テック業界は急速な変化が付きものだが、人工知能(AI)業界での直近の展開はすさまじかった。17日、「Chat(チャット)GPT」を開発した米オープンAIを監督するNPOの理事会がサム・アルトマン最高経営責任者(CEO)を解任。19日には同社の最大の支援者である米マイクロソフト(MS)が同氏の入社を発表。20日にはオープンAIの従業員770人のほぼ全員が同氏の復帰と理事会の総辞職を求める書簡に署名
生成AIのChatGPTを開発したアメリカのベンチャー企業「オープンAI」は21日、解任されたサム・アルトマン氏がCEOに復帰することで合意したとSNS上で明らかにしました。解任からわずか5日で復帰が決まり、混乱した会社経営が正常化するかが課題となります。 これは「オープンAI」が21日、旧ツイッターのXで明らかにしたものです。 アルトマン氏がCEOに復帰することやほかに3人の取締役を決めたことで合意したとしています。 SNSで会社は「詳細については協力して対応していく。今回のことではご迷惑をおかけした」としています。 「オープンAI」の取締役会は先週17日、CEOだったサム・アルトマン氏を解任しました。 生成AIのサービスを急速に拡大させようとするアルトマン氏と、AIの安全性を重視する取締役会のメンバーとのあいだで激しい議論があった可能性が指摘されていました。 IT大手のマイクロソフトが
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 米スタンフォード大学、米ノースウェスタン大学、米コーネル大学に所属する研究者らが発表した論文「Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis」は、大規模言語モデル(LLM)が研究論文の査読を行えるかを調査した研究報告である。この検証のため、論文の査読を自動で行うシステムと、LLMによる査読コメントと人間による査読コメントとの間の共通点を探るシステムを開発した。 学術雑誌に投稿される研究
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
生成人工知能(AI)「ChatGPT(チャットGPT)」の最新モデルが難関とされる米国公認会計士試験の合格ラインを上回った。前のバージョンが不合格になってからわずか数カ月で合格にこぎ着けた。ブルームバーグ・ローが伝えた。 米独の研究者から成るチームの調査リポートによると、米国の会計関連の主な資格である公認会計士(CPA)、公認管理会計士(CMA)、公認内部監査人(CIA)、EA(税理士)の試験を解かせてみたところ、最新版「ChatGPT4」は平均スコア85.1%と好成績を上げ、全て合格した。4つの試験とも合格率は50%前後。 この結果はChatGPTが「会計・監査業界に多大な影響をもたらす」ことを示唆していると同リポートは指摘した。前バージョンのChatGPT3.5を用いて数カ月前に行った実験では不合格だったという。 同チームの研究者でブリガム・ヤング大学教授(会計学)のデービッド・ウッド
KNNポール神田です。 まさにChatGPTやPerplexity AIとの出会いで、インターネット黎明期のような感動の日々である。 『英語は10000時間でモノになる』の著者であり、デジタルハリウッド大学の教授である橋本大也氏のFaceBookで気になる『プロンプト』が紹介されていた。 出典:デジタルハリウッド大学 無料で学べるすごい英会話AIのつくりかた 1 Voice Control for ChatGPT( https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn)の拡張をChromeブラウザーにインストールする。これでChatGPTと音声で対話することができる。GPTがしゃべりだす。 2 ChatGPTに下記のプロンプトを入れてから英語で
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:本記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量を食う)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
質問を入力するだけですぐに自然で説得力のある回答が返ってくるAIとの対話ソフト「ChatGPT」の利用が、首都圏を中心に個人や企業に加え、神奈川県横須賀市役所では全国の自治体で初めて利用されるなど急拡大しています。 対話式AI「ChatGPT」の普及が急速に進む中、神奈川県横須賀市は市の業務への活用を試験的に始めました。市によりますと全面的に自治体の業務に導入するのは全国初だということです。 「ChatGPT」はアメリカのベンチャー企業「オープンAI」が開発し、去年11月に公表した対話式AI=人工知能です。 日本語にも対応していて、AIと対話するようにやりとりを進め、内容を指定して文章を作成させたり、すでにある文章を要約させたりできます。 知りたい情報を尋ねると人が作成したような、自然なことばで回答を作成できることから、幅広い分野で活用が想定されるいわゆる“生成系AI”の1つで、企業などで
「ChatGPT」を開発したアメリカのベンチャー企業「オープンAI」のサム・アルトマンCEOは10日午前、総理大臣官邸を訪れて、岸田総理大臣と面会しました。 面会のあとアルトマン氏は記者団に対し、「とてもいい面会だった。岸田総理大臣とはAI技術の長所とともに、欠点をどう軽減していくかについて話し合った」と述べました。 一方、岸田総理大臣は総理大臣官邸を出る際、記者団に対し「新しい技術が登場し、利用されている一方、プライバシーや著作権といったリスクも指摘されているという状況について意見交換した。合わせて国際的なルールづくりについてもどのように考えるか、意見交換した」と述べました。 アルトマン氏は午後、自民党の「デジタル社会推進本部」の会合に出席し、冒頭で「AIの開発が、技術的な革命をもたらすことを信じている。日本が果たしうる役割は非常に大きいと思う」と述べました。 出席者によりますと、会合の
自由民主党(自民党)のデジタル社会推進本部は3月22日、AI関連の政策提言をまとめる「AIホワイトペーパー」の骨子を公開した。「ChatGPT」の登場で「AIをめぐる社会状況は一変した」としたうえで、新たなAI国家戦略の策定などを提言する。具体的な内容は3月27日週中に取りまとめる。 提言では、大規模言語モデル(LLM)の独自開発に乗り出した英国を引き合いに、ChatGPTに匹敵する国産AIモデルの検討を含め、国内のAI開発基盤の育成・強化支援などについて盛り込む。 自民党の「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」で事務局長を務める衆議院議員の塩崎彰久氏は、国産AIモデルについて「LLMモデルを自前で作るには膨大な計算資源や人材が必要。どれくらいの時間軸になるのかも含めて検討する必要がある」と述べた。 また「海外のAIを使ったほうが早いのではないか、あるいは日本のAI産業を支える人材
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1)AI読者モニター:書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜!ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
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