「Paper Interpreter」を使って論文を読もう！｜Daichi Konno / 紺野 大地
こんにちは、東京大学で医師かつ脳や人工知能の研究をしている紺野大地と申します。 2023年11月6日、OpenAI社から「自分専用のChatGPTを作れる機能」であるGPTs（ジーピーティーズ）が発表されました。 早速触ってみたところ、 「この技術を使えば、誰もが論文を読めるAIを作れる！」と確信し、論文解説AI「Paper Interpreter」を作って公開したところ、非常に大きな反響がありました！ （こちらのリンクから、今すぐ使えます。） 論文の内容を分かりやすく解説してくれる「Paper Interpreter」を公開しました！ 使い方は簡単で、論文のPDFをアップロードするだけです。 テキストだけでなく、図やグラフについても説明してくれる点がポイントです！ 早速公開したので、ぜひ使ってみてください😊https://t.co/xHhKGO4WOZ pic.twitter.com/
【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
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