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

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding 1. はじめに「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、次の3つのモデルを提供します。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル。 ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル。 ・Code Llama - Instruct : 自然言語の指示を理解できるようにファインチューニングしたモデル。 ベンチマークテストではコードタスクにおいて、公的に入手可能な最先端のLL

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates 1. はじめに「GPT-3.5 Turbo」のファインチューニングが利用可能になりました。「GPT-4」のファインチューニングもこの秋に提供される予定です。 初期のテストでは、ファインチューニングした「GPT-3.5 Turbo」が、特定の狭いタスクに関して「GPT-4」と同等、またはそれ以上のパフォーマンスを発揮できることが示されています。 他のAPIと同様、ファインチューニングAPIで送受信されるデータは、OpenAIやその他の組織が、他のモデルを学習するために使用することはありません。 2. ファインチューニングのユースケース今回のリリースにより、開発者は教師ありファインチューニングで、ユースケースに合わせてこのモデルのパフォーマンスを向上できるよう