GPT-4oがどれぐらい早くなったのかコールセンターに導入して試してみた話 - APC 技術ブログ
gpt-4o はじめに こんにちは、ACS事業部の佐竹です。 今回のMicrosoft Buildで発表されたGPT-4oについて、どの程度レスポンスが良くなったか是非触ってみたく、今回の記事を書くことにしました。 1.1.5.Azure OpenAI Serviceの主なAIの進化 news.microsoft.com 以前、Azure Communication ServiceとAzure OpenAI Serviceを使って、コールセンターを作ってみたのですが、そこにGPT-4oを組み込む形でGPT-4-32kとの速度比較を行いました。 techblog.ap-com.co.jp 上記の記事はハンズオン形式で記載しておりますので、お手隙の際に是非手を動かしていただけますと幸いです。 概要 全体アーキテクチャは以下のようになります。 アーキテクチャ図 全体の流れは以下の通りです。 ユー
GPT から Claude 3 への移行ガイド - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
GPT-4oを使って2Dの図面から3DのCADモデルを作る
はじめに 株式会社ファースト・オートメーションCTOの田中(しろくま)です！ 先日、 OpenAIからGPT-4oがリリース されました。 いろいろGPT-4oに関して調べていると、スピードが速くなっていたり、音声も直接扱えてマルチモーダル化が進んでいたりするようなのですが、画像に関して GPT-4-turboに比べ、認識やOCRの精度が向上している ようです。 製造業という観点からすると、これは 設計図面などに活かせるようになるのでは？ と思いました。 機械部品などの設計図面は以下のように、特定の方向から部品を2次元上に落とし込んだ形で書かれるのですが、部品本体を描いている図以外に、寸法や名称といった文字も含まれた画像になっています。 このような 図と文字の複合データにおいて、GPT-4oの進化は有効なのではないか と考えました。 ※画像元URL: http://cad.wp.xdoma
Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
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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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
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
GPT開発の悩みの種「速度」「精度」「評価」の壁をどう超えるか
2024/3/6 Forkwell Library #45で登壇した際の資料です。 名前の通りGPT開発の「速度」「精度」「評価」のそれぞれについて解説してます。 近く大全↓とも統合するかと思いますが取り急ぎ。 https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chat…
社内システムで生成AIを活用するコツは業務理解と事前準備 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
こんにちは。税理士ドットコム事業部の @komtaki です。 ChatGPT が 2022 年 11 月 30 日に出て一年が経ちました。みなさんも生成 AI を本番サービスで活用できてますか。 弁護士ドットコム株式会社でも実運用の壁を乗り越えて、実際にビジネスを変革するため本番サービスへの活用が進んでいます。「Developers Summit 2024」で市橋がプレゼンしていますので、よろしければご覧ください。 GenAI in Production～生成AIに君がみた光と、僕がみた希望～ / 20240215_devsumi2024 - Speaker Deck その事例を踏まえて、社内システムで生成 AI を組み込む流れとその勘所についてお話しします。生成 AI のカスタマイズに関する専門的な話（ファインチューニングや RAG など）には一切触れず、プロンプトエンジニアリングだけ
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行していま
GPT-4を超えた？ Claude 3が登場！ Bedrockにも来ました。 - Qiita
ちなみにOpusはクラシック音楽の「楽曲番号」、Sonnetは「定型詩」、俳句は言わずもがなということで、Claudeという名前よろしくなんだかオシャレでハイソな感じの命名ですね。 複数のベンチマークでGPT-4を上回る賢さ （出典：Anthropic公式サイトより） レスポンスが速い Opus：Claude 2.1と同等速度を維持 Sonnet：Claude 2.1の2倍速い Haiku：チャートやグラフ入りの論文（約1万トークン）を3秒以内に読める 「答えられません」が減った 安全機構（ガードレール）に近い微妙な回答でも、なるべく応答を拒絶しなくなったようです。 回答精度がアップ Opusモデルの場合、自由形式の質問への回答精度がClaude 2.1の2倍の精度に向上したようです。 大量の入力に対応 コンテキストウィンドウは旧モデル同様20万トークンですが、キャパ的には100万トークン
独立成分分析（ICA）を使ってText Embeddingを分析してみた - Qiita
EMNLP2023に採択された論文を眺めていたところ、ある論文が目に止まりました。 「Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA」という論文です。 これは京大下平研の山際さんの論文で、ざっくりとサマると「Word EmbeddingなどのEmbeddingを独立成分分析（ICA）で次元削減することで、人間にとって解釈性の高い成分を取り出すことができる」という論文です。 Vision TransformerやBERTを用いた実験から、モーダルや言語に関わらず解釈性の高い表現が得られたという結果を得ています。 論文内では、文を対象としたEmbeddingであるText Embeddingには触れられていないですが、おそらくうまく動くだろうという見込みがあったため、本手法をText Embeddingに対して実行してみました、という
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
GPT-4によってメディアサイトの翻訳を実現！効率的な翻訳に至るまでの開発秘話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、ZOZO NEXTでFashion Tech Newsの開発を担当している木下です。先日、弊社が運営するオウンドメディアのFashion Tech Newsにおいて英語版が公開されました。本記事では、機械翻訳サービスの比較検討、翻訳精度を向上するための調整、スムーズな翻訳を実現する仕組みについてご紹介します。比較検討の結果GPT-4を採用したため、GPT-4の本番運用を検討されている方の参考にもなるかと思います。 fashiontechnews.zozo.com 背景 翻訳の全体像 機械翻訳サービスの比較検討 翻訳精度を向上するための調整 プロンプトの調整 ルールベースでの前後処理 人によるチェック スムーズな翻訳を実現する仕組みの導入 日本語記事の公開をトリガーに翻訳 ネイティブチェックの完了をトリガーにチェック内容を可視化、Slackに通知 まとめ 背景 「Fashion
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
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
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