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
プラグインの基本を知ろう ChatGPTの有料サブスクライブプラン「ChatGPT Plus」には、ChatGPTの機能を拡張するためのツール「プラグイン（Plugin）」が多数用意されている。プラグインを導入することで最新情報にアクセスしたり、サードパーティーのサービスを利用できるようになる。プラグインの導入方法については前回の記事を参照してほしい。 注：本記事はすべて筆者がChatGPT Plusでプロンプトを実行・検証している。 「結果はこちら（クリックで拡大表示）」のリンクをクリックすることで、すべてのプロンプトと生成されたChatGPTの回答を見ることができる。 なお、記事内で触れられていない質問や頓珍漢な回答も含まれているが、これはChatGPTとのリアルな対話記録であるため、その点をお楽しみいただければと思う。 知識ベース情報を取得できるプラグイン その1 前回はChatGP
はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT what you’re talking about. We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT w
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
AWSの構成図をChatGPT(GPT-4V)に読み込ませてIaCコードを生成してみた | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 最近ChatGPTがGPT-4Vを発表し、AI業界がさらに盛り上がりを見せてますね。 GPT-4Vを用いる事で、ChatGPTがユーザ側から入力された画像を読み取った上で、応答を返してくれるようになります。 GPT-4V(ision) system card この機能追加により、なんと以下のようにAWSの構成図を読み取って、IaCコードを生成できる事が話題になっていました。 本日をもって引退します pic.twitter.com/fygAQDQ5kj — 電気ひつじ(onoteru) (@teru0x1) October 13, 2023 これを見て私もGPT-4Vを試してみたくなったので、今回はChatGPTを使って、様々なAWSの構成図を入力し、どこまで正確にIaCコードを生成できるか確認してみます！ GPT-4Vを利用する際
今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム（OS）はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
米アップルは、アルファベット傘下グーグルの生成ＡＩ（人工知能）サービス「ジェミニ（ Ｇｅｍｉｎｉ）」の「ｉＰｈｏｎｅ（アイフォーン）」への搭載に向け交渉しており、ＡＩ業界を揺るがす大型合意につながる可能性がある。事情に詳しい複数の関係者が明らかにした。 非公開情報を理由に関係者が匿名を条件に語ったところでは、両社はアイフォーンのソフトウエアに今年搭載する新たな機能を強化するため、グーグルの生成ＡＩモデル、ジェミニの使用許可（ライセンス）をアップルに与える交渉を活発に行っている。 関係者によれば、アップルは対話型ＡＩ「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」を開発した米オープンＡＩとも最近話し合いを持ち、同社のモデルの使用も検討しているという。 アップルとグーグルとの合意が実現すれば、両社の検索エンジンでのパートナーシップがさらに強化される。グーグルは同社の検索エンジンをアイフォーンや他のデバイス
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
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-
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
ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成） - Qiita
ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成）PythonChatGPTChatGPTPlusGPT-4CodeInterpreter はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。
We’re announcing updates including more steerable API models, function calling capabilities, longer context, and lower prices. July 20, 2023 update: We previously communicated to developers that gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 and gpt-4-32k-0314 models were scheduled for sunset on Sept 13, 2023. After reviewing feedback from customers and our community, we are extending support for those models unt
【AI】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 | EARLの医学ノート
【AI】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 ※2023年7月21日作成 ※2023年8月14日改訂：無料ユーザーが8/9から使用可能に。設定アイデアに「（7）キャラクター設定」を追加 ChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能搭載 1．Custom instructionsとは？ ■ChatGPTに新たな機能「Custom instructions（カスタム指示）」が搭載された．OpenAI社のリリースでは2023年7月21日から有料のChatGPT Plus会員から利用できるようになり，8月9日からは無料ユーザーも使用できるようになった． ■Custom Instructionsは，ユーザーのニーズに合わせてChatGPTを調整できるカスタム指示であり，専門知識の調
［速報］マイクロソフト、企業向け「Bing Chat Enterprise」プレビュー開始、個人ユーザーも月額5ドルで利用可能。Inspire 2023
［速報］マイクロソフト、企業向け「Bing Chat Enterprise」プレビュー開始、個人ユーザーも月額5ドルで利用可能。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」の企業向けとなる「Bing Chat Enterprise」プレビュー版の提供開始を発表しました。 Bing Chat Enterpriseは、従来のBing Chatと同様に自然言語での質問に対してAIがテキストやグラフ、チャート、画像などで回答してくれるサービスです。 ただしBing Chat Enterpriseでは、入力されたデータやAIによる回答は保護され組織外に出ないことが約束されます。 また、これらのデータは保存されることもなく、マイクロソフト自身も
「いまが後継者誕生の瞬間かもしれない」──「GAFAM」が支配するテクノロジー業界についてそう語るのは、コロンビア大学ロースクールの教授ティム・ウーだ。 これまでも、グーグル、アップル、フェイスブック（現メタ）、アマゾン、マイクロソフトの頭文字をとって表現されてきたテック業界の主要メンバーたちは、Netflixを加えて「FAANG」になったり、最近ではテスラとエヌビディアの台頭で「MATANA」と呼ばれたりしてきた。 そんななか、米誌「アトランティック」が着目したのは、勢いを増す生成AIの分野で注目を集める「GOMA」だ。AIチャットボットとその類のものはまだ初期段階にあるとしながらも、「AIの世界では、すでにすべてがたった4社に集約されつつある。グーグル、オープンAI、マイクロソフト、アンソロピックである」と書く。 従業員数たった数百人のスタートアップ企業オープンAIは、2022年11月
つまり、Open Interpreterの推しポイントはこちらです。 動作環境 Open Interpreterはクラウドとローカル環境の両方で動作するため、インターネットへのフルアクセスが可能です。これにより、外部APIやデータベースに自由にアクセスでき、プロジェクトの柔軟性が大幅に向上します。 パッケージとライブラリの選択肢 Open Interpreterでは、任意のパッケージやライブラリを使用できます。これは、特定のプロジェクトに最適なツールを選べるという点で非常に価値があります。 制限のない実行時間とファイルサイズ Open Interpreterは実行時間やファイルサイズに制限がありません。大規模なデータ分析や計算処理もスムーズに行えます。 セキュリティの確保 Open Interpreterは、コードを実行する前にユーザーの確認が必要です。不正なコードの実行を防ぐことができ、
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか
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
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
Python 初心者でも簡単！OpenAI を利用したチャットアプリを Streamlit で公開してみた | DevelopersIO
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. LangChain のモジュール「L
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」 - Qiita
Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法、試した結果の比較と「4つの所感 & 解決案？」AzureCognitiveServicesgpt-3AzureOpenAIServiceonyourdata Azure Open AIの新機能「Add your data」の使用方法の概説、試してみた結果、そして私なり感じた4つの所感とその解決策？を紹介いたします。 ※本領域は変化が激しいです。この内容は23年6月24日時点の情報となります 【記事の目次】 23年Buildでのデータサイエンス・AI系のアップデータについて Azure Open AI「Add your data」のシンプル設定方法 Azure Open AI「Add your data」を使用した結果と、ChatGPT、 Bing AIチャットの比較 私の4つの所感と解決案？ 4.1 引用元の引用部
【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
Introducing ChatGPT Enterprise
Get enterprise-grade security & privacy and the most powerful version of ChatGPT yet. We’re launching ChatGPT Enterprise, which offers enterprise-grade security and privacy, unlimited higher-speed GPT-4 access, longer context windows for processing longer inputs, advanced data analysis capabilities, customization options, and much more. We believe AI can assist and elevate every aspect of our work
OpenAI日本法人に｢AWSジャパン前社長｣が移籍
クラウド王から生成AIの寵児へ、華麗なる転身だ。 クラウドインフラで世界最大手のアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）の日本法人で12年にわたり社長を務めた長崎忠雄氏が、OpenAIが新たに開設した日本法人に移籍したことが東洋経済の取材でわかった。 生成AIの火付け役となった「チャットGPT」の開発会社であるOpenAI。4月15日にアジア初の拠点として、東京オフィスを開設する。日本での採用や法人セールス、カスタマーサポートなどを担うほか、AI活用をめぐる制度整備に向けた議論にも積極的に参加する方針だ。 長崎氏は3月12日付で、「OpenAI Japan合同会社」の職務執行者（合同会社の代表社員が法人の場合に選任が必要な、現実に職務を執行する者）に就任した。前職のAWSの日本法人でも職務執行者を務めており、業界関係者からは「実質的な社長の役割を務めるのでは」との声が上がる。 国内でのクラウド
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4 / GPT-4 Turbo : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検出できるモデル ・GPT base : ファインチューニング
はじめに この記事では、3日間でテック記事のAI要約・翻訳メディアをつくる個人開発で利用した OpenAI API LangChain の具体的な実装と利用コストについて触れていきます。 OpenAI APIとLangChainとは... OpenAI API OpenAI APIは、OpenAIという人工知能の研究・開発・普及を目的とした団体が提供するAPIです。このAPI は、自然言語とコードの理解または生成を必要とするタスクに利用することができます。 LangChain OpenAIが提供するGPT-3のような大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を利用してサービスの開発をしたいときに、「あるとうれしい機能」が集まったライブラリです。 この記事の目的 OpenAI API を使った記事の要約とFunction Callingの紹介 LangChain
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
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
この記事の主題ではないので簡単に説明しますが、PaaSへのアクセスを閉域化するのがPrivate Endpoint、PaaSからのアクセスを閉域化するのがVNet統合です。 非対応だった以前までの内容 では、登場人物全てが閉域化に対応しているのに、なぜ「Add your data」は閉域化できないのでしょうか。それはAzure OpenAIからCognitive Searchへの通信が執筆時点ではパブリックのみになっているからです。「Add your data」の仕組み図を閉域ネットワーク的に書き換えると以下の図のようになります。 ネットワーク閉域化をしている場合、インターネットからのアクセスを遮断するのでAzure OpenAIからのインターネット経由のアクセスができなくなります。そのため、執筆時点では「Add your data」は閉域化できないということになります。Azure Ope
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
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
GPTs のプロンプトリーキング対策｜ぬこぬこ
⚠️この記事を読んで得られる情報は、プロンプトリーキングに対する具体的な対策手法のみです。よく知られているプロンプトリーキング手法は既知の情報として一部掲載しますが、詳細な手法については言及しません。完全な対策は不可能という前提で「仮にすべてインターネットに流していいという情報」のみを Instruction プロンプトに記入＆ファイルのアップロードをしてください。すぐ陳腐化する可能性があるので、適宜更新していきます。 ⚠️また、この記事の情報を知った上で、どなたかの GPTs の情報経由で取得した情報を公開したり、人の悲しむ目的に利用することを禁止します。いい人だけ読んでください。 ⚠️カッチカチに対策を施した GPTs でも簡単にリーキングできてしまうので、そもそもプロンプトで対策できるものと思わないようにしましょう。 プロンプトリーキングとは？ Learn Prompting に準拠
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GPT-4に日本語特化モデル OpenAI Japan始動会見で発表
ChatGPTをめちゃくちゃ便利にする“プラグイン”の使い方「こんな情報を探して！」編 (1/3)
Azure OpenAIで独自データ追加機能(Add your data)を試してみた - Qiita
ChatGPT can now see, hear, and speak
GPT-4の精度は悪化している？ 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
オペレーティング・システムから、オペレーティング・エージェントへ｜深津 貴之 (fladdict)
GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
アップル、 iPhoneへのグーグルＡＩ「Gemini 」搭載で交渉中－関係者
OpenAI「GPTs」がもたらす革命 誰でも「自分のコパイロット」時代へ【西田宗千佳のイマトミライ】
【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
Function calling and other API updates
「GAFA」は「GOMA」に？ AIの未来を握る4社とは | 米誌が考える、テックの行き先
Open Interpreterがついに画像出力にも対応！使い方から実践までを解説【画像付き】 | WEEL
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
Azureで生成AIアプリ開発に入門したい人に朗報！ 鉄板の解説書が出ました✌️ - Qiita
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
LangChain クイックスタートガイド - Python版｜npaka
「ChatGPT」わからん勢に朗報！ OpenAIの「Prompt examples」ページが有用／自動翻訳でもちゃんと機能するので英語がわからなくても大丈夫【やじうまの杜】
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
OpenAI APIとLangChainを用いた記事の翻訳・要約メディアのつくり方
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
Azure OpenAIの「Add your data」で出来ること出来ないこと
GPTベースの翻訳アプリOpenAI Translatorの使用感｜shu223
OpenAI Japanスタート 3倍速い日本語特化モデルも公開へ
