ChatGPTなどのチャットAIがどんな風に文章をトークンとして認識しているのかが一目で分かる「Tokenizer」
OpenAIが開発したChatGPTをはじめ、さまざまなAIが人間レベルの会話を行ってくれるようになりました。AIは文章を読み書きするとき「トークン」という単位で認識を行うのですが、普通の文章がトークン的にはどのように分解されるのかを一目で教えてくれるツール「Tokenizer」がOpenAIのページ上で公開されています。 OpenAI API https://platform.openai.com/tokenizer Tokenizerの画面はこんな感じ。テキストを入力する必要がありますが、いったん「Show example」をクリックして例を見てみます。 英語の場合、252文字の文章で64トークンとなる模様。下部にて文字がトークンのまとまりごとに色分けして表示されています。 「TOKEN IDS」をクリックするとそれぞれの数値も確認できます。人間が見てもなにがなんだか分かりませんが、G
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
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Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
