今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください! これまでソフトウェア・スタートアップは、主に企業における個人やチームの生産性向上のためのソフトウェアに注力してきました。要するに、ソフトウェアは実際に実務を行う「実務者」を支援するために作られてきたのです。ユーザー数に応じた価格設定が一般的であるのも、こうした背景から1人あたりの生産性向上効果でコストを正当化する価格戦略が適切とされていたからです。 しかし現在、LLMによってパラダイムシフトが起ころうとしています。インターネットの黎明期には、多くのウェブサイトが「オフラインの現実世界」に基づいて作られていました。例えば、街の
皆さん、OpenAIが公式のGPTsを開発をしていることはご存じですか? 実は、 OpenAI 謹製のGPTsにも有用なものがたくさんあります。 本記事ではOpenAIが手がけるGPTs、全22個をご紹介していきます。 GPTsの基本ついておさらいしたい方は以下の noteをご覧ください! それでは、早速見ていきましょう! 1. Data Analyst(データ分析)ファイルを入力するだけで、データ分析や視覚化をサポートします。データをより深く理解するための強力なツールです。 以下は、ニューヨークの不動産情報に関するファイルを入力した例です。「要点をまとめて」という簡単な指示で、データ分析から要点をまとめるところまで一気に行ってくれます。 2. Web Browser(ウェブ検索)インターネットから検索して、情報収集やリサーチをサポートしてくれるGPT。普通のChatGPTもブラウジング能
これは何? NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜(19:00~)オンラインで 次回(2月15日第71回)・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ(研究会の表の目的) 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ(研究会の裏の目的) この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい(2年前の話) 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
「モコッ」「モッコモン」 東京・世田谷の「二子玉川 蔦屋家電」。店内のショールームに展示されていたのは、両手で持ち上げられるほどの大きさのロボット「二コボ」だ。柔らかいニットで覆われた身体で、ゆらゆらと動きながら時折あどけない声でお喋りをする姿が愛くるしい。 このロボットを開発したのは、パナソニックホールディングスだ。2021年2月に実施したクラウドファンディングでは、開始後わずか1日で目標金額の1000万円を調達。5月16日からは一般販売がスタートする。 一般販売での本体価格は税込み6万0500円。クラウド利用料として、毎月1100円が追加でかかる。 コンセプトは「永遠の2歳児」 二コボの特徴は、何をしてくれるわけでもないが、人間が思わず笑顔になるような振る舞いをする点にある。 冒頭のような「モコ語」や幼児のようなカタコトの日本語は話すが、流暢な会話はできない。既存の家庭用ロボット「ラボ
早朝、まだベッドの中で、寝てるでもない、かといって起きてるわけでもないという時間が大好きです。何より気持ちいいというのもあるのですが、この時間にいろんなアイデアを思いつくんですよね。なので寝るときはかならず愛用のメモ帳を枕元に置いております。 ということで、今朝、まどろみながら思いついたのが「ChatGPTは中央値しか返せない」ので「ChatGPTと戦いたくないなら中央値の戦場を避けろ、外れ値で戦え」ということです。中央値というのは統計でいう正規分布の両端から数えてちょうど真ん中のところという意味ですね。 みなさんも使ってみて感じると思うのですが、ChatGPTは漫画のドラえもんに出てくる出来杉くんのような、ちょっとつまらないぐらいに優等生的で真っ当な返答を言ってきますよね。あの「真っ当」感はどちらにも偏らない、両方の意見を取り入れるということで生み出されているわけですが、それがまさに「中
ChatGPTでインテリアデザインを出力 この記事では、CnatGPTとほかのツールを連携させて高品質なインテリアデザインを出力させる方法が紹介されています。 ok, I got ChatGPT working with Additive Prompting Here's a 1 paragraph ChatGPT prompt you can use to generate infinite interior design/architecture photographs w/ 90%+ coherence to the prompt in Midjourney Full prompt w/ examples in thread. Try reading the prompts as you go 🧵 pic.twitter.com/zhGB03UGpD — Nick St. Pier
ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT(そして後続の各種LLM chatbot)ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な
We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services. In line with our iterative deployment philosophy, we are gradually rolling out plugins in ChatGPT so we can study their real-world use, impact, and safety
[速報]マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか?というのが本日のお題になります。 コードP
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル(Attention Is All You Need)の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
画像生成AI「ステーブル・ディフュージョン」の最初のバージョンを開発した英国のスタートアップ企業が、映像を生成するAIを発表した。既存の映像にテキストや画像を指定すると、新しい映像に変換できるという。 by Will Douglas Heaven2023.02.08 413 19 生成AI(ジェネレーティブAI)のスタートアップ企業であるランウェイ(Runway)は、テキスト入力や参照画像で指定した任意のスタイルを適用して、既存の映像を新しい映像に変換できるAIモデル「Gen-1」を発表した。同社は、2022年に話題となったテキストから画像を生成するモデル「ステーブル・ディフュージョン(Stable Diffusion)」を、スタビリティAI(Stability.AI)と共同開発した企業である。 ランウェイのWebサイトに掲載されているデモリールでは、Gen-1が道行く人々をクレイアニメの
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