OpenAI、「GPT-4o」の新しいデータ分析機能を発表--有料ユーザー対象
Maria Diaz （ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-05-20 09:24 OpenAIは先ごろ、AIチャットボット「ChatGPT」のデータ分析機能の変更を発表した。ChatGPTを使ってインタラクティブでカスタマイズ可能な表とグラフを作成し、プレゼンテーションや書類としてダウンロードできるようになる。「Google Drive」や「Microsoft OneDrive」からChatGPTにファイルをアップロードすることも可能だ。 ただし、新しいデータ分析機能はすべてのユーザーが利用できるようになるわけではない。アップグレードは今後数週間をかけて段階的に「ChatGPT Plus」「ChatGPT Enterprise」「ChatGPT Team」のユーザーに提供される。データ分析の新機能は、OpenAIが先日「Spring Update」
GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか？というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
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