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  • 「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用

    LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 2024/5/8 生成AI Conf

      「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用
    • 「Dify」の何が熱いの?|分解ちゃんねる

      すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ (この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います) 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 (ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。) 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI

        「Dify」の何が熱いの?|分解ちゃんねる
      • GW、暇なら読んどく? 企業が無料公開した研修資料まとめ 「AI活用」「グラブル裏側」「うんこのリスク」など

        2024年のゴールデンウイークがやってきた。暦の上では、3連休、平日3日、4連休と続いており、最大で10連休を取得し、休みを満喫している人も多いと思う。その中には、外出はせずに自宅でゆっくり過ごすという人もいるかと思うが、そんな人たちにおすすしたい、無料で読める研修資料を紹介したい。 昨今さまざまな企業で、自社の研修で使った資料を社外に公開するケースが相次いでいる。「事業や教育に役立ててほしい」という思いから公開されるそれらの資料たちは、新入社員向けの仕事の心構えを説くものや、各業務の基礎を解説した教材、今話題の生成AIの活用方法など多種多様である。 今回は、過去にITmedia NEWSやITmedia AI+で取り上げた記事の中から数点を紹介する。ゴールデンウイーク中に読むもよし、連休明けの仕事始めのモチベーションを上げるために読むもよし、“あとで読む”用にブックマークしてもよし。それ

          GW、暇なら読んどく? 企業が無料公開した研修資料まとめ 「AI活用」「グラブル裏側」「うんこのリスク」など
        • GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化

          GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue(課題)を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke(トーマス・ドムケ)氏は、Copilot

            GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
          • GWに徹底理解!GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai

            サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

              GWに徹底理解!GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
            • 大手企業がこぞって進める生成AIの全社導入 日本企業におけるChatGPTとLLMの活用事例

              海外版のピザ屋のデモ 森正弥氏:海外版のピザ屋のデモを流せればと思います。英語がちょっと流れますが、こんな感じです。 ピザ屋に店員のAIアバターがいて、お客さんが来て……お客さんがだいぶぶっきらぼうですけど(笑)、答えていくのをハンドリングして、最後はペイメントまでやるという感じでした。シナリオは一定はありますが、これは裏がLLMで、ここではNVIDIAのNeMoを使って会話をやっているので、シナリオじゃないアクションにももちろん普通に対応できます。 例えばいきなり「アジャイルって知っている?」と聞いたらきちんと答えてくれます。NeMoは英語とスペイン語がすごく得意なので、このデモは英語のデモになっていますが、日本語でも動きます。 あと、単にこれは単なるマイクロサービスのマッシュアップなので、23個ぐらいのマイクロサービスが立ち上がっていて、そんなに立ち上げるのかと思いながらやっています。

                大手企業がこぞって進める生成AIの全社導入 日本企業におけるChatGPTとLLMの活用事例
              • 金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita

                はじめに @pocokhc(ちぃがぅ)さんが、金子勇さんのED法を実装してMNISTの学習に成功しました。 金子勇さんの失われたED法 金子勇さんの失われたED法発掘の経緯 ここではちぃがぅさんのコードを元に、ED法をシンプルに解説していきたいと思います。 ED法をわかりやすく解説するため、今入力を(1,0)としたとき(0)を推論するXOR問題を考えてみましょう。 ED法の場合, 入力、重みともに正負(p,n)2つ分の変数を用意する必要があります。 例えば 入力を(1,0)とすると 1 (p) ,1 (n), 0 (p), 0 (n) の4つとバイアス分の2つの p n が必要です。 また, 3層構造として中間層のニューロンをp, n 2つのみとします。 中間層のニューロンを2つとしたときは、 p, n の2つと, バイアス用のp, n の2つが必要です。 中間層のニューロン各々は、そのニ

                  金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
                • ChatGPTでどんなリモート会議でもクリアに録音&自動テキスト化で文字起こし&要約作成できる「HiDock H1」を最大6人の会話で使ってみたレビュー

                  ChatGPTと連携した会話の録音・自動文字起こし・要約が可能な11in1オーディオドック「HiDock H1」は、クラウドファンディングでの目標金額50万円に対して記事作成時点で4270万円もの応援購入が殺到している大注目プロジェクトです。HDMIやUSB Type-Cなど合計11個のポートが搭載されたボディに、10m離れても通話できるワイヤレスイヤホンやノイズキャンセリング、そして面倒な議事録作成を丸投げできるAI機能がてんこ盛りになったドッキングステーションを実際に使い倒して、生産性を爆上げしてみました。 ChatGPT連携AI要約作成+11in1オーディオドック|HiDock H1|マクアケ - アタラシイものや体験の応援購入サービス https://www.makuake.com/project/hidock_h1/ ・目次 ◆1:HiDock H1の内容物はこんな感じ ◆2:H

                    ChatGPTでどんなリモート会議でもクリアに録音&自動テキスト化で文字起こし&要約作成できる「HiDock H1」を最大6人の会話で使ってみたレビュー
                  • Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト

                    Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの

                    • AI(ChatGPT/Claude)で抄読会のスライド作成を瞬殺する方法|genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請

                      多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで

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                      • (PDF)文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」|文化庁著作権課

                        • 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

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                          • RAGを複雑な質問に強くする手法「CoA」について

                            本記事では、「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、最近聞くようになった「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー LLMが外部ツールを使って回答を生成するときの、回答精度を高める手法についての論文です。Metaの研究者らによって2024年1月に提案されました。「Chain-of-Abstraction (CoA)」という手法を使うメリットは、RAGに応用することで

                              RAGを複雑な質問に強くする手法「CoA」について
                            • 生成AIでGPUがいらなくなる? 業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた

                              ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール:椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi

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                              • GPT-4 Turboより3倍速い「日本語特化のGPT-4」が提供開始、トークンも削減/

                                  GPT-4 Turboより3倍速い「日本語特化のGPT-4」が提供開始、トークンも削減/
                                • OpenAI、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデル提供。通常のGPT-4 Turboより最大三倍高速、トークン数削減でコスト効率向上 | テクノエッジ TechnoEdge

                                  OpenAIは東京にアジア初のオフィスを開設するとともに、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデルの提供開始を発表しました。 日本語テキストの翻訳・要約の性能、およびコスト効率を向上させたモデルで、日本語タスクにおいては最新の汎用モデルGPT-4 Turboの最大三倍高速に動作します。 高速化に加え、従来のモデルよりも少ないトークン数で動作するため必要な演算量が減り、コストは47%低減しました。 日本オフィス開設にあたり、サム・アルトマンCEOのコメントは 「日本にオフィスを開設できたことを嬉しく思います。日本は長い歴史を通じ、人々と技術が協力し、大変多くのことを成し遂げています。AIが、人々をより創造的で生産的になるのを助け、まだ想像されていない新しい産業にも広範囲に価値を提供することを加速できると信じています。」 OpenAIによれば、ChatGPTはすでに国内でダイキン、楽天、トヨ

                                    OpenAI、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデル提供。通常のGPT-4 Turboより最大三倍高速、トークン数削減でコスト効率向上 | テクノエッジ TechnoEdge
                                  • GPT-4に日本語特化モデル OpenAI Japan始動会見で発表

                                    米OpenAIは4月15日、大規模言語モデル「GPT-4」について、日本語に最適化したカスタムモデルを発表した。日本語のテキストを記述する能力が向上しており、「GPT-4 Turbo」より最大3倍高速とうたっている。今後数カ月以内にAPIをリリースするという。 関連記事 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 OpenAIは、11月に発表した「GPT-4 Turbo」のプレビュー版をリリースすると発表した。「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、怠けにくくしたという。公式版は数カ月中にリリースする計画だ。 マイクロソフト提供の“社内GPT基盤”もGPT-4 Turboなどに対応 米Microsoftが、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」経由で使える「Azure OpenA

                                      GPT-4に日本語特化モデル OpenAI Japan始動会見で発表
                                    • OpenAI、GPT-4の「日本語特化モデル」発表--処理速度3倍に

                                      OpenAIは4月15日、アジア初の拠点となる東京オフィスの開設に合わせ、AIモデル「GPT-4」の日本語特化版「GPT-4 Customized for Japanese」を発表した。すでに早期アクセスが可能で、数ヶ月以内に広くAPIを公開予定。GPT-4 Turboに比べて日本語の処理速度が「3倍」としている。 GPT-4 Customized for Japaneseでは、日本語の文字を読み取る能力を向上させたほか、トレーニング中に「この情報は重要」「この情報は重要ではない」という「アテンションシフト」という手法を取り入れ、さらなる能力向上を図った。 OpenAIは今回の東京オフィスの設置によって、細かなニュアンスや文化的背景の理解を含めた日本語能力のさらなる向上を図るほか、法人向けに「ChatGPT Enterprise」を販売する。従業員は年内に十数人を採用する計画だ。

                                        OpenAI、GPT-4の「日本語特化モデル」発表--処理速度3倍に
                                      • Introducing OpenAI Japan

                                        As we grow our operations internationally, we’re expanding into Asia with a new office in Tokyo, Japan. We are committed to collaborating with the Japanese government, local businesses, and research institutions to develop safe AI tools that serve Japan’s unique needs and to unlock new opportunities. We chose Tokyo as our first Asian office for its global leadership in technology, culture of servi

                                          Introducing OpenAI Japan
                                        • なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog

                                          CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜

                                            なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
                                          • 【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃|ChatGPT研究所

                                            今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その

                                              【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃|ChatGPT研究所
                                            • OpenAIが画像読み取り可能なAI「GPT-4 Turbo with Vision」を一般公開開始、JSONモードや関数呼び出しをサポート

                                              OpenAIが画像の読み取りに対応したマルチモーダルAI「GPT-4 Turbo with Vision」の一般公開を開始しました。 GPT-4 Turbo with Vision is now generally available in the API. Vision requests can now also use JSON mode and function calling.https://t.co/cbvJjij3uL Below are some great ways developers are building with vision. Drop yours in a reply 🧵— OpenAI Developers (@OpenAIDevs) ドキュメントのモデルのページを確認すると、「gpt-4-turbo-2024-04-09」の導入と同時に「gpt-4-tu

                                                OpenAIが画像読み取り可能なAI「GPT-4 Turbo with Vision」を一般公開開始、JSONモードや関数呼び出しをサポート
                                              • ⼤規模⾔語モデルの拡張(RAG)が 終わったかも知れない件について

                                                Zero Waste, Radical Magic, and Italian Graft – Quarkus Efficiency Secrets

                                                  ⼤規模⾔語モデルの拡張(RAG)が 終わったかも知れない件について
                                                • GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」

                                                  カナダのAIスタートアップCohereは4月4日(現地時間)、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K(12万

                                                    GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」
                                                  • 生成AIの「RAG」とは? 知っておきたい重要キーワードを解説する【イニシャルB】

                                                      生成AIの「RAG」とは? 知っておきたい重要キーワードを解説する【イニシャルB】
                                                    • 今すぐ使える! ChatGPTで欲しい回答を生み出す「プロンプト」の書き方 その基本パターンを解説

                                                      今すぐ使える! ChatGPTで欲しい回答を生み出す「プロンプト」の書き方 その基本パターンを解説:ChatGPT使いこなし術(4/4 ページ) 汎用性の高いプロンプトのコツ さて、こうした型を認識しても、ビジネスシーンなどでそのまま活用するのはやや手間だ。それよりはある程度、プロンプトとしてコピペで入力しやすい型を用意しておくのが良いだろう。上述した4つの基本形を生かして考えてみると、指示や質問のほかに「役割」「目的」「条件」「出力例」「補足情報」などを指定することを、まず試してみると良い。この際、全てを文章にする必要はなく、「#」を活用してカテゴリーごとに箇条書きのように整えていくことがおすすめだ。 【プロンプトの例】 #指示・質問:ChatGPTを知らない人に、ChatGPTを紹介する記事のリード文を書いてください。 #役割:プロのライター #目的:商品の利用促進 #条件:です・ます

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                                                      • Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能|shi3z

                                                        Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか

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                                                        • AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)

                                                          「ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚(ハルシネーション)を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp

                                                            AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)
                                                          • 生成AI搭載アプリを狙うマルウェア「Morris II」 Gemini ProやGPT-4搭載アプリを介して個人情報窃取に成功

                                                            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。 X: @shiropen2 企業は既存の製品やプラットフォームに生成AIを統合することで、コンテンツ生成の自動化、不要なユーザー操作の削減、複雑なタスクの効率化を目指している。チャットbotやバーチャルアシスタントなど、既存および新興の製品への生成AIの導入が進むことで、生成AIを搭載した半自律・全自律のエージェントから成るエコシステムが生まれつつある。 この研究では、そんな生成AIを搭載したアプリケーションを攻撃するワーム型のマルウェア「Morris II」を提案する。これは、36年前に登場した初期のインターネットワーム「Morris Worm」へのオマージュとして名付けられた

                                                              生成AI搭載アプリを狙うマルウェア「Morris II」 Gemini ProやGPT-4搭載アプリを介して個人情報窃取に成功
                                                            • メールを代わりに読んで返信文を提案するAIツール作った【ソースコード付き】|shi3z

                                                              メールというツールがほぼ死に絶えているのだが、ここぞというときには便利なので結局捨てることもできない。 メールが死に絶えている理由は、主にスパムである。ちなみに某通販会社から大量に送られてくるスパムを止める方法は、その通販会社の社長に自動的にフォワードする設定をすることだという都市伝説がある。結構前に試しにやってみたら確かに止まった。 Facebookメッセンジャーもスパム対策としてはそこそこ便利なのだが、初見の相手からのメッセージは原則として受け取ることができない。メールをもらってもみないことの方が多いので僕は名刺からメールアドレスもとってしまった。 それでもメールはやってくる。しかも見落としたらやばそうな大学関係の連絡がメールで来る。そして忙しいとメールが来たことも忘れてしまう。 そうして僕のような社会不適合者が生まれるのである。 さっきAI社長の社長秘書をやってる吉見さんから「清水さ

                                                                メールを代わりに読んで返信文を提案するAIツール作った【ソースコード付き】|shi3z
                                                              • 「ChatGPT」がログイン不要に! 安全性向上のための追加のセーフガードも強化/「GPT-4」の利用には引き続きアカウント作成と有料プランへの加入が必要

                                                                  「ChatGPT」がログイン不要に! 安全性向上のための追加のセーフガードも強化/「GPT-4」の利用には引き続きアカウント作成と有料プランへの加入が必要
                                                                • 正直、AIは実用に耐えるレベルではない…企業が「結局は人間がやらざるを得ない」と導入をためらうワケ メタのエンジニアは「ネコにも劣る」と発言

                                                                  AI関連企業の株価が上昇している。この勢いはいつまで続くのか。ジャーナリストの岩田太郎さんは「今のAIはまだまだ技術的な課題が多いことが専門家によって指摘されている。企業での本格導入が進んでいない以上、『AIバブル』はいずれ崩壊するだろう」という――。 ウォール街はAIバブルに沸いている 生成型人工知能(AI)へのウォール街の熱狂が止まらない。 「地球上で最も重要な銘柄」と呼ばれ、年初来の上げ幅が約90%というAI半導体大手の米エヌビディアを筆頭に、メタ(年初来40%近い上げ)、アマゾン(同20%近く)、マイクロソフト(同およそ15%)などAI銘柄が超元気だ。注目すべきは、そのほとんどの上昇分が将来のAI実需を前提とした「期待先行型」であることだ。 将来の生成AI市場についても、非常に楽観的で景気のいい予測がなされている。 米ブルームバーグ・インテリジェンスは2023年6月、グローバル生成

                                                                    正直、AIは実用に耐えるレベルではない…企業が「結局は人間がやらざるを得ない」と導入をためらうワケ メタのエンジニアは「ネコにも劣る」と発言
                                                                  • オープンAI、東京にアジア初の拠点を開設し日本語対応強化-関係者

                                                                    対話型人工知能(AI)「ChatGPT(チャットGPT)」を手掛ける米オープンAIは今月、東京オフィスを開設する。事情に詳しい関係者が明らかにした。同社にとってアジア初の拠点となり、日本語サービスの強化を進める。 本社を米カリフォルニア州のサンフランシスコに構える同社は、昨年6月には英国ロンドンに米国外で初のオフィスを開設、9月にはアイルランドのダブリンにも拠点を設立した。

                                                                      オープンAI、東京にアジア初の拠点を開設し日本語対応強化-関係者
                                                                    • LLMの現在 - Speaker Deck

                                                                      今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

                                                                        LLMの現在 - Speaker Deck
                                                                      • GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど

                                                                        GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト(文脈)に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi

                                                                          GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
                                                                        • 「GPT-4」「Claude 3」「Gemini」、写真読み取り1本勝負! お題は「野ざらしの食洗機」 結果は……

                                                                          ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は3月16~22日までの7日間について集計し、まとめた。 先週のアクセストップは、マクドナルドで起きた世界的なシステム障害に関する記事だ。日本では複数の店舗が一時的に営業を停止。クラウドサービスのシステム障害で世界的に影響が出る事例はよくあるが、リアル店舗が世界規模で対応に追われるケースは珍しく、筆者も驚いた。 米McDonald'sによるとこの障害は、「設定変更中のサードパーティープロバイダーによって引き起こされた」ため「(社内の)技術チームとサードパーティーベンダーに説明責任を求める」という。もし自分がサードパーティープロバイダの責任者だったら……と想像して身震いしてしまった。 AIは「日本の食洗機の写真」を読み取れるか? さて最近は、生成A

                                                                            「GPT-4」「Claude 3」「Gemini」、写真読み取り1本勝負! お題は「野ざらしの食洗機」 結果は……
                                                                          • NTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長

                                                                            日本電信電話(NTT)は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量版で70億と、OpenAIが提供する「GPT-3」の25分の1程度しかない。これによって、1つのGPUで動作し、大規模ハードウェア不要で事務所内でのオンプレミス利用にも対応する。 2つ目の特徴は「世界トップレベルの日本語処理能力」だ。パラメーターを軽量化したにも関わらず、GPT3.5と日本語性能で比較した場合の勝率は8割を超え、英語においても高い処理能力を達成しているという。さらに、マルチモーダルにも対応し、パワーポイントの図表読解や聴覚も備える。 3つ

                                                                              NTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長
                                                                            • 画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)

                                                                              画像生成AIサービスの「Midjourney」に3月12日、新機能「Creative Reference」が追加。1枚の画像から特徴を引き継いだ画像を生成できるようになり、同じキャラクターに別のポーズをとらせるなど様々な画像を作れるようになりました。これまで画像生成AI「Stable Diffusion」などで同じキャラクターの画像を作るには「LoRA」という追加学習をするのが一般的でしたが、それが必要ないため、キャラクターの再現が劇的に簡単になってきました。 画像1枚で“似た顔” Midjourneyの新機能「Creative Reference」 使い方は、MidjourneyのDiscordに画像をアップロードして、「Creative reference」のタグ(cref)をつけてプロンプトを入力するだけ。CW 0〜100までのパラメーターがあり、0だと顔だけが共通になり、あとは数字

                                                                                画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)
                                                                              • Anakin.ai - ワンストップのAIアプリプラットフォーム

                                                                                AIアプリは1000個以上が内蔵 あらゆる場面にもご対応コンテンツ生成、Q&A、ドキュメント処理、ワークフロー自動化など、違う利用場面でも活用できるよう内蔵 AIアプリを直ちに利用可能!自分の需要に従ってAIアプリをカスタマイズすることも可能!

                                                                                  Anakin.ai - ワンストップのAIアプリプラットフォーム
                                                                                • 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

                                                                                  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

                                                                                    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