GPT-3（OpenAI）のAPIが公開されはじめたので、機能や評価を纏めてみました | ソフトウェア開発のギークフィード
音声認識エンジンの開発を行う側、ボランティアでプログラマ向けにディープラーニングを教えたりしているAI事業部の大橋です。 OpenAIが開発しているGPT-3という言語モデルのAPIが一般に公開されはじめて、反響を呼んでいるようなので、どんな事ができるのか、どう評価されているのかについて纏めてみる事にしました。 本当は実際に触ってみて、その実力を確認したいところですが、現在は潜在顧客やテックジャーナリストにしかAPIを公開していないようなので、今回は、その概要について記述したいと思います。 まず、GPT-3についてですが、OpenAIが開発している言語モデルの最新版です。3とついているところからもわかるようにシリーズ化されており、今回の奴はバージョン3です。 ところで、これは余談ですが、OpenAIはイーロンマスクによって設立され、悪い奴が最初に最強のAIを開発してしまうと世の中にたいへん
通信系テストのためのサイトのススメ：example.com、httpbin.org、badssl.com - 病みつきエンジニアブログ
HTTP通信の機能を持ったプログラムをテストするときに、どこにアクセスするか、迷うことがある。(モックが使えるならそれがいいけど) そんなときにおすすめな、example.comとhttpbinとbadssl.comを紹介してみる。 example.com 名前がそのままだが、example.com はちゃんと動くサイトである。よくサンプル文字列として(例えばメールアドレスとかで)仕込んでたのだが、最近まで本当に生きたサイトだとは知らなかった。 亜種に example.org とか example.netもある。RFC 2606に定義されているそうで、第三者に悪影響が及ばないことを保障することができるとある。Wikipediaにも記事がある。 ただ、あくまで普通のウェブサイトであり、「403をテストしたい」といった特殊なテストには合わない。そんな人にhttpbinをおすすめしたい。 htt
OpenAI API
We’re releasing an API for accessing new AI models developed by OpenAI. Unlike most AI systems which are designed for one use-case, the API today provides a general-purpose “text in, text out” interface, allowing users to try it on virtually any English language task. You can now request access in order to integrate the API into your product, develop an entirely new application, or help us explore
Microsoft、自然言語処理モデルGPT-3がAzureで使える「Azure OpenAI Service」を発表
Microsoft、自然言語処理モデルGPT-3がAzureで使える「Azure OpenAI Service」を発表：独占ライセンスに基づき招待制で提供 イーロン・マスク氏らが設立したOpen AIの開発による自然言語処理モデル「GPT-3」を、Microsoftが独占ライセンスの下で、Microsoft Azure のサービスとして提供開始すると発表した。GPT-3は、人間の書いた文章と見分けがつかないほど自然な文章を作成できるとして、注目を集めている。 Microsoftは「文章作成AI」として注目される「GPT-3」を利用できるサービス、「Azure OpenAI Service」を提供開始する。当初は「Invitation Only」、つまり同社が認めた限定的な顧客に対し、招待制で提供する。2021年11月2日（米国時間）、同社カンファレンスMicrosoft Igniteで発表
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
【Python初学者】自然言語処理の基礎を理解する。 - Qiita
はじめに この記事の対象者は「機械学習初学者」です。 つまり私です。 自然言語とは 自然言語ってなんだろう。 まずは、そこから理解しました。 例えばpythonのようなプログラミングで使う言語が 「固い言語」としたら、 普段私たちが使う言葉は「やわらかい言葉」です。 1つの言葉や文字にも複数の意味があり 時代によって消えたり増えたりする まさに生きているような言葉が「自然言語」です。 そんなやわらかい言葉を 頭の固い（？）コンピュータに理解させる技術が 自然言語処理です。 実践したこと 早速、以下の文を名詞抽出してみました。 import MeCab # -Ochasen を使用 mecab = MeCab.Tagger('-Ochasen') # 形態素解析 res = mecab.parse(text) print(res) → こんにちは コンニチハ こんにちは 感動詞 。 。 。
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