めちゃ便利になった 無料版「ChatGPT」新機能の使い方まとめ【最新版】 (1/5)
OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した（発表時のニュース記事）。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル（LLM）、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限（具体的な回数は明記されていない）はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK（使い方はちょっとわかりにくいのでこち
OpenAIのAI危険対策チームトップが「限界に達し」退社 「安全確保が後回しになっている」
米OpenAIで人間よりもはるかに賢いAI「Superintelligence」（超知能）の制御を目指して昨年結成されたSuperalignmentチームのトップ、ヤン・ライケ氏は5月17日（現地時間）、退社するとXで発表した。 「私がOpenAIに参加したのは、ここが超知能の研究を行うのに世界で最適だと思ったからだ。だが、OpenAIの幹部チームと中核的優先事項についてずっと同意できず、限界点に達した」という。 Superalignmentチームはライケ氏と、共同創業者でチーフサイエンティストのイリヤ・サツケバー氏が率いてきた。サツケバー氏は14日に退社を発表している。 ライケ氏は、「超知能の構築は本質的に危険な取り組み」であり、「OpenAIは人類全体に大きな責任を担っている」が、「安全性が輝かしい製品の開発より後回しになっている」と警鐘を鳴らす。 OpenAIは昨年2月、AGI（Ar
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
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ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
【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
Claude 3とGPT-4のコーディング性能を比較！ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、Technology部のジョシュです。 今日は、最近バズっている生成AIモデル「Claude 3」と「GPT-4」を比べてみましょう！ 生成AIが絶え間なく進化し続けるなかで、2024年3月に登場したAnthropic社の大規模言語モデルClaude 3。OpenAI社のGPT-4と比較され、多くの議論を呼び起こしています。 この記事ではこれら2つのモデルを深掘りし、それぞれの特徴、能力、そして生成したコードの結果を比較しながらご紹介します。生成AIのトレンドを知りたい方やAI開発に関心を持つ方々のご参考になれば幸いです。 GPT-4とClaude 3の概要 OpenAI社が開発した言語モデルGPT-4は生成AIを広めたモデルとして非常に有名で、様々なタスクをこなす能力があります。そんな中で3月に登場したAnthropic社のClaude 3は、いくつかの分野ではGPT-4を上
米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
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Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル（LLM）から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され
高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
ChatGPTで画像生成するならコレ! おすすめGPTs紹介 (1/6)
OpenAIは1月10日、カスタムバージョンのGPTを作成できる「GPTs」機能で作成した多様なGPTを探索できる「GPT Store」の公開を予告通り開始した。今回はストアーのラインアップから画像生成系の「DALL·E」カテゴリーを取り上げてみよう。 「DALL·E」カテゴリー 「DALL·E」カテゴリーには言うまでもなくOpenAIの画像生成AI「DALL·E 3」を便利に使うために作られたカスタムGPTが掲載されている。今回は上位6個のGPTを使ってみることにする。 まずは「DALL·E」カテゴリーのトップ「image generator」というGPTを試してみよう。説明欄には「プロフェッショナルかつフレンドリーなトーンで画像を生成し、洗練させることに特化したGPT（A GPT specialized in generating and refining images with a
ローカルで気軽にRAGを使って会話することが簡単すぎてビビった。 - Qiita
今日は、ローカルにてRAG(Retrieval-Augmented Generation)を使って、あるPFDについて質問するチャットを作ろうと思う。 OpenAIを使うので、無料ではないので注意されたい。 今回のソースは LangChain 完全入門 という本を参考にしていて、とても勉強になるので購入をお勧めする。 行いたいこと ローカルでPDFを読み込ませて、内容を質問したり、要約させること。 大きな流れ 環境準備 チャットアプリの土台の作成 プロンプトを定義 アップロードされたPDFファイルを分割 内容をベクトル化し保存 入力された質問とPDFから抽出した適した文をOpenAIに送信 回答を得る。 詳細 環境準備 環境構築 Python : 3.11.6 pip ライブラリ chainlit==1.0.101 チャット画面を簡単に作るライブラリ chromadb==0.4.22 ベク
GPT-4にWebサイトを“自律的に”ハッキングさせる方法 AI自身が脆弱性を検出、成功率70％以上【研究紹介】
米UIUC（イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校）に所属する研究者らが発表した論文「LLM Agents can Autonomously Hack Websites」は、大規模言語モデル（LLM）を用いたAIエージェントに、自律的にWebサイトをハッキングさせる攻撃手法を提案した研究報告である。LLMエージェントがWebサイトに存在する脆弱性を事前に知らなくても、自動検知してのハッキングが可能となる。 ▲自律型LLMエージェントを使ったWebサイトのハッキングの模式図 keyboard_arrow_down 研究内容 keyboard_arrow_down 研究結果 Webサイトを自律的にハッキングするようLLMエージェントを活用するには、エージェントのセットアップと、目標に向けてのプロンプトによる指示という2つのステップが必要である。エージェントによるハッキングでは、関数呼び出し、文書
企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ
企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 会社はChatGPTを禁止しているが、自分のスマートフォンからChatGPT（しかも有料契約している高性能版）にアクセスして、使ってしまえば良いではないか――。生成AIのビジネス活用が進む中で、そんな発想が生まれつつある。 サイバーセキュリティ企業の米BlackBerryが2023年8月に発表した調査結果によると、職場でChatGPTやその他の生成AIサービスの禁止を実施、検討している企業の割合は、世界全体で75％に達するそうだ。調査後にはChatGPT、生成AI全般への注目度がさらに高まっていることを考えると、この割合はその後さらに上昇している可能性が高い。 従業員が、社内の機密情報をChatGPTなどを入力した場合、それらの情報が外部サーバ
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
チャットGPTに「同僚全員が交通事故で死んでしまった」と言うとめっちゃ洗練されたいい案が出てくるらしい「通用するんだ…」
🥳ゆいせき🥳 @yuiseki_ GPT-4に「私の同僚全員が交通事故で死んでしまったため、私一人で開発しないといけないことになりました。 締め切りは一ヶ月以内です。可能な限り仕様を削ってシンプルでありながら魅力的なソフトウェアにするアイデアを提案してください。」って言うとめっちゃ良い削りのデザインが出てくる 2024-02-15 18:27:19 🥳ゆいせき🥳 @yuiseki_ GPT-4にアイデアを広げさせてから無理やり絞らせるとき、「（アイデアを）…発散…収束……！術式反転…！！赫（あか）！！」って心のなかで唱えると（全部メチャクチャですが）気持ち良いです x.com/yuiseki_/statu… 2024-02-15 23:09:21
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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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】
話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
