than even AGI. Given the picture as we see it now, it’s conceivable that within the next ten years, AI systems will exceed expert skill level in most domains, and carry out as much productive activity as one of today’s largest corporations. In terms of both potential upsides a
今日発表された｢ChatGPTのアップデート内容｣まとめ
やっぱ世界を変えそうな感じしかしない…。 2023年11月7日未明、OpenAIの開発者向けカンファレンス｢DevDay｣がスタート、基調講演がYouTubeで配信されました。発表内容をまとめます。 一般ユーザーに関係する内容要点をまとめると以下のようになります。 1. GPT-4が最新の知識をもつように新モデル｢GPT-4 Turbo｣が登場します。 これまでは2021年9月までの知識しかなかった（一部知識が古かった）のですが、2023年4月までの情報に基づいて回答できるように。 2. ChatGPT Plusの全追加機能が同時に使えるようにブラウジング機能・プラグイン機能・Advanced Data Analysis・画像生成をすべて併用できるようになりました。 もうそうなってました（以前はひとつのスレッド内でインターネット検索と画像生成の併用はできなかった）。インターネット検索機能で
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OpenAIのGPT-4を使った｢AI家庭教師｣が投げかける波紋…著名な無料オンライン学習｢カーンアカデミー｣がベータテスト中
The New York Timesの記事によると、カリフォルニア州パロアルトに小学校を持つ独立系学校、カーン・ラボスクールの6年生たちは、二次方程式、関数のグラフ化などで質問があるときは先生に聞かずにAIチャットボットである｢Khanmigo（カンミーゴ）｣に聞いているということです。 カーン・ラボスクールは、無料オンライン学習のプラットフォームであるKhan Academyを設立したことで知られるサルマン・カーン（Sal Khan）氏が手がけた非営利団体の学校です。そのカーンアカデミーがOpenAIのGPT-4を使って開発したAIチャットボットがKhanmigoです。現在はベータ版のみがリリースされ、カーンアカデミーと取り組みがある学区の学校のみに提供されています。 Khanmigoはどのような機能を持っているのでしょうか。 まず、教育現場や親の目線でChatGPT活用の懸念材料になる
米OpenAIは1月25日（現地時間）、「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、新たな「GPT-4 Turbo」（バージョンはgpt-4-0125-preview）のプレビューモデルをリリースすると発表した。 このモデルは、コード生成などのタスクで、タスクを完了しない（怠ける）ケースを減らすことを目的とする。また、英語以外のUTF-8に関連するバグの修正も含まれる。 GPT-4 Turboは、昨年11月の「OpenAI DevDay」で発表されたGPT-4の改良版モデル。2023年4月までのWebデータでトレニングされており、コンテキストウィンドウはGPT-4の4倍になる。また、テキスト分析向けとテキストと画像の両方を理解するものの2つのバージョンが用意される。 向こう数カ月中に、GTP-4 Turboの公式版を一般公開する予定としている。 同社はまた、GPT-3.5 Turb
こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化学習のモデル化 環境のマルコフ性とマルコフ決定過程（MDP） 価値関数 強化学習手法の分類 価値ベースの強化学習手法 方策ベースの強化学習手法と方策勾配法 アクター・クリティック手法 TRPO [Tr
はじめに こんにちは、LLM Advent Calendar 2023 4日目の記事を担当する_mkazutakaです。よろしくお願いします。 LLM Advent CalendarといってもRAGの話になりますが、ご容赦ください。 企業独自のデータを使ってLLMからの出力を制御する際には、検索拡張生成(いわゆるRAG)が使われます。 RAGの実装方法としては、「PDFからドキュメント情報を読み取り検索エンジンに保存」「ユーザの入力する質問文から関連するドキュメントを検索エンジンから取得」「取得したものをコンテキストとしてプロンプトに含める」という流れが一般的だと思います。 この際、RAGの課題の一つでもあるのですが、検索結果から取得するドキュメントのサイズ(いわゆるチャンクサイズ)をどれぐらいのものにするかというものがあります。チャンクサイズが小さすぎるとLLMは関連するコンテキストから
OpenAIがChatGPTの企業向け有料プラン「ChatGPT Enterprise」を2023年8月28日(月)に発表しました。ChatGPT EnterpriseではGPT-4を無制限に利用可能で、動作速度は最大2倍になるとのこと。さらに、データ送受信時の暗号化機能も提供されるなど、セキュリティ面も重視されています。 ChatGPT Enterprise https://openai.com/enterprise Introducing ChatGPT Enterprise https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-enterprise ChatGPTの有料プランである「ChatGPT Plus」では、機能強化版言語モデル「GPT-4」を用いて高精度な会話が可能です。しかし、記事作成時点ではChatGPT Plus加入者であってもメッセー
最近、Twitterの投稿などで、5/12のバージョンアップ以降、ChatGPTのGPT-4モデルの精度が劣化したとの意見を見ましたので、実際に検証してみました。 以下は、同じプロンプトでGPT-4モデルが出力した文章です。どちらがバージョンアップ前でどちらがバージョンアップ後かわかりますか？ AIによる文章生成技術の概要 近年、AI技術の発展により、文章生成に関する研究が盛んに行われています。文章生成AIは、自然言語処理（NLP）と機械学習を活用し、人間のように文章を生成することができる技術です。これにより、ブログ記事やニュース、広告コピー、会話型AI（チャットボット）など、さまざまな分野での応用が期待されています。 AIによる文章生成技術の概要 AIによる文章生成技術は、人工知能の一分野であり、特定のテーマやスタイルに従って文章を自動的に生成する技術です。この技術は、自然言語処理（NL
【Gemini Ultra 1.0 VS GPT-4】史上最強LLMの性能を比較したら普通にGPT-4の方がすごかった件 | WEEL
Gemini Ultra 1.0の概要 Gemini Ultra 1.0は、Googleが開発したマルチモーダル生成AI（MLLM）「Gemini」シリーズの最高峰モデルで、現時点で最高クラスの性能を持つマルチモーダル生成AIであることは間違いないです。 そんなGemini Ultra 1.0は、あのGPT-4すら上回る性能を有しているとされ、以下の画像のようにほとんどのベンチマークでGPT-4を上回るスコアを獲得しています。 引用元：https://japan.googleblog.com/2023/12/gemini.html 引用元：https://japan.googleblog.com/2023/12/gemini.html 具体的には、性能比較全32項目のうち30項目で、GPT-4に勝利し、理数&人文で全57科目の問題集「MMLU」では、専門家にも勝利するほどのスコアを獲得して
AIによる著作権侵害を調べるPatronus AIの「CopyrightCatcher」によるとGPT-4の出力の44％が著作権で保護されたコンテンツで他の大規模言語モデル(LLM)と比べて最悪であることが判明
元Metaの研究者たちが設立した、企業による生成AI活用を支援するための業界初の大規模言語モデル(LLM)自動評価プラットフォーム「Patronus AI」が、主要なLLMが著作権で保護されたコンテンツを生成する頻度を調査しました。このテストにより、OpenAIの開発するGPT-4は競合LLMと比べて圧倒的に著作権で保護されたコンテンツを出力することが明らかになっています。 Patronus AI | Introducing CopyrightCatcher, the first Copyright Detection API for LLMs https://www.patronus.ai/blog/introducing-copyright-catcher GPT-4: Researchers tested leading AI models for copyright infring
GitHub - coderabbitai/ai-pr-reviewer: AI-based Pull Request Summarizer and Reviewer with Chat Capabilities.
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OpenAI DevDayで発表された様々な機能について、公式ドキュメントを見ながら少しだけ詳細を確認してみた | DevelopersIO
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"
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
米NVIDIAは10月20日（現地時間）、ロボットに高速な“ペン回し”や引き出しの開閉など、複雑なスキルを自律的に教えるAIエージェント「Eureka」（ユリイカあるいはエウレカ）を発表した。 NVIDIAは、米OpenAIのGPT-4搭載のEurekaのライブラリを公開し、強化学習研究用の物理シミュレーションリファレンスアプリケーション「Nvidia Isaac Gym」で実験できるようにしている。Isaac Gymは、3Dツールとアプリを構築するための開発プラットフォームNvidia Omniverseで利用できる。 Eurekaによるロボット教育の大まかな流れは、まずGPT-4と生成AIを使って、強化学習のためにロボットに報酬を与えるコードを作成する。Isaac GymのGPU高速化シミュレーションを使って報酬候補の大規模なバッチの品質を評価し、より効率的なトレーニングを実現する。そ
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もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
仏教AI「ブッダボットプラス」京大が開発 GPT-4が仏典を解釈し悩みに回答 | Ledge.ai
9時間かかる仕事、6分で終了 パナ子会社「ChatGPTはビジネスに有効」 (1/3)
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
NAS+ChatGPTで、共有フォルダーの文書をもとに回答するAIチャットを作る【イニシャルB】
OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース
AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】
OpenAIの「GPT-4」活用で注目の語学学習アプリ「Duolingo」、生徒のやる気を引き出す秘密はAI活用にあり
「自社向けChatGPT」をAzureで、Microsoft「Azure OpenAI Service」を試す【イニシャルB】
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
GPT-4 で Minecraft を自動プレイする Voyager を動かしてみた - Qiita
GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
明らかになったGPT-4の秘密 | AI専門ニュースメディア AINOW
GPT-4とClaude 3 Opusを創作系のタスクで比較し、相互に評価させる｜oshizo
GPT-4を使ったAIが「マインクラフト」を勝手に冒険して成長する「Voyager」が公開／自律型で人の手を介さずにワールドを探検し、スキルを習得、新しい発見ができる
OpenAIが研究を公表、GPT-4でGPT-2のニューロン解析 | Ledge.ai
OpenAI、“怠けにくい”「GPT-4 Turbo」プレビューリリースや値下げを発表
ChatGPT の仕組みを理解する（後編） - ABEJA Tech Blog
GPT-4 Turboにドキュメントのチャンク分けを任せてみる - EXPLAZA Tech Blog
GPT-4を2倍高速かつ無制限に使える「ChatGPT Enterprise」発表
最近の改訂でGPT-4の精度が劣化したとの噂があったので検証してみた｜IT navi
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 | AIDB
NVIDIA、ロボットに“高速ペン回し”も教えるGPT-4搭載AI「Eureka」