【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで | WEEL
ホーム生成AIずかんパラメーター数1兆以上【switch-c-2048】GoogleがついにGPT-4レベルのLLMをオープンソースで公開！概要〜使い方まで メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部AIエバンジェリストの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch
GitHub、プロンプトでAIにコード生成やデバッグを指示できるGPT-4ベースの「GitHub Copilot Chat」ベータ公開
GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を、GitHub Copilot for Businessユーザー向けに限定パブリックベータとして公開すると発表しました。 GitHub Copilot Chatは、今年3月に発表された同社のビジョン「GitHub Copilot X」で登場が予告されていた機能の1つです。 現在提供されているGitHub CopilotはGPT-3のAIをベースに、コードエディタ内でプログラマがコメントを記述するとそれに基づいてコードを自動生成する機能などを提供しています。 「GitHub Copilot X」では、強化されたAIであるGPT-4を用い、さらに高い精度でのコード生成やバグの指摘などを始めとする、以下のさまざまな新機能などを備えると説明されていました。 コードエディタ内でAIとテキストチャット
みなさん、API経由でGPT-4Vが使えるようになったのはご存知ですか？ その名も「GPT-4V API」というモデル名なのですが、GitHubでスター10,000超えのAIツール・tldrawに採用されています。 このGPT-4V APIは、アプリ・サービスに目を与えてくれるすぐれものなんです！ 当記事では、そんなGPT-4V APIの活用事例のうち、SNSでバズったものだけを10個ピックアップしました。 最後まで読んでいただくと、APIで作れるアプリ・サービスのレパートリーが増えるかもしれません。ぜひ最後までお読みくださいね！ 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 GPT-4V APIとは？概要を紹介 「GPT-4V API」はChatGPT APIのなかで唯一、画像入力に対応しているモデルです
Topaz合同会社は3月17日、OpenAIの最新型自然言語モデルGPT-4、画像生成モデルStable Diffusionといった複数のAIモデルを搭載したAIプラットフォーム「AIOne」を発表した。 「カスタマイズされていないGPT-4を無料登録で使えるWebサービス」としては日本初の提供と同社は主張している。 とりあえず無料でGPT-4を触ってみたい人に 現状利用できるサービスは画像生成（Stable Diffusion）、AIチャット（GPT-4, ChatGPT）のみのようだが、自動議事録作成AIが近日提供予定となっているほか、今後も最先端のAI技術を導入していくとしている。 料金プランは、無料（利用制限あり）で利用できる「Free」のほか、「Pro（490円／月、個人限定）」、「Business（990円／月）」、「Enterprise（価格応相談）」の4種類が用意されている
続：エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた。【秘密結社会議編】｜深津 貴之 (fladdict)｜note
複数のAIエージェントをバトラせて、叡智を目指そうというチャレンジ第2部。… というわけで、前回いきおいで作ったGPTによるMAGIシステムを、さらに改良していくメモ。 今回の新しいバージョンは、 最大7人までの同時会議（コストは8倍） キャラの性格を極端な方向で多様化 会議の結論は必ずしも全員の意見を盛り込まない というバージョンアップが行われました。色々とポイントがわかってきたので、より極端なキャラづけが可能に。 7体の性格の違うGPTキャラを平行運用して8個目で合体させる こんなふうに、ふつうのGPTに比べてAPIを8回叩くという無謀な設計によるトライ。夢は8倍、コストも8倍。正直ヤバい。 今回のMAGI会議に参加するみなさま悪の賢人会議を開く、GPT3秘密結社のAIメンバーです。性格・ポリシーともに多様性のあるAIメンバーで、いろんな議論をお送りします。 情熱的なダリのコスプレ男悲
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
GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは？？？？ - laiso
と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって楽しい時期です。 LlamaIndexというOSSではDBのスキーマと自然言語からSQLを自動生成してその場で実行するというクレイジーな機能があるのですが(A Guide to LlamaIndex + Structured Dataを参照) これと同じ発想でソースコード全体からpatch(patch - Wikipedia)を生成してその場で適用するというアイデアを思いついたのでしばらく検証していました。 「コミットメッセージを先に書いてそれを満すコミットをGPTに生成してもらう」ようなイメージ。 書いたコードはpmonというコマ
GPT-2でブログ記事のタイトルをTogetterまとめ風にする「面白いのでやってみて」 - 詩と創作・思索のひろば
オレ定義だけど Togetter まとめ風というのはこういうやつ。 散歩で急にシロクマと会っても食べるのは肉だけにしたほうがいい「肝臓1gに含まれるビタミンAが致死量を超える」 - Togetter まとめタイトルの終わりに誰かのツイートの引用を挿入する、という形式。よくできたもので、誰かの生の声が入っているだけで、感想やハイライトを抽出し、ちょっと気を引くことができる。まあ一種の演出で、ニュースサイトがやってることもある。 タイトルでアテンションを奪い合わなければならない宿命におけるクリック最適化の手法ということだろう。今回はこれを真似してみることにする。すでに書かれた自分のブログ記事に、括弧書きでセリフっぽいものの引用を捏造して付け加えることで魅力がアップするのか、という実験だ。 こういう生成系のタスクも、とりあえず HuggingFace+Google Colaboratory でや
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
OpenAI が提供している ChatGPT は非常に面白いですね。今年以後、GPTやChatGPT周りがさらに流行ると思います。 この記事は、TypeScriptでChatGPTクローンを作る第一弾です。長くなりすぎるため、この記事では、GPTを使った検索エージェントを実行するまでを取り上げます。 検索エージェントは「ぼっち・ざ・ろっくの作者は？」と尋ねたら検索エンジンとGPTを使って「はまじあき」という結果を生成できる技術です。 またこの記事や、続く記事でLangChainのプロンプトをあれこれ読み解いていこうと考えています。 筆者は機械学習の初心者であるため、間違ったことが書かれている可能性があります。間違いがあった場合は、ぜひご指摘いただけると幸いです。 なお、この記事では添削にChatGPTおよびGPT-3.5を使っています[1]。 どうやってTypeScriptでChatGPT
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
sazan on Twitter: "OpenAIからヤバすぎる論文出た。必読 * 就くのが困難な仕事ほどGPTに置き換えられやすい * 給料が高い仕事ほど（略 * プログラミングとライティングを使う仕事が（略 * どのような仕事がなくなるかを人間とGPT-4に聞い… https://t.co/8cIzgvMkGz"
OpenAIからヤバすぎる論文出た。必読 * 就くのが困難な仕事ほどGPTに置き換えられやすい * 給料が高い仕事ほど（略 * プログラミングとライティングを使う仕事が（略 * どのような仕事がなくなるかを人間とGPT-4に聞い… https://t.co/8cIzgvMkGz
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米スタンフォード大学、米ノースウェスタン大学、米コーネル大学に所属する研究者らが発表した論文「Can large language models provide useful feedback on research papers？ A large-scale empirical analysis」は、大規模言語モデル（LLM）が研究論文の査読を行えるかを調査した研究報告である。この検証のため、論文の査読を自動で行うシステムと、LLMによる査読コメントと人間による査読コメントとの間の共通点を探るシステムを開発した。 学術雑誌に投稿される研究
Bard GPTはOpenAIのChatGPTとGoogleのBardを同じプロンプトで同時に使用し、結果を比較できるChrome拡張です。ノーコードAIアプリ開発サービスのFramerを使って作ったみたいです。 以前ご紹介したchathubと同じタイプのもので、同様にAPI不要で各サービスにログインすれば利用可能、Chrome拡張として提供されています。
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること2023.11.08 17:009,334 Maxwell Zeff・Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） これは嬉しい進化です。 OpenAIの開発者向けカンファレンス｢DevDay｣で、サム・アルトマンCEOよりGPT-4 Turboの公開が発表されました（こちらの記事もどうぞ）。 いちばん大きなアップデートは、今回で扱えるトークン数が128Kになって、従来の16倍となる300ページを超える長い文書を1つのプロンプトに入れられるように。本をまるごと一冊読み込ませられるようになったということです。長い文章を要約させたり、気になる箇所を教えてもらったりできるようになったことで、活用の幅はさらに大きく広がると思います。 さらにGPT-4 Turboでは、JSONモードが実装され、JS
GPT-4なら、確定申告のための税額計算もラクラク――米OpenAIが3月14日（現地時間）に公開した、次世代の大規模自然言語モデル「GPT-4」のデモで、GPT-4に税法と家族構成を読み込ませ、控除額を簡易的に計算するシーンがあった。 河野太郎デジタル大臣は15日、自身のTwitterでこれに触れ、「e-Taxに実装したい」とコメントした。 デモでは、「誰もやりたくないが、やらなければならないタスクを行う」方法として、16ページにわたる税法のドキュメントを読み込ませたうえで、家族構成や収入を入力し、税金の控除額を計算さる様子を紹介した。 このデモを、梶谷健人氏（XR Creative Studio創業者）が「全人類が欲しているやつ」などと動画付きでツイート。河野氏はこれを引用し、「e-Taxに実装したい」とツイートした。 関連記事 「GPT-4」で何ができる？ ラフからWebサイトを瞬間
大規模言語モデル (LLM) の進化: GPT 以降の最新動向 / AWS Dev Day 2023 - Evolution of LLM since GPT
このセッションでは、最新の大規模言語モデル (LLM) とその技術的進歩を紹介し、自然言語処理タスクやクリエイティブなテキスト生成、コード生成などの実践的なデモンストレーションを通じて、LLM の多様な応用例を探ります。また、スタートアップや大企業での活用事例や学術研究での成果を紹介し、LLM の未来に関するチャレンジや機会についても議論します。このセッションを通じて、開発者やアーキテクトは LLM の最新動向を理解し、その応用や技術的な発展に対する洞察を深めることができます。 https://aws.amazon.com/jp/events/devday/japan/
GPT-4は医師国家試験に合格するという研究結果が発表されて話題だったので、我々も馴染み深い IPA の試験にGPT-4は合格できるのか試してみた。 高度情報処理技術者試験の 午前I に限って言えば合格しているので、レポートをこちらに置いておく。 github.com まとめ 高度情報処理技術者試験の共通科目である午前I に 合格できる解答(正答率6割を超える)をGPT-4は生成する GPT-3.5 では合格できない。GPT-4 の賢さが際立つ ちなみに図表読み取り問題は入力できないので、すべて不正解扱いした やりかた IPA の Webサイトから、2022年度秋試験の午前I問題のPDFを取得 (PDF) Google Docs の OCR 機能でテキスト取得 手でコピペして整形 整形したファイルは こちら にある OpenAI の API に問い合わせて解答を取得。スクリプトはこちら。
ChatGPTのMac用クライアント「MacGPT」がGPT-4 APIに対応しています。詳細は以下から。 OpenAIは現地時間2023年03月14日、マルチモーダルとなった次世代大規模言語モデル「GPT-4」の提供を開始しましたが、ChatGPTをMacのメニューバーやデスクトップから利用できる「MacGPT」がGPT-4 APIキーに対応しています。 Just released in version 1.19: If you have access to the GPT4 api you can use it in native mode Added the close button back to the menu bar Added the toggle back on the main app to switch between native and web 🧠 MacGPT
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
GPT-4, GPT-3.5 の API を利用して JSON だけ生成する (Function calling)
先日 OpenAI API のアップデートが以下のように発表されました。 一番の注目は Function calling じゃないでしょうか？ 名前から「関数を呼び出せるのかな？」と一番最初に想像しちゃいますが、この機能の革新的な部分は「JSON を作成してくれる」ところだと思っています。 JSON を作れると嬉しいことがいっぱいありますね！ ダミーデータの作成 生成した JSON をそのままレスポンスとして返すエンドポイントの作成 テストとしても良い 関数や外部 API の呼び出し 今までは難しかった JSON の作成 今まで、JSON を作成してもらうにあたって gpt-3.5-turbo を用いて JSON を作成させようとするとほぼ失敗していました。それで gpt-4 のモデルを利用して JSON を作成させますが、このモデルはほとんど正確になる一方で処理速度がかなり遅くなる点がネ
AIが作った画像が喋る 動画生成サービス「Creative Reality Studio」登場 「GPT-3」「Stable Diffusion」を利用
生成系AIの開発などに取り組むイスラエルのD-IDは12月14日、画像が喋る動画を生成できるサービス「Creative Reality Studio」を開発したと発表した。プロンプトを基に、AIが画像や喋らせたい内容を生成。それらを自動合成し、動画として出力する。
就活生「ES何書いたらええんや…」GPT「それっぽいアピール文書を作成します」企業「ESどう捌いたらええんや…」GPT「就活生の真の実力を推定します」
ドクター・べじぱみゅ @dr_vegepamyu 就活生「ES何書いたらええんや…」 GPT「ESにお困りではありませんか？貴方の過去のアルバム画像群からそれっぽいアピール文書を作成します」 企業「大量のそれっぽいESどう捌いたらええんや…」 GPT「ES選別にお困りではありませんか？ビックデータをもとに就活生の真の実力を推定します」 2023-03-16 04:50:20 ドクター・べじぱみゅ @dr_vegepamyu 大量の、さも一流人材であるかのようなエントリーシートを生成するAIと、それらから「本物の人材」を見抜くAIが切磋琢磨する…まさに現代社会のGAN（癌）ですね！ お後がよろしいようで(*^^*) 2023-03-16 08:23:14
GPTsという、特定の役割を持った専用のGPTを作る仕組みが最近できた。といっても、従来のGPT-4にあらかじめ特定の指示 (description)と前提知識のファイル (knowledge)を与えられるだけで、今までできなかったことができるわけではない。だけど、特定のタスクをさせる時に、それらをいちいち指定する手間を省けるので、便利な機能と言えよう。 ChatGPTにミニゲームを作らせる試みは前もやったけど、あまりうまくいかなかった。 そこで今回は以下の改良を加えて、専用のGPTを作ってみた。 最初にユーザからゲームのテーマを与えてもらう。 その後、そのテーマに沿ったゲームのアイデアを5つユーザに提示し、適切なものを選んでもらう。 選ばれたアイデアに対して、ルール作成、プレイヤー動作のコード作成、その他の動作作成、スコアリング、難易度、効果音、と順番に少しづつゲームを作らせる。 「小さ
２月２１日、セールスマンのブレット・シクラーさんは最近まで、自分の本を出版できる日が来ようとは想像もしなかった。だが、人工知能（ＡＩ）を使ったオープンＡＩの自動応答ソフト「チャットＧＰＴ」を知ってから、自分にもチャンスが訪れたと感じた。写真はチャットGPTの画面。９日撮影（２０２３年 ロイター/Florence Lo） ［サンフランシスコ ２１日 ロイター］ - セールスマンのブレット・シクラーさんは最近まで、自分の本を出版できる日が来ようとは想像もしなかった。だが、人工知能（ＡＩ）を使ったオープンＡＩの自動応答ソフト「チャットＧＰＴ」を知ってから、自分にもチャンスが訪れたと感じた。
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" #
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
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
※ネタ記事です はじめに 検証する脆弱性 Tips. GPT-3 とは？ WAFの実装 環境・必要なもの ソースコード 検証 正常リクエスト XSS GETパラメータ POSTデータ POSTデータ & ヘッダ無し SQL インジェクション GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し XXE POSTパラメータ① POSTパラメータ② POSTパラメータ & ヘッダ無し パストラバーサル GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し OS コマンドインジェクション GETパラメータ & ヘッダー無し GETパラメータ Log4Shell POSTパラメータ POSTパラメータ & ヘッダ無し POSTパラメータ & ヘッダ無し WordPress のユーザ列挙 ShellShock まとめ はじめに 最先端(?)であるGPT-3を使って 次世代WAF を作っていきます。 以下
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
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
「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
「初代iPhoneと同等の衝撃」と評されるOpenAIの次世代言語モデル「GPT-4」が2023年3月発表予定、画像認識機能や多言語対応の強化が実現か
2023年3月9日にドイツで開始された「AI in Focus – Digital Kickoff」と題したイベント内で、Microsoftドイツ法人のアンドレアス・ブラウンCTOが、AI開発団体のOpenAIが開発した次世代大規模言語モデル「GPT-4」が来週にも発表されることを明らかにしました。ブラウン氏はGPT-4を「ゲームチェンジャー」と評しています。 GPT-4 is coming next week – and it will be multimodal, says Microsoft Germany | heise online https://www.heise.de/news/GPT-4-is-coming-next-week-and-it-will-be-multimodal-says-Microsoft-Germany-7540972.html ブラウン氏は2023年
AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
OpenAIが発表した言語モデルGPT-3はパフォーマンスの高さから各方面で注目されており、ついにはMicrosoftが学習済みモデルの利用を独占化しました。 私個人の所感としてこれまで学習済みモデルは無料公開するという流れを無視し、（アーキテクチャではなく）学習済みモデルが商品化するのはAIビジネスの一つの転換期と感じています。 深層学習による自然言語処理分野で巨大化していくモデルを十分に学習させるためにはWebデータの活用が大きな役割を果たしています。一方、その量に関する話題はあるものの、利用にあたっての細かな前処理に関する議論はあまりなされていない印象です。 そこで本記事は学習データの構築にフォーカスします。 GPT-3の論文でも言及されている通り、学習データはGoogle Researchが発表したT5のデータを踏襲したと書かれていますので、まずはT5のデータから見て行きましょう。
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【GPT-4V APIのおすすめ活用事例】OpenAIの最新モデルを使ったヤバい使い方10選 | WEEL
GPT-4版ChatGPTが無料で試せる「AIOne」
最新Excel×ChatGPTで“あのイルカ”を再現することに成功した人がいるらしい ～「カイルくんGPT」を試してみた／感動の再会も束の間、「お前を消す方法」にはどう答えた？【やじうまの杜】
GPT-4 で Minecraft を自動プレイする Voyager を動かしてみた - Qiita
パナソニック、国内全社員9万人にGPT3.5ベースのAIアシスタント
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント
「GPT-4」は論文の査読ができるか？ 米スタンフォード大らが検証 参加者の80％以上「AI査読は有益」
ChatGPTとBardを同じプロンプトで同時に使用し、結果を比較できるChrome拡張・「Bard GPT」
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること
GPT-4で確定申告も一発？ 「e-TAXに実装したい」河野太郎氏 控除額を自動計算
GPT-4 は高度情報処理技術者試験(午前I)に合格する - kurainの壺
ChatGPTのMac用クライアント「MacGPT」がGPT-4 APIに対応。
ワンボタンミニゲームを自動的に作るためだけのGPTを作ってみた - ABAの日誌
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
アングル：チャットＧＰＴに書かせた本、アマゾンでセルフ出版ブーム
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
GPT-4は青色コーダーの夢を見るか - Qiita
GPT-3 API を使って AI WAF を作る - まったり技術ブログ
GPTベースの翻訳アプリOpenAI Translatorの使用感｜shu223
「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
GPT-4を超えた。 Geminiの使い方とその性能を解説｜ChatGPT研究所
GPT-3の学習データはどのように作られたか - moriyamaのエンジニアリング備忘録