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
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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
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
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
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
Zero Waste, Radical Magic, and Italian Graft – Quarkus Efficiency Secrets
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
「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
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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
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
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
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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
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
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
GPT-4に日本語特化モデル OpenAI Japan始動会見で発表
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
(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
金子勇さんのED法のシンプルな解説を試みた - Qiita
OpenAI、GPT-4の「日本語特化モデル」発表--処理速度3倍に
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
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／
