[翻訳] GPT-4 System Card (後編) - Qiita
こちらの後半にあるGPT-4 System Cardの翻訳です。前後編の後編です。前編はこちら。Technical Reportはこちら。 Databricksのユーザー会でChatGPTの勉強会やります。 注意 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 3 デプロイメントの準備 OpenAIはより安全なローンチに備えるために8月上旬以来、GPT-4とデプロイメント計画に対してイテレーション[21]を行ってきました。我々は、これによってリスクの浮上を押し留めていると信じていますが、完全に排除したわけではありません。現在のデプロイメントは、デプロイメントによるリスクの最小化と、ポジティブなユースケースの実現、デプロイメントからの学習のバランスをとっています。この期間における我
![[翻訳] GPT-4 System Card (後編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1422f0e7bab3e2766bd6f243e05add9c5f1915d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwR1BULTQlMjBTeXN0ZW0lMjBDYXJkJTIwJTI4JUU1JUJFJThDJUU3JUI3JUE4JTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1hNjQ0NWUwYjQzODdlODRhMGEyNDcxNDhmMTllZjc1ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWthX3lheW9pJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MGMzNTE2ZTA2ZWY3Y2ZmODYzYzFmYTk4M2U1YWNlMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da3d2392e234730a8e9d0c9039be3cd0c)
[翻訳] GPT-4 System Card (前編) - Qiita
こちらの後半にあるGPT-4 System Cardの翻訳です。前後編の前編です。後編はこちら。Technical Reportはこちら。 Databricksのユーザー会でChatGPTの勉強会やります。 注意 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 アブストラクト 大規模言語モデル(LLM)は、ブラウジング、音声アシスタント、コーディングアシスタントツールを含む、我々の生活における多くのドメインで活用されており、非常に大きな社会的インパクトをもたらす可能性を持っています。[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]このシステムカードでは、モデルのGPTファミリーの最新のLLMであるGPT-4を分析します。[8, 9, 10]最初に、モデルの制限(例: 実際は誤っているの
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Hello Dolly: オープンなモデルでChatGPTの魔法を民主化する - Qiita
サマリー 我々は、誰でも歴史のあるオフザシェルフのオープンソース大規模言語モデル(LLM)を活用し、高品質トレーニングデータを用いて単体のマシンで30分トレーニングすることで、魔法のようなChatGPTのように指示に従う能力を提供できることを説明します。驚くべきことに、指示への追従には最新かつ最大のモデルは必要ないように見えています: GPT-3の1750億のパラメーターと比較して、我々のモデルは60億のパラメーターです。我々のモデル(Dolly)のコードをオープンソース化し、Databricks上でどのように再作成できるのかを示します。DollyのようなモデルによってLLMの民主化の助けとなって、限られた数社のみが購入できるような何かを、どの企業でも所有し、自身の製品を改善するためにカスタマイズできるようなコモディティになることを信じています。 背景 プロプライエタリの指示追従モデルであ
[翻訳] GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (前編) - Qiita
[翻訳] GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (前編)OpenAIChatGPTGPT-4 訳者註 GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models の「GPTs are GPTs」は「事前学習済み文章生成型トランスフォーマー(GPT)は汎用技術(GPT)である」という意味だと理解しています。 前者のGPTs: Generative Pre-trained Transformers 後者のGPTs: General-Purpose Technologies なので、 事前学習済み文章生成型トランスフォーマーは汎用技術
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