［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
AIチャットボットを作ってInstagramで公開できる「AI Studio」、米国で提供開始
Metaは米国時間7月29日、独自のAIチャットボットを作成できるサービス「AI Studio」を米国で提供開始した。 AI Studioは同社の大規模言語モデル（LLM）である「Llama 3.1」をベースとしており、同サービスのウェブサイトおよび「Instagram」アプリからアクセスできる。技術的スキルは不要で、誰でも独自のAIチャットボットを作成できるという。 作成したチャットボットを自分だけで利用することも、Instagramや「Messenger」、「WhatsApp」のほか、AI Studioのウェブサイトで公開することもできる。Metaは例として、料理を教えてくれるチャットボットや、Instagramのキャプション作成を手伝ってくれるチャットボットを挙げている。 クリエイターはAI Studioを使って、自分の代わりになるチャットボットを作成し、DMのよくある質問に素早く答
【まるで魔法】GPT-4o(オムニ)が登場。ChatGPTアップデートまとめ｜ChatGPT研究所
5月14日、日本時間深夜2時よりOpenAIのイベントが開催されました。 イベントの内容は、AIの新しい時代の幕開けを予感させる衝撃的な発表となりました。 注目すべきは、 最新モデル「GPT-4o」の登場 無料ユーザーへの解放 の二つです。 これにより、より多くのユーザーが高度なAIを手軽に利用できるようになります。 今回は、このOpenAIの最新アップデートの内容を詳しく解説していきます！ 新しく発表されたGPT-4oとは？5月14日のイベントで発表された最新モデル「GPT-4o」（oはomniの略：【omniは「全ての」を意味する】）は、音声、視覚、テキストをリアルタイムで処理できる新しいAIモデルです。これにより、より自然な人間とAIの対話が可能になりました。 主な特徴マルチモーダル対応：テキスト、音声、画像の組み合わせを入力として受け取り、同様に多様な形式の出力を生成可能。 高速応
ChatGPT、記憶を持つように ー 「メモリー」機能がテスト中
ChatGPTが進化を遂げ、新たな機能「メモリ」が導入された。この新機能により、ChatGPTはユーザーとの対話から得た情報を記憶し、将来の対話で活用することが可能となる。 ChatGPTが進化を遂げ、新たな機能「メモリ」が導入された。 この新機能により、ChatGPTはユーザーとの対話から得た情報を記憶し、将来の対話で活用することが可能となる。 「メモリ」の基本的な機能は、ChatGPTが対話の中でユーザーが共有した情報を覚え、それを利用して対話の一貫性や効果を向上させるものだ。 例えば、ユーザーが以前「会議のメモは見出し、箇条書き、アクションアイテムのようにまとめるのが好きだ」と伝えた場合、ChatGPTはこの情報を覚え、今後の会話でそれに基づいたメモを生成するようになる。 ユーザーはChatGPTのメモリを柔軟にコントロールできる。オプションでメモリをオンまたはオフに切り替えたり、C
Memory and new controls for ChatGPT
We’re testing the ability for ChatGPT to remember things you discuss to make future chats more helpful. You’re in control of ChatGPT’s memory. We’re testing memory with ChatGPT. Remembering things you discuss across all chats saves you from having to repeat information and makes future conversations more helpful. You’re in control of ChatGPT’s memory. You can explicitly tell it to remember somethi
社内業務の生産性を爆上げしたGPTs / 利用推進のための取り組み｜little_hand_s
本記事は株式会社ログラス Productチーム Advent Calendar 2023の 12日目の記事です。 GPTsの概要とログラスの取り組み株式会社ログラスの生成AI/LLMチームの松岡(@little_hand_s)です。 GPTs、話題ですね！！使ってますか？(GPTsとは、ChatGPTの機能をカスタマイズして、目的に合わせたツールを自由に作成できる機能です) 本記事は、社内で作成したGPTsが早速成果が出ているという話と、GPTsとChatGPTをどのように社内布教しているかの取り組みについて書きます。 GPTsの実践的活用例と成功事例2023年11月7日のOpen AI Dev DayでGPTsが公開されてから約1月、LLMチームのメンバーが先行して作成したGPTが社内で活用され始め、チーム外でもGPTを新規で作る人が増えてきました。 まずは具体的な事例を紹介します。 (
Stability AIは商用利用可能な日本語画像言語モデル「Japanese Stable VLM」をリリースしました。 — Stability AI Japan
Stability AI は商用利用可能な日本語画像言語モデル「Japanese Stable VLM」をリリースしました。 Japanese Stable VLM 「Japanese Stable VLM」は、「Japanese Stable LM Instruct Gamma 7B」をベースとした日本語画像言語モデル（Vision-Language Model、略してVLM)です。入力した画像に対して文字で説明を生成できる画像キャプショニング機能に加え、画像についてのユーザーの質問に回答することもできます。 研究目的に作られた最初のバージョン「Japanese InstructBLIP Alpha」とは、主に以下の2点の違いがあります。 商用利用可能* ライセンス 最新手法 LLaVA-1.5 のモデル構造・学習手法を適用 ベースとする言語モデルを「Japanese Stable LM
GPTのAPIとText2Speechを組み合わせてAIとの会話体験を実装してみる | DevelopersIO
はじめに OpenAIのDevDayで発表されたText2SpeechのAPIを使ってみたいと思います。Text2Speechとは簡単にいうとテキストの読み上げ機能です。 日本語を読ませる場合、まだ少し英語訛りですが、なかなか人間っぽい発音を行います。 今回はこのText2SpeechのAPIを使って遊んでみたいと思います。 なにを作るのか？ 先程記載したように、Text2Speechでは発話を行うことができます。 この特徴とGPTの会話ができる特性を組み合わせれば、会話っぽいことができるのではないかと思い実装してみました。 今回は試験的に実装を行うため、GPTには「動物博士」としてのロールを与えて動物の雑学を教えてもらいました。 完成形は以下のような動画になります。Text2Speechを利用しているため音声ONの状態での閲覧を推奨します。 発音が英語話者っぽくなっていることや漢字を稀に
RAGを使った生成AIボットでユーザの意図を理解して対話するためのフローを考えてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部統括部インターンの高橋です。ここ最近はすさまじいスピードで様々な生成AIがリリースされていますね。そのなかでもChatGPTをはじめとするLLMの活用には注目が集まっており、多くの方が使用していると思います。 LLM（Large Language Model）とは大量のテキストデータを学習した言語モデルのことで、一般的な事柄であれば私たちの質問に対して十分納得感のある回答を返してくれます。しかし、LLMが学習したデータに含まれない事柄については正しく回答することができません。 この問題を解決する方法としてRAG（Retrieval Augmented Generation）という手法が用いられます。これは、LLMに外部の情報源（ここでは社内ドキュメントなど）を与えることで、それを参照して回答を生成してもらおうという手法です。ユーザは事実に基づく情報をベースにした回答を得
【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成) - Qiita
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業統括部の山本です。 OpenAI APIをはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMは学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答できません。そのため、例えば社内の文章ファイルに関する質問に回答するチャットボットを作成しようとしても、質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、 ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索する その文章をLLMへの入力（プロンプト）にプラスして渡す というフローにすることで、LLMが学習して
rinna社が日本語特化の対話GPT言語モデルを公開！ VRAM6GBあれば動くかも。｜はまち
rinna社から、日本語に特化した強化学習済みの「対話GPT言語モデル：rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppo」をオープンソースで公開したとの大ニュースがありましたので、早速ためしてみます！😀 無料のGoogle Colabで動くお試し用の簡易プログラムも作ってみましたので、ぜひお試しください。 １．モデル特徴（プレス文から）36億パラメータ（3.6B）を持つ汎用GPT言語モデルをベースに、対話GPT言語モデルへのfine-tuningと強化学習を行っています。 強化学習には、HH-RLHFの一部を日本語に翻訳したデータを用いています。 強化学習済みのモデルは、Hugging Faceに商用利用可能なMIT Licenseで公開されています。 特定の利用目的に対して性能を最適化させたい場合には、fine-tuningやin-context
ChatGPTの機能を拡張するLangChainを試してみた - NRIネットコムBlog
本記事は 2022年度 新人卒業記念Week 2日目の記事です。 🌸 1日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 3日目 📚 はじめに LangChainについて LangChainの機能 LLMs Prompt Template Document LoadersとIndexes Chains Agent まとめ はじめに こんにちは。新人の堤です。この1年はAWSを中心としたサービスの開発や運用を行っていました。最近はChatGPTなどのLLMを使って遊ぶのにはまってます。 今回は最近自分が色々試しているLangChainというライブラリについてご紹介したいと思います！ LangChainについて LangChainとはChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)を使ったサービスの開発を支援するためのライブラリです。LangChainを使用することで、LLM単独ではできないような他の計算や知識のソ
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
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