OpenAI o1の開発者がo1の仕組みなどについて語るインタビュー（日本語訳と感想）｜IT navi
ソーニャ・ホアン: 本日はノーム、ハンター、イルゲをお迎えしました。3人はOpenAIのプロジェクト・ストロベリー、別名o1の研究者です。o1はOpenAIが初めて本格的に取り組んだ汎用推論時計算で、推論、思考連鎖、推論時スケーリング則などについてチームと話し合うのを楽しみにしています。 o1への確信ソーニャ・ホアン: イルゲ、ハンター、ノーム、お越しいただきありがとうございます。そしてo1の公開おめでとうございます。まず伺いたいのですが、これがうまくいくという確信は最初からありましたか? ノーム・ブラウン: この方向性に何か有望なものがあるという確信はあったと思いますが、実際にここに至る道筋は決して明確ではありませんでした。o1を見てみると、これは一夜にしてできたものではありません。実際、何年もの研究が投入されており、その研究の多くは実際には実を結びませんでした。しかし、OpenAIとリ
Brand guidelines
The "OpenAI" name, the OpenAI logo, the "ChatGPT" and “GPT” brands, and other OpenAI trademarks, are property of OpenAI. These guidelines are intended to help our partners, resellers, customers, developers, consultants, publishers, and any other third parties understand how to use and display our trademarks and copyrighted work in their own assets and materials. If you are an active OpenAI API cus
ChatGPT入門 概要から利用方法、プログラム開発まで
2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTはユーザー（人間）と対話を行う形式でテキストを生成する「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」と呼ばれるものです。ユーザーとの間で文脈に沿ったテキストを生成するのが大きな特徴ですが、適切な返答があることもあれば、どう見ても間違った返答をすることもあります。それでも、これまでのテキスト生成AIよりも格段に品質の高い出力を行う大規模言語モデルだといえます。その品質の高さから、ChatGPTをどう活用すべきかとか、ChatGPTは使うべきではないといった議論も各所で行われるほどです。 本eBookでは、ChatGPTとは何かに始まり、ChatGPTがなぜユーザーの意図に沿った返答を返せるのか、ChatGPTの技術を取り込んだマイクロソフトのBingの概要、ChatGPTからの返答をよりよいものにするためのテ
OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン｜npaka
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
ChatGPTのOpenAI社、日本に7つの提案。本気で普及を狙う
ChatGPTのOpenAI社、日本に7つの提案。本気で普及を狙う2023.04.11 02:2064,865 かみやまたくみ OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党の会合に出席、7つの提案を行なったと、同党衆議院議員 塩崎あきひさ氏がツイートしました。 OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党・AIの進化と実装に関するPTに出席。日本での活発なChatGPTの利用などを引き合いに｢日本がAIの利活用を通じて世界で大きな存在感とリーダーシップを発揮してほしい｣と同氏。日本への期待を込めて、以下の7点の提案がありました。 1… pic.twitter.com/ZH0KZCDxEa — 塩崎あきひさ 【衆議院議員・愛媛1区】 (@AkihisaShiozaki) April 10, 2023社会全体に大きな影響を及ぼす可能性があるとみられている対話型AIサービス｢
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。
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