百花繚乱の大規模言語モデル その現状まとめ【2023年4月末版】
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
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Find out what our most successful instructors say about us It’s always the best source to hear from others who have already worked with us. Integrating MathGPT into my classroom has been a transformative experience. It serves as a first line of defense in supporting our students, acting like an instant tutor that offers immediate help with mathematical questions at any level. Adrienne Baldwin, Cha
GPT-4の性能をBingと比較してみた｜IT navi
日本時間で3月15日未明、OpenAIが大規模言語モデルのGPTシリーズ最新バージョンであるGPT-4を発表しました。 GPT-4は、人間向けの試験問題やベンチマークテストで従来のモデルよりも高い成績を収め、日本語でもGPT-3.5の英語性能を超えているそうです。 また、GPT-4は、ChatGPTの有料版（月20ドル）に加入していれば、すぐに使用できます。 今回、MicrosoftがBingのチャットモードもGPT-4を利用していることを明らかにしました。そこで、実際にGPT-4の性能とBingの性能を比較してみることにしました。 ※表紙の画像は、プロンプトに「GPT-4」と入力して生成した画像です。 １．GPT-4についてChatGPTに聞いてみた ChatGPT（Model:GPT-4）に、GPT-4について聞いてみたところ、回答は以下のとおりでした。 問 GPT-4について教えてく
Adobe Senseiの画像解析が凄すぎた! Adobe MAXで14000人を狂喜乱舞させた研究中の技術 - ICS MEDIA
Adobe Senseiの画像解析が凄すぎた! 14000人から拍手喝采を浴びた研究中の技術 （Adobe MAX 2018） 米アドビシステムズが主催のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2018」（ロサンゼルス）。2日目の10月16日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ▼「スニークス」が開催されたのは2018年10月16日（米国時間） ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。現地のイベントに自費参加したスタッフ（池田 @clockmaker）がレポートします。 今年は、画像解析にAIの「Adobe Sensei」を活用した次世代技術が多く扱われました。 ▼Adobe MAX 2018には14,
３位決定戦 イギリスを追い込んだラストショット ：どうしん電子版（北海道新聞）
【２月24日 カーリング女子3位決定戦 日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても
人間VSコンピュータオセロ 衝撃の6戦全敗から20年、元世界チャンピオン村上健さんに聞いた「負けた後に見えてきたもの」 (1/3) - ねとらぼ
2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗（関連記事）。 ボードゲーム最後の砦といわれた囲碁さえCOMに敗北 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました（関連記事）。 投了直前、天を仰ぐ名人（ニコニコ生放送より） 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋のように、人間にとって非常にポピュラーな知的ゲーム
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Class Technologies Announces A.I. Teaching Assistant
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MathGPT Platform Can Now Be Custom-Configured for Publishers, Math Instruction Providers, Even Institutions -- Campus Technology
OpenAI Reveals GPT-4 Demo (Watch It Here)