財務分析業界も生成AIがディスラプトか——シカゴ大の研究チーム、「GPT-4」がアナリストの精度を上回ることを実証 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Credit: VentureBeat made with Midjourney シカゴ大学の研究者らは、大規模言語モデル（LLM）がプロのアナリストに匹敵し、それを上回る精度で財務諸表分析を行えることを実証した。「大規模言語モデルによる財務諸表分析」と題されたワーキングペーパーで発表されたこの研究結果は、将来の財務分析と意思決定に大きな影響を与える可能性がある。 研究者らは、OpenAI が開発した最先端の LLM 「GPT-4」の性能を、企業の財務諸表を分析して将来の利益成長を予測するというタスクでテストした。驚くべきことに、標準化され、匿名化された貸借対照表と、テキスト的な文脈を一切含まない損益計算書だけが提供された場合でも、GPT-4 は人間のアナリストを上回ることができた。 研究者らは次のように書いている。 我々は、LLM の予測精度が、狭く訓練された最先端の ML モデルの性能
ChatGPT - LLMシステム開発大全
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
OpenAIはChatGPTを消去して作り直さなければならないかも知れない | TEXAL
The New York Times紙（NYT)がサービス利用規約（TOS）を更新し、AI企業がAIモデルを訓練するために記事や画像をスクレイピングすることを禁止していることが明らかになったが、どうやら事態はそれだけでは収まらないようだ。 NPRの報道によると、NYTとOpenAIはライセンス契約をめぐって数週間にわたり難航しているが、合意に達することはできていない。交渉は行き詰まっており、NYTは現在訴訟を検討しているようだ。 NPRは、この件に関して“直接知っている”2人の匿名の情報筋の話を引用しており、訴訟の結果次第ではChatGPTのデータセットは再構築を余儀なくされ、侵害コンテンツ1つにつき最高15万ドルの罰金が科されるなど、OpenAIに壊滅的な打撃を与える可能性があると専門家は推測している。NYTの弁護士は、同紙の報道の “知的財産権を守るために”訴訟が必要かどうか熟考してい
Generative AI with Large Language Models
In Generative AI with Large Language Models (LLMs), you’ll learn the fundamentals of how generative AI works, and how to deploy it in real-world applications. By taking this course, you'll learn to: - Deeply understand generative AI, describing the key steps in a typical LLM-based generative AI lifecycle, from data gathering and model selection, to performance evaluation and deployment - Describe
The AI Apocalypse: A Scorecard
What should we make of OpenAI’s GPT-4, anyway? Is the large language model a major step on the way to an artificial general intelligence (AGI)—the insider’s term for an AI system with a flexible human-level intellect? And if we do create an AGI, might it be so different from human intelligence that it doesn’t see the point of keeping Homo sapiens around? If you query the world’s best minds on basi
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
GitHub - openai/evals: Evals is a framework for evaluating LLMs and LLM systems, and an open-source registry of benchmarks.
Evals provide a framework for evaluating large language models (LLMs) or systems built using LLMs. We offer an existing registry of evals to test different dimensions of OpenAI models and the ability to write your own custom evals for use cases you care about. You can also use your data to build private evals which represent the common LLMs patterns in your workflow without exposing any of that da
グーグルの真の脅威はOpenAIではなくオープンソースの進化？ グーグル内部文書が流出
グーグルのシニアソフトウェアエンジニアによる文書によれば、同社の人工知能（AI）開発がオープンソースコミュニティによって脅かされている。このエンジニアによれば、オープンソース技術の独立した研究者たちがAI技術で急速かつ予測できない進歩を遂げていると主張している。 4月初旬に、ソフトウェアエンジニアのルーク・セルナウ氏が社内システムで文書を公開した。その文書は、その後数週間でGoogleの従業員の間で広く共有され、その文書は何千回も回覧されたという。木曜日には、コンサルティング会社SemiAnalysisがその文書を公開し、シリコンバレーで流通し始めた。 セルナウ氏の評価によれば、グーグルとOpenAIとの競争にばかり注意が向けられており、オープンソース技術の急速な進歩が見過ごされている。彼の文書では、GoogleはOpenAIの進歩を監視することに過度に重点を置いていたと書いている。両社が
GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models
We investigate the potential implications of large language models (LLMs), such as Generative Pre-trained Transformers (GPTs), on the U.S. labor market, focusing on the increased capabilities arising from LLM-powered software compared to LLMs on their own. Using a new rubric, we assess occupations based on their alignment with LLM capabilities, integrating both human expertise and GPT-4 classifica
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
State-of-the-art computer vision systems are trained to predict a fixed set of predetermined object categories. This restricted form of supervision limits their generality and usability since additional labeled data is needed to specify any other visual concept. Learning directly from raw text about images is a promising alternative which leverages a much broader source of supervision. We demonstr
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Overview - Chainlit
あとがき & Appendix｜つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
GitHub - kotarotanahashi/cvpr: search papers of cvpr 2023 by chat gpt
GitHub - Significant-Gravitas/AutoGPT: AutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.
GitHub - ray-project/llm-numbers: Numbers every LLM developer should know
GitHub - simonw/llm: Access large language models from the command-line