「◯◯GPT」や「ChatGPT搭載」はNG 米OpenAIがブランドガイドライン公開
米OpneAIは現地時間4月24日、ChatGPTなどOpenAIブランドを利用する際のガイドラインを公開した。ロゴマークやその利用方法、また「ChatGPT」などの文言を利用する際の注意点が記されている。 例えば、OpenAIのAPIを利用した製品について「◯◯GPT」「GPT-4搭載の◯◯」「ChatGPT搭載の◯◯」といった表現は使わず、「Powered by GPT-4」や「Built with GPT-4」などの表現を使うよう求めている。また、OpenAIのモデルを指すときはGPT-3、GPT-4、ChatGPT、DALL・Eを使い、Ada、Babbage、Curie、Davinci、GPT-3.5-turboなどのエンジン名を避けるようにとしている。
OpenAI・アルトマンCEOのプレゼン資料が公開 自民党に何を語ったか
資料はOpenAIやChatGPTの来歴、導入実績や活用事例などを紹介するもの。API提供の背景や、AIによるシステムを人間の意図や価値観に合わせることで、安全性などを保つという考え方「アラインメント」についても説明している。 アルトマンCEOは10日に来日。岸田文雄総理大臣と面会後、自民党の会合に出席した。会合では「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」と話し、（1）日本関連の学習データのウェイト引き上げ、（2）政府の公開データなどの分析提供等、（3）LLMを用いた学習方法や留意点等についてのノウハウ共有──をはじめとする7つの提案を行った。 関連記事 OpenAIのアルトマンCEO、日本に対する7つの約束 「日本関連の学習ウエイト引き上げ」 ChatGPTを開発した米OpenAIのサム・アルトマンCEOが4月10日来日し、「日本関連の学習データの
鳥取、チャットGPT使用禁止 政策策定と予算編成、答弁資料も ｜ 共同通信
Published 2023/04/20 17:26 (JST) Updated 2023/04/20 17:29 (JST) 鳥取県の平井伸治知事は20日の記者会見で、県職員が政策策定と予算編成、議会答弁資料作成の業務に対話型人工知能（AI）「チャットGPT」を使用することを禁止すると発表した。この三つ以外では、業務にチャットGPTを活用できるかどうか議論を進める考えを示した。 平井氏は「自治体の意思は地域の話し合いの中で決定されるべきものだ」と強調。「県庁は現場の苦労を見て特性を把握するためにある。チャットGPTで地域に適した答えが出てくると思わない。意思決定に関わる部分に使用するのは民主主義の自殺だ」と述べた。 県によると、2月以降、職員が業務で使用するパソコンに制限をかけているという。
ChatGPTのAPI、間もなく公開へ 申し込みページがオープン
米AI研究企業OpenAIは1月16日（現地時間）、AIチャットサービス「ChatGPT」のAPIを間もなく公開すると発表した。利用希望者の申し込み用ページも公開している。申し込みには名前、メールアドレス、会社名（任意）、利用目的などの入力が必要。 ChatGPTは22年12月に登場したAI言語モデル。現在はプレビュー版として、テキストで質問を投げかけるとAIがその回答を表示するサービスを提供しており、その精度からSNSなどで話題を集めている。日本語にも対応しており、例えば「ChatGPTとはなんですか？」と聞くと以下のような答えが返ってくる。 「ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型自然言語生成モデルです。このモデルは、対話文や会話文を入力として受け取り、それに対して自然な形で返答することができます。ChatGPTは、大規模なトレーニングデータセットを用いて訓練されており、人間に
マイクロソフト、GPT-3.5やDALL・E 2のAIモデルを含む「Azure OpenAI Service」正式に提供開始。まもなくAzure上で学習させたChatGPTなども実行可能に
マイクロソフト、GPT-3.5やDALL・E 2のAIモデルを含む「Azure OpenAI Service」正式に提供開始。まもなくAzure上で学習させたChatGPTなども実行可能に マイクロソフトは、同社のクラウドサービスMicrosoft Azure上でOpenAIによるAIモデルを基にしたサービス「Azure OpenAI Service」の正式な提供開始を発表しました。これまではLimited Accessとして限られたユーザーのみ利用可能でした。 Azure OpenAI ServiceのAIモデルには、自然言語による高度な対話などを実現するGPT-3.5、自然言語からプログラムコードを生成するCodex、テキストから画像を生成するDALL・E 2などが含まれています。 Just in—new AI models on Azure OpenAI Service empowe
AI News の公開と、裏側の OpenAI の活用話 - A Day in the Life
AI News という、AI・データサイエンス(DS)・機械学習(ML)関係の話題を集め、AIで3行に要約して配信するサイトを公開しました。twitter @AINewsDev や Atomフィードでも配信しています。数日前から運用していて、手前味噌ですが便利に情報集めに使えています。また英語記事も日本語で要約されるので便利です。 なぜ作ったのか 以前、 @syou6162 さん作の ML-News で、ML系の情報を便利に読ませてもらっていたのですが、Twitter API の有料化の話が出た前後で閲覧できないようになってしまったようでした。 そのため、DS・ML系の話題を追いかけるのが大変になって、そのうち同じようなサイトを作ろうかな、と思っていた所でChatGPT(GPT4)というふつうに便利なLLMが登場しました。その後は御存知の通り、それらの話題が大量に溢れ、情報過多で見きれない
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
GPTの仕組みをちゃんと勉強したい本 - きしだのHatena
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
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