無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に／「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始：週末の「気になるニュース」一気読み！（1/3 ページ）
無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に／「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始
無償版「Copilot」でもフルタイムでGPT-4 Turboが利用可能に／「Copilot for Security」が4月1日から一般提供開始：週末の「気になるニュース」一気読み！（1/3 ページ）
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
Azure OpenAI Service のはじめ方 - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日からポケモンSleepを始めたのですが、寝ている間にポケモンが集まってくるのが面白いですね。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）を利用してみようと思います。 2023年1月から利用できるようになった、Azure OpenAIですが現状では申請が必要になります。 2023年7月には、Japan Eastリージョンで利用することが可能になりました。 learn.microsoft.com 今回、申請から、利用を開始するまで、どのような手順が必要になるかを説明していきたいと思います。 Azure OpenAI Serviceの利用申請 Azure Portal にサインインして、「Azure OpenAI」から「作成」を始めて選択すると、次のように「価格レベル」のドロップダウンに「使用できる項目がありません
100億パラメータサイズ・日英2ヶ国語対応の大規模言語モデル“Weblab-10B”を公開しました。 | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
訂正版20230822プレスリリース 東京大学松尾研究室 100億パラメータサイズ・日英2ヶ国語対応の 大規模言語モデル“Weblab-10B”を公開 ―公開済みの日本語大規模言語モデルで最高水準（注1）― この度日本語・英語の2ヶ国語に対応した100億パラメータサイズの大規模言語モデル（Large Language Model ;LLM）を事前学習と事後学習（ファインチューニング）により開発し、モデルを公開しましたのでお知らせします。今後も、Weblab-10Bのさらなる大規模化を進めるとともに、この資源を元に、LLMの産業実装に向けた研究を推進して参ります。 松尾研は、知能の謎を解くことを目的に人工知能の研究に取り組む研究室です。現在はテキスト生成で注目されることの多いLLMの技術ですが、今後は画像組み込みなどのマルチモーダル化、ブラウザ・ソフトウェア・ロボット等の行動制御の実装に発
GPT4-Vの100分の1のサイズで同等の性能を誇るマルチモーダルモデル「Llama 3-V」が登場、トレーニング費用はたった8万円
画像認識が可能なオープンソースモデルの「Llama 3-V」が公開されました。Llama 3-Vは、OpenAIのマルチモーダルモデル「GPT4-V」よりも格段に小型で、事前トレーニングにかかる費用は500ドル(約78000円)程度なのにもかかわらず、ほとんどの指標で同等のパフォーマンスを示しています。 Llama 3-V: Matching GPT4-V with a 100x smaller model and 500 dollars | by Aksh Garg | May, 2024 | Medium https://aksh-garg.medium.com/llama-3v-building-an-open-source-gpt-4v-competitor-in-under-500-7dd8f1f6c9ee 今回発表されたLlama 3-Vは、 Metaが公開した言語モデルの「L
ChatGPTに完全統合して会話から画像を生成できるAI「DALL-E 3」をOpenAIが発表、前世代よりテキストに忠実で安全性も向上
AI企業のOpenAIが画像生成AIの「DALL-E 3」を2023年9月20日に発表しました。DALL-E 3は大規模言語モデル・GPTをベースにしたチャットボットAI・ChatGPTと統合されているのが特徴で、2023年10月にChatGPT PlusおよびEnterpriseの顧客に提供される予定です。 DALL·E 3 https://openai.com/dall-e-3 OpenAI’s new AI image generator pushes the limits in detail and prompt fidelity | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/09/openai-announces-dall-e-3-a-next-gen-ai-image-generator-b
Open Interpreterのライセンス、バージョンアップのタイミングでMITからAGPL-3.0に変更されていますので注意ください。 Open Interpreterが凄い 凄いの出ちゃいましたね。Open Interpreterの凄さとか、可能性とかは、以下のshi3zさんのブログ記事で感じていただければと思います。こういうエモい文章はshi3zさん最高に上手ですね。 自分としては、Advanced Data Analysis（旧ChatGPT Code Interpreter）を触っていて「こりゃ凄いな」と思っていたものの、少し制約に窮屈さを感じていたところだったのでバッチリのタイミングでした。 Open InterpreterをDocker環境を動かす Open Interpreter凄いのですが、問題は凄すぎる点ですね。ガンガンコマンドを実行するので、ローカルで動かしたら凄い
完全自動 絶対使え！ チャットGPTの「GPTs」という新機能を使えば、もはやほとんどプロンプトを入力しなくても作業を自動化する事ができます。作業手順を自動化するマクロです。アプリ的なものを自然言語で簡単に作ることができます。 これは有料版の機能なので、月２０ドルを払う必要がありますが、得られる価値を考えると激安だと思います。とりあえずは私が作ったものを下に並べますので、使ってみて考えてくださいね。
対話型人工知能（ＡＩ）「チャットＧＰＴ」を開発した米オープンＡＩは３０日、ロシアや中国などを拠点とする５つの組織が世論を操作する目的でＡＩを利用していることを特定したと明らかにした。オープンＡＩが同日、自社製品を利用した脅威についての報告書を発表した。 身元を隠した組織が、文章やソーシャルメディアのアカウント作成のほか、プログラミングなどにも生成ＡＩを利用していた。イランやイスラエルの組織も含まれ、ロシアのウクライナ侵攻やパレスチナ自治区ガザでの戦闘、米国の政治などに焦点を当てていた。 このうち中国拠点の組織は東京電力福島第１原発の処理水放出を非難する内容の文章などを作成しており、日本語でも投稿していた。生成された文章は交流サイト（ＳＮＳ）上に投稿されたが、多く閲覧された形跡はないとしている。プロパガンダのための画像の生成指示をＡＩツールが拒否した事例もあった。（共同）
GitHub - microsoft/azurechat: 🤖 💼 Azure Chat Solution Accelerator powered by Azure Open AI Service
Azure Chat Solution Accelerator powered by Azure Open AI Service Azure Chat Solution Accelerator powered by Azure Open AI Service is a solution accelerator that allows organisations to deploy a private chat tenant in their Azure Subscription, with a familiar user experience and the added capabilities of chatting over your data and files. Benefits are: Private: Deployed in your Azure tenancy, allow
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2～8日までの7日間について集計し、まとめた。 春に向けて寒暖差が激しすぎ、体調を崩している方も多いようです。東京では暖かくなって花粉が爆散している、と思ったら突然雪が降ったり。身体がついていきませんね……。 さて、先週のアクセストップは、突如発表された新型「MacBook Air」について。2画面の外部出力に対応したことなどが歓迎された一方、「先日買ったばかりなのに」など、嘆きの声も聞かれた。 2位は駐車中のTeslaの監視機能などを解説した記事だった。Teslaは「セントリーモード」と呼ばれる監視機能を標準搭載しており、人やクルマが接近するとヘッドライトが点滅し、周囲の映像を記録するという。Teslaを見かけるとついつい近づいてじっくり
GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB
異種LLM同士の議論 米ノースカロライナ大学の研究者らは、異なる種類の大規模言語モデル（LLM）同士に議論させるというアプローチを採りました。 このアイデアの背後には、異なるモデルがそれぞれの強みと弱みを持っているという認識があります。例えば、GPT-4は一般的なテキスト生成に優れている一方で、Bardは物語生成に特化しています。これらのモデルを組み合わせることで、より高度な推論が可能になると考えられています。 研究者らは、複数の異なるLLM（GPT-4、Bard、Claude2など）を円卓会議のような形で議論させるアイデアを形にしました。各モデルは独自の視点と推論能力を持ち寄り、最終的な回答や結論を出す過程が検証されました。 異種LLMs円卓会議ツール 研究者らはただ実験を行って報告するだけでなく、LLM同士に議論させて答えを提出させるプロセスを自動化するツールも提供しています。このツー
APIを呼び出すコードの生成に特化した大規模言語モデル「Gorilla」、APIの更新にリアルタイムで追従可能＆オープンソースでモデル・トレーニングデータが公開済み
GPT-4のような高性能なモデルでも、APIの呼び出しコードを生成させるとかなりの確率で間違ったコードを生成してしまいます。「Gorilla」はAPIを呼び出すコードの生成に特化するようにファインチューニングが行われており、精度の高い呼び出しコードを生成できるだけでなく、情報検索器(Information Retriever)と一緒に利用するとAPIの更新にリアルタイムで追従できるという驚異的な機能が付いたモデルです。 Gorilla https://shishirpatil.github.io/gorilla/ Gorillaのトレーニングにおいては、「Torch Hub」「TensorFlow Hub」「HuggingFace」という3つのソースから収集した1645個のAPI呼び出しコードをもとにAIが1万6450個の命令とAPIのセットを作成し、その1万6450個の命令セットでファイ
皆さん、Open Interprerをご存知でしょうか？あまりの優秀さにChatGPTが出た時と同じか、それ以上のインパクトがあると言われているほど注目されています。 Open Interpreter本当にすごいんです！ なんと、開発者がOpen Interpreterを発表した時のツイートは7,000いいねを超えていて、毎日数百件以上Open Interpreterに関するツイートがされているほど… Today I’m launching Open Interpreter, an open-source Code Interpreter that runs locally. Summarize PDFs, visualize datasets, and control your browser — all from a ChatGPT-like interface in your ter
David Gewirtz （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2023-09-18 08:30 筆者が何に喜びを感じるかご存じだろうか。表とグラフだ。 掘り下げて分析できるクールなグラフを与えられると、理屈抜きで幸せになる。選挙の夜にニュースを見るのが大好きだが、それは投票数を知りたいからではなく、さまざまな素晴らしいグラフを見られるからだ。一晩中チャンネルを変えながら、各テレビ局が数値データを示すために考え出したあらゆる方法を見ている。 それは変なことだろうか。そうは思わない。 結論からいうと、「ChatGPT」はグラフや表の作成が非常に得意だ。広く利用されているこの生成AIチャットボットが、大量の情報をまとめ上げて、グラフ化する価値のあるデータに変換できることを考えると、ChatGPTが美しいプレゼンテーションで提示するものは、情報面での
「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
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、ChatGPTが画像を分析する『GPT-4V（ビジョン）』を発表。安全性、嗜好性、福祉機能を強化 | AIDB
関連研究 ChatGPTの”ふるまいの変化”を定量的に分析した結果 OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 GPT-4を使用した知的労働者のパフォーマンスは軒並み向上し、もとの成績が良くないほど顕著。※注意点あり 従来の課題 GPT-4Vは、従来のGPT-4が抱えていたいくつかの課題を解決する形で登場しました。 テキスト中心の処理能力 従来のGPT-4は、テキストデータの処理能力に特化しており、テキストベースの質問応答、文章生成、自然言語理解など、多くの用途で非常に有用でした。 しかし、裏を返せば画像や音声など他のメディア形式に対する対応が不足していました。テキストと画像が組み合わさったマルチモーダルなデータに対する処理能力が限定的でした。 画像入力とプライバシー GPT-4の画像データに対する安全な処理能力には限界がありました。例えばプライバシー保護の観点が
GPTs活用事例集
2024年2月27日(火)に開催された日本最大規模のGMO「GPTsハッカソン」での登壇資料です。GPTsの企業による活用事例、個人的によく使うGPTs、自分が開発したGPTsを紹介しています。
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな？」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
「ChatGPT」などの生成AIから役に立つ応答を引き出すには、どのようなプロンプトを与えるのが最善なのだろうか。Microsoftが勧める25のプロンプト術を紹介する。 「ChatGPT」などの生成AI（人工知能）はユーザーの問いかけ（プロンプト）に対して、応答する。プロンプトが適切でないと、望みの結果は得られない。 連載では6回にわたってChatGPTの開発元が公開した6つの戦略を紹介してきた。今回はMicrosoftが2023年10月23日に公開した生成AIを使いこなす25のプロンプト術を紹介する（連載記事の一覧はこちら）。 Microsoftが勧める25のプロンプト術 （1）解決したい課題を明確に伝える 解決したい問題やニーズをまずプロンプトとして明確に示す。「最新アプリケーション（アプリ）向けのマーケティングキャンペーンについて斬新なアイデアが欲しい」といった具合だ。 （2）単純
Prompt Flowを使ってRAGの回答を自動評価する - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 Microsoft Buildを経て、AzureにもGPTを利用したサービスが数多く発表されており、LLMをサービスとして利用できる使い方増えていてワクワクしますね。 今回と次回の記事を通して、その中のサービスの一つであるAzure Machine Learning Prompt Flowというサービスを使ってRAG（Retrieval Augmented Generation）の回答を自動評価するシステムを試してみます。 この記事では、まずはPrompt Flowを使って手動で回答を評価してみるところまでを検証します。 ※RAGとは事前に知識を検索エンジンなどに
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 終わりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションの分野ではトレンドの変化とそれに伴う属性情報の変動に対応するため、画像分類AIモデルを頻繁にアップデートする必要性がある。 しかし、既存の画像分類AIモデルのアップデートには、労力と時間が掛かる。 様々なタスクの遂行能力が高いGPT-3.5に画像処理能力を付与し、画像分類タスクに挑戦した。 既存の研究（ex. HuggingGPT）と違って、GPT-3.5自体が画像分類の推論を行う点がユニークである。 実験からは有望な結果が得られた。 今後の性能向上はプロンプトを工夫するなど、比較的簡単な方法で達成できる可能性がある。 背景・目的 ファッションの業界は、トレンドの変化が早く、新しいスタイルが次々と提案されます。それに伴い、スタイルに付随する属性情報も常
[ここまで進化したChagGPT！] 今日から何がどう変わるのか [2023年11月最新版] - Qiita
皆さん初めましてこんにちはこんばんは。スウェーデン在住のエンジニア、Harry(ハリー: https://twitter.com/harrythecode )と申します。 普段はDevOpsエンジニアとして働く傍ら、生成AIの最前線にも繰り出し、ToBやToC向けのアプリケーション開発などにフルスタックエンジニアとして携わっています。 2023年11月7日 日本時間午前3時より、ChatGPTの生みの親、OpenAI社のサム・オルトマンによる講演が行われました。 この中で、多くの人が待ち望んだ様々な機能の実装や改善が行われています。 読むのが辛いよ、って方は以下の一言まとめをどうぞ。 また今回の発表によって何が新しくなって、今後どう変わっていくのか、を現役エンジニア目線でご紹介します。では見ていきましょう。 何が新しいん？ GPT-4 Turboの発表: コンテキスト長の拡張: 128,0
![[ここまで進化したChagGPT！] 今日から何がどう変わるのか [2023年11月最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ead7962bb469c9cd02235be7f611fa8665975050/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaGFycnl0aGVjb2RlJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xY2MzOTY4MTgxYTdjODUxY2ZkNmU0MzY1YTZlZDdhZA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1e9b403d01cdb6fe322da717e3ac5d76)
GPT-4とClaude 2は「16世紀に書かれたラテン語の魔術書」まで翻訳することが可能、学者が「人間のプロに匹敵する」と太鼓判
「ChatGPTで論文を読む手間が99％減った」と話す研究者がいるように、AIによる支援は学術研究に大きな変化をもたらそうとしています。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の歴史学者であるベンジャミン・ブリーン氏が、OpenAIの大規模言語モデル(LLM)であるGPT-4とAnthropicのClaude 2を使用して16世紀のラテン語の書物を翻訳させたところ、驚くほど精度が高い結果が得られたことを報告しました。 Translating Latin demonology manuals with GPT-4 and Claude https://resobscura.substack.com/p/translating-latin-demonology-manuals LLMの支援を研究に生かす試みとして、ブリーン氏はGPT-4やClaude 2が持つ以下の3つの機能に注目しました。 ・前近
岡崎教授率いる岡崎研究室と、東京工業大学学術国際情報センターの横田理央教授が率いる横田研究室、産業技術総合研究所による合同研究チームは23年12月、LLM「Swallow」を発表。この開発を通して得たノウハウなども紹介している。 関連記事 生成AIを巡る日本の現状は？ 東大・松尾教授の考察資料が無料公開 「1年間、日本は最善手を指し続けている」 内閣府は5月23日、22日に開催した「第9回 AI戦略会議」で取り扱った資料を公開した。公開したのは、AI研究の権威として知られる東京大学の松尾豊教授が作成した「生成AIの産業における可能性」と題した全33ページの資料など。 “大は小を兼ねない”生成AI 注目集める「小規模言語モデル」（SLM） そのメリットとは？ 先日行われた、米Microsoftの開発者向けイベント「Microsoft Build 2024」の目玉の一つだった「SLM」（Sma
「”100年後の世界を良くする会社”を増やす」をミッションに掲げるコンサルティング会社 リブ・コンサルティングが、「自社プロダクトがキャズムを超えるためのGPT活用方法」をテーマとしたイベントを開催。今回は、同社シニアコンサルタントの島孝行氏が登壇したセッション「GPTがもたらす影響」の模様をお届けします。ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷や、日本市場におけるGPT活用企業のカオスマップなどが紹介されました。 ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷 司会者：さっそく、弊社リブ・コンサルティングの島から、第2章「GPTがもたらす影響」についてお話ができればと思います。それでは島さん、よろしくお願いします。 島孝行氏（以下、島）：よろしくお願いいたします。私からはGPTの市場環境や、ベンチャー企業さんがどういったかたちでGPTをサービスに使っていけばいいかについて簡潔にお伝えさせて
この記事は2023/07/09時点での内容になります。今後のChatGPTのアップデートによってこの記事での検証結果は変化する可能性があります。 先日（2023/07/07）、OpenAIの公式Twitterアカウントから以下のアナウンスがあった。 そこで自分のアカウントの設定画面を見てみると、どうもすでにCode Interpreterがすでに利用できるようだったので、何ができて何が出来ないのか遊んでみた。 ChatGPTのCode Interpreterとは そもそもこのCode Interpreterは何ができるのか、さきほどのツイートには以下のように書かれている。 It lets ChatGPT run code, optionally with access to files you've uploaded. You can ask ChatGPT to analyze data
ちなみにOpusはクラシック音楽の「楽曲番号」、Sonnetは「定型詩」、俳句は言わずもがなということで、Claudeという名前よろしくなんだかオシャレでハイソな感じの命名ですね。 複数のベンチマークでGPT-4を上回る賢さ （出典：Anthropic公式サイトより） レスポンスが速い Opus：Claude 2.1と同等速度を維持 Sonnet：Claude 2.1の2倍速い Haiku：チャートやグラフ入りの論文（約1万トークン）を3秒以内に読める 「答えられません」が減った 安全機構（ガードレール）に近い微妙な回答でも、なるべく応答を拒絶しなくなったようです。 回答精度がアップ Opusモデルの場合、自由形式の質問への回答精度がClaude 2.1の2倍の精度に向上したようです。 大量の入力に対応 コンテキストウィンドウは旧モデル同様20万トークンですが、キャパ的には100万トークン
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
株式会社クラウドネイティブは、Azure OpenAIで自組織専用のChatGPTの構築を支援するサービスを展開しています。ChatGPTとAzure AD OpenAI Serviceの取り組みや事例、支援… IDチームの前田です。今日は生成AI(ChatGPT)と音声認識モデル(Whisper)を利用した会議アシスタントツールに関する投稿になります。 (追記) 作ったツールはGitHub上で公開しており、Dockerを利用してすぐに試せるようになってます。 https://github.com/cloudnative-co/mtg-ai-assistant 2023年8月30日現在Azure OpenAIにてWhisperが利用出来ていないため、OpenAI Whisper APIを利用した試験段階のものになります。近日中にAzure OpenAIにてWhisperが利用出来るとアナウ
はじめに おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 前にBERTを使って文をベクトルに変換してからなんやかんやする記事を書いてから約半年が経過したのですが、その間にChatGPTが大きく流行り、言語生成系AIに大きな風が吹きました。 というわけで今回は、OpenAIのEmbeddings APIを利用し、記事タイトルの類似度を見てみようと思います。 準備 今回も例のごとくGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja OpenAIのEmbeddings APIを利用できる様にAPIキーは事前に取得しておいてください。 まずは必要なライブラリを使えるようにします。
この現象はいささか不可解に感じられる。なぜなら、生成人工知能（AI）モデルはユーザーからの入力を利用して自らを訓練し続けるため、時間とともにより多くの入力が蓄積されるほど賢くなるはずだからだ。 その謎の答えは、「ドリフト」と呼ばれる概念にあるかもしれない。 「ドリフト」とは、大規模言語モデル（LLM）が予期しない、あるいは予測不可能な振る舞いをし、元のパラメーターから逸脱してしまうことだ。こうした現象は、複雑なAIモデルの一部を改善しようとした結果、他の部分の性能が低下することで発生する可能性がある。 カリフォルニア大学バークレー校とスタンフォード大学の研究チームが、ドリフト現象を検証するための研究で、広く用いられているLLM「GPT-3.5」（ChatGPTの基盤）と「GPT-4」（新しい「Bing」と「ChatGPT Plus」の基盤）の経時的変化を調査した。 この研究では、両LLMの
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。
複数の同一人物を同時に量産できるNVIDIAの画像生成AI「ConsiStory」、Gemini UltraやGPT-4に匹敵する数学特化のオープンソース言語モデル「DeepSeekMath」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第33回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ 訓練なしで複数キャラを同時に異なるプロンプトで量産できる画像生成AI「ConsiStory」、NVIDIAなどが技術開発 “あいまいな言葉”で画像を合理的に編集できるモデル「MGIE」、Appleなどが開発 Gemini UltraやGPT-4に匹敵する数学特化のオープンソース言語モデル「DeepSeekMath」 Google、探索アルゴリズムを使わずチェスのグランドマスターレベルを達成するAIモデルを発表 テキストや写真から高解像度の3Dモデルを数秒で生成するモデル「LGM」 訓練な
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。続いて、ML開発において、“学習させたかのように振る舞わせる”ためのアイデアを紹介します。前回はこちらから。 これまでのML開発は「学習」部分の工夫が肝だった 蒲生弘郷氏：残り20分になりましたが、ちょっとここからは重い、GPT開発についてです。「ML開発の今まで」。「GPTはすごいしAzureの説明はわかったよ」という話になるんですが、実際にどう作ればいいのか知っていかないとなかなか厳しいところもあるので、ここの説明をしたいと思います。 ここから先はけっこう専門的な内容
Google / Alphabet CEO Sundar Pichaiからのメッセージ すべてのテクノロジーの変化は、科学的探求を前進させ、人類の進歩を加速し、生活をより良くする機会となります。いま目の当たりにしている AI による変化は、私たちの人生で最も意味深いものになると確信しています。これは、これまでのモバイルやウェブへの移行よりも、はるかに大きなものになるでしょう。AI は、日常から非日常に至るまで、あらゆる場所の人々に機会を生み出す可能性を秘めています。AI は、イノベーションと経済発展の新たな波をもたらし、これまでにない規模で知識、学習、創造性、生産性を高めます。 世界中のあらゆる場所で、あらゆる人に AI を役立てられることが、私がとてもワクワクしている理由です。 私たちが AI ファーストを掲げ取り組みを開始してから 8 年近くが経ちますが、進化の速度はより一層早くなって
米OpenAIは5月16日（現地時間）、ChatGPTに「Google Drive」「OneDrive」といったクラウドストレージとのデータ連携機能を追加すると発表した。各ストレージから直接ChatGPTにデータをアップロードし、表やグラフを作れるという。 ChatGPTに作らせた表やグラフの編集機能も強化する。例えば表の一部分を指定し、その部分だけに関して質問したり、クリックで色を変えたりできるようになるという。 新機能はいずれも、ChatGPTの有料サブスクリプション「ChatGPT Plus」「Team」「Enterprise」のユーザーに対し、今後数週間以内に提供する予定。13日に発表したばかりの新モデル「GPT-4o」で利用可能になるという。 OpenAIは新機能のデモとして、Google Drive内からスプレッドシートを直接ChatGPTにアップロードし、プレゼンテーション用
Bingの進化が止まらない！ ChatGPTを超えた機能7選【今日のワークハック】 | ライフハッカー・ジャパン
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