We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin

「GPT-4」発表　日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル　日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問

クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、OpenAIがChatGPTを公開した理由や、ChatGPTの精度を上げる質問の仕方などが語られました。 OpenAIがChatGPTを公開したわけ 徳力基彦氏（以下、徳力）：ということで今日のメインテーマの、「僕らはChatGPTをどう使っていけばいいのか」という話をしたいです。まだ自分ごとになっていない方がおられるかもしれないので、僕の昔話をさせていただきます（笑）。 僕は、深津さんが「世界変革の前夜は思ったより静か」というnoteの記事を書いたのを、めちゃめちゃよく覚えているんですよね。 深津貴之氏（以下、深津）：

キーの下にフルHDディスプレイを搭載して自由自在なカスタマイズが可能であり、磁界を検出して反応する磁気ホール効果センサーにより高速なタイピングに最適なキーボード「Flux Keyboard」が登場しました。デフォルトでは日本語を含む27の言語に対応しており、ほぼ透明のキーをディスプレイから丸ごと外して掃除することもできるとのことです。 Flux Keyboard https://fluxkeyboard.com/ Flux Keyboardがどのようなキーボードになっているのかは、以下の動画を見るとよくわかります。 A completely transparent keyboard with a built-in display - Flux Keyboard Preview - YouTube Flux Keyboardはシンプルな外観ですが、透明なキーの背後で滑らかに映像が流れている点

【シリコンバレー=奥平和行】米メタは14日、約1万人の社員を追加削減すると発表した。同社は2022年11月に当時の社員の約13%に当たる1万1000人超を解雇すると発表している。景気減速などにより厳しい経営環境が続くなか、業務をさらに効率化する必要があると判断した。マーク・ザッカーバーグ最高経営責任者（CEO）が社員に電子メールで追加削減の方針を伝えた。まず、15日に人事部門の採用担当者に解雇

当方氷河期増田 新卒で入った会社が半年で潰れて路頭に迷い、 しばらく弱小スタートアップなどを転々とした後にどうにかWEB制作の正社員の職を見つけた そこは正社員とはいいつつ客先常駐の特定派遣で薄給なうえ5年間昇給も賞与もなしで 待遇はひどいもんだったが楽だったし安定はしてたし 妻子もいるので収入を切らすわけにいかず、なんとか続けていた しかしコロナで色々な案件がぶっ飛んで、ワークシェアリングの名を借りた減給もあり こりゃダメだと意を決して転職活動に踏み切った しかしまあ、ないわな、転職先 アラフォーの管理職経験もなくスペシャリストでもないWEB制作者、俺でも雇わん それでも数撃ってるうちに良さそうな会社に当たった もともと印刷物ベースの会社がIT化をすすめるとかで、社内初のWEB担当者を探していると 正直時代に乗り遅れた斜陽企業感はあったが、待遇は悪くない 年収は450万、これは前職の倍近

はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A

ある日、Twitterを巡回していると え...マジで？となりました。自分の専属AIを作りたい！と思い立ち、実際に動かしてみました。 目標 このようにローカルPC上でLLaMAとチャットできるようになります。 ただ、自分が使ったモデルは7Bモデルと言って、パラメータがあまり大きくない＝あまり賢くないモデルだったので出力は変な感じになっています笑 (明らかにネットの会話を推論に引っ張ってきてますね...) なので、今回はとりあえず動かしてみたい人向けです！精度などは気にせずお試しください。 ちなみに、自分はM1 MacBookAir(8Gメモリ)で動きました！信じられないぐらい遅いですが笑 Macユーザー向けに解説しますが、windows、linuxユーザーでもほとんど変わらないと思います。 手順 基本的にはこのgithubでの手順を踏んでいきます。 Node.js (npm) をインストー