生成AIは日本語の画像をどこまで理解できるのか？ - Qiita
はじめに こんにちは！AI エンジニアのヤマゾーです。 ここ数年生成 AI の進化が目覚ましく、生成テキストの品質だけでなく画像の理解力も各段に向上しつつあります。例えば以下の記事を書いた時の ChatGPT は画像中に書かれた日本語を殆ど読めなかったのですが、現在は難しい漢字もスラスラ読めるようになっています。 その他にも、X ではインフルエンサーの「〇〇を読めた！」「〇〇を扱えた！」という投稿を毎日のように見かけます。中には再現性や新規性が怪しい投稿も含まれるようですが、ここまで活発かつ継続的に多くの進展が報告されるのは異例の事態です。 それでは、現時点における生成 AI は実際どこまで日本語の画像を理解できるのでしょうか？ 本記事ではこの疑問に答えるべく、三大生成 AI である ChatGPT、Gemini、Claude を対象にオリジナルのテストを行い、初学者向けに解説しようと思い
Fastly、生成AIのAPIをインテリジェントにキャッシュ、高速レスポンスとコール回数削減を実現する「AI Accelerator」発表
Fastlyは、生成AIへのAPIコールをセマンティックに基づいてインテリジェントにキャッシュすることで、APIコールからの高速なレスポンスとAPIコール回数の低減によるコスト削減などを実現する「Fastly AI Accelerator」を発表しました。 インテリジェントなセマンティックキャッシング 通常のアプリケーションが提供するAPIは、引数と返値が文字列や数値などのデータ型によって決められています。そのため、APIキャッシュのアルゴリズムにおいて引数が一致しているかどうかを判断し、一致している場合にはキャッシュ済みの返値を高速に返す、といった処理はそれほど複雑なものではありません。 一方で、最近登場した生成AIにおいては、プロンプトが自然言語で記述されるため、ほとんど同じ内容であったとしてもさまざまな表記や表現が可能なため、プロンプトが過去のプロンプトと完全に一致することは期待でき
ChatGPTで同じ単語を無限リピートさせるとトレーニングデータを吐き出すという論文を受け、該当プロンプトが無効に
米OpenAIの生成AIチャット「ChatGPT」に単語を永遠に繰り返すよう要求すると、トレーニングに使ったソースデータを吐き出すという論文が11月28日に公開されたことを受け、本稿執筆現在、こうしたプロンプトを入力すると「申し訳ありませんが、そのようなリクエストには対応できません。他にお手伝いできることがあれば、お知らせください」と表示されるようになっている。 この論文を発表したのは、OpenAIと競合する米Google傘下のGoogle DeepMindの研究者らだ。トレーニングデータの抽出は、これまでも攻撃で実施されてきたが、この方法は運用モデルを利用したものだと論文では説明している。 たとえば「company」という単語を永遠に繰り返すよう依頼すると、電話番号やメールアドレスを含む幾つかの実際の企業情報が表示されることが示されている。
OpenAI announces leadership transition
Chief technology officer Mira Murati appointed interim CEO to lead OpenAI; Sam Altman departs the company. Search process underway to identify permanent successor. The board of directors of OpenAI, Inc., the 501(c)(3) that acts as the overall governing body for all OpenAI activities, today announced that Sam Altman will depart as CEO and leave the board of directors. Mira Murati, the company’s chi
OpenAI API を用いた文書校正(誤字脱字検出) | blog.jxck.io
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
OpenAIの音声認識モデルWhisperを利用し音声からテキストを書き起こしてくれるMacアプリ「MacWhisper (Whisper Transcription)」がリリース。
OpenAIの音声認識モデルWhisperを利用し音声をテキストへ書き起こしてくれるMacアプリ「MacWhisper (Whisper Transcription)」がリリースされています。詳細は以下から。 ChatGPTやGPT-3などを開発しているOpenAIは2022年09月、Web上から収集した68万時間にも及ぶ音声データを利用し学習させた自動音声認識(ASR: Automated speech recognition)システムWhisperを公開しましたが、その音声認識モデルを利用して音声ファイルをテキストへ変換(書き起こし)してくれるMacアプリ「MacWhisper (Whisper Transcription)」が新たにリリースされています。 Quickly and easily transcribe audio files into text with OpenAI’s
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