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"AI(Artificial Intelligence)"の検索結果1 - 40 件 / 357件

  • これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開

    OpenAIは、大規模言語モデル(GPT-4)でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング(プロンプトのノウハウ)入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術(コツ)が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

      これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
    • 「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった

      ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5%程度。*1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1%程度ではないかと推測します。 では、この1%の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか? 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか?」というアタ

        「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
      • GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge

        2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

          GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説(生成AIウィークリー) | テクノエッジ TechnoEdge
        • GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB

          近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 (追記)なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル:Empowering Psychotherapy wit

            GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト | AIDB
          • なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog

            CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜

              なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
            • 1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も

              1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース

                1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
              • 「ChatGPT」にニュースを自動で集めるプログラムを作らせてみたら、コードが書けない私でも「Discord BOT」ができちゃった話/小一時間ほどで完成して情報収集力が上がった気がする!【やじうまの杜】

                  「ChatGPT」にニュースを自動で集めるプログラムを作らせてみたら、コードが書けない私でも「Discord BOT」ができちゃった話/小一時間ほどで完成して情報収集力が上がった気がする!【やじうまの杜】
                • ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦

                  ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである

                    ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
                  • 無料・無制限で「GPT-4」を使い放題! 生成AIチャットサービス「リートン」(wrtn)【11月21日追記】/用途別にカスタマイズされた生成ツールを多数用意【レビュー】

                      無料・無制限で「GPT-4」を使い放題! 生成AIチャットサービス「リートン」(wrtn)【11月21日追記】/用途別にカスタマイズされた生成ツールを多数用意【レビュー】
                    • ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介 | AIDB

                      ★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! 会員登録/ログインの上、マイページをご覧ください。 --- ChatGPTなどのLLMは、自然言語を理解し、人間のように対話する能力を持っており、多くの場面でその能力を発揮しています。しかし、これらのモデルが最大限のパフォーマンスを発揮するためには、適切なプロンプト(指示テキスト)を使用することが不可欠です。 本記事では、ChatGPTをはじめとするLLMの効果的なプロンプト手法に焦点を当てた論文をもとに、「基本のキ」を紹介します。モデルに、より正確かつ効果的な回答を引き出すための原則と、現時点での主要なプロンプトエンジニアリングの知見を整理しました。 参照論文情報 ・タイトル:Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a compr

                        ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介 | AIDB
                      • マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ

                        マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ マイクロソフトは、Windowsに搭載している「Copilot in Windows」の新機能として、Copilotにプロンプトで作業を依頼することで、Windows上でさまざまな操作をユーザーに代わって自動的に実行してくれる「Power Automate via Copilot in Windows」を、開発中のWindows 11 Insider Preview Build 26058に搭載したことを明らかにしました。 2月14日付けの記事「Announcing Windows 11 Insider Preview Build 2605

                          マイクロソフト、Copilotに作業を依頼するとユーザーに代わって手順を考え、Windowsデスクトップ上でRPAにより自動操作してくれる新機能「Power Automate via Copilot in Windows」、Windows 11に搭載へ
                        • 【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選!現役エンジニアが厳選- AIの島

                          【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選!現役エンジニアが厳選 2023年8月28日 2023年10月21日 スキルの島 ChatGPT, Open AI 18237view オリジナルAIのビジネス利用なら 「Quup AI」 だれでもカンタンにカスタムAIを作成できます。 作成したBOTは、LINE botやWeb埋め込み、社内チャットに導入することができます。すべて、「エンジニアいらずで」実現できます。

                            【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選!現役エンジニアが厳選- AIの島
                          • これ、かなり革命的。自分のChatGPTが作れる「GPTs」 (1/4)

                            OpenAIは11月6日、開発者向けイベント「OpenAI DevDay 2023」を開催した。 開発者向けというだけあり、発表内容は「GPT-4 Turbo」をはじめとする新モデルやAPIについてが多かったが、ChatGPTに関するものもいくつか発表された。 中でも注目はオリジナルのチャットボットを作れる「GPTs」および、作ったものを販売できる「GPT Store」ではないだろうか。 「GPT-4 All Tools」とは? まずは「GPT-4 All Tools」について説明しておこう。 「DevDay」が終了した翌日、いつものように「ChatGPT Plus」にアクセスするとこのようなウィンドウが表示された。 「ChatGPTはウェブブラウズ、データ分析、画像生成ができるようになりました。これらの機能はGPT-4に組み込まれており選択する必要はありません。Plusユーザーはご利用い

                              これ、かなり革命的。自分のChatGPTが作れる「GPTs」 (1/4)
                            • 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました

                              LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm(ジャパニーズ ラージ エルエム)」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事

                                36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
                              • 自分専用AIを作る グーグル「NotebookLM」を家電取説・辞書・時刻表で使う

                                  自分専用AIを作る グーグル「NotebookLM」を家電取説・辞書・時刻表で使う
                                • 「AIで業務効率を10倍に」、電子機器大手「Anker」のChatGPT活用法 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア

                                  画像や動画用シナリオをAIで自動生成すると、マーケティング部署がこれまで2時間かけていた業務がわずか15分に縮まる。ChatGPTを使って取扱説明書などの資料を翻訳すると、パッケージ制作部署では翻訳料が年間40万〜50万元(約800万〜1000万円)も浮く。メール返信やメール支援機能にAIを導入すると、カスタマーサービス部署では業務にかかる時間を週に150時間分も省くことができるほか、広告担当部署では平均広告収入が8%増加し、開発所要時間は5時間から数分単位に短縮するという。 大規模言語モデルに代表されるAI関連技術が盛り上がりを見せた2023年、モバイル充電機器ブランドANKERなどを傘下に有する「安克創新科技(Anker Innovations)」(以下、Anker)も、社内でAI導入の取り組みを始めた。既存の職位に従事してきた従業員にリスキリングに取り組んでもらい、業務効率を上げて業

                                    「AIで業務効率を10倍に」、電子機器大手「Anker」のChatGPT活用法 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
                                  • ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94%でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間

                                    「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」(松尾研)も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか? 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも

                                      ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94%でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間
                                    • 面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】

                                        面倒な「ダミーデータ作成」をChatGPTに任せる〜Code Interpreterの限界までリアリティを追求した作業の記録【イニシャルB】
                                      • グーグル、12時間先まで5分刻みで降雨予測する「Google ナウキャスト」

                                          グーグル、12時間先まで5分刻みで降雨予測する「Google ナウキャスト」
                                        • マイクロソフト、Copilotを活用した生成AI機能を一挙紹介

                                            マイクロソフト、Copilotを活用した生成AI機能を一挙紹介
                                          • 大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る

                                            生成AIを用いた開発者向けの検索エンジン「Phind」が、コーディング能力でOpenAIのGPT-4を上回ったことが明らかになりました。 Phind - AI Search Engine and Pair Programmer https://www.phind.com/blog/phind-model-beats-gpt4-fast Our GPT-4-beating coding model is now the default on https://t.co/epkoFW8Ozz. It's also 5x faster than GPT-4. Learn more in our blog post: https://t.co/PrOFETEbvd— Phind (@phindsearch) PhindはもともとHello Cognition(beta.sayhello.so)として

                                              大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る
                                            • ChatGPTの新機能「GPTs」「Assistants」を試す。特別なツール不要でカスタムChatGPTを開発可能に!【イニシャルB】

                                                ChatGPTの新機能「GPTs」「Assistants」を試す。特別なツール不要でカスタムChatGPTを開発可能に!【イニシャルB】
                                              • チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた

                                                OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m

                                                  チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
                                                • GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ

                                                  はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは? Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-

                                                    GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
                                                  • 生成AIの「RAG」とは? 知っておきたい重要キーワードを解説する【イニシャルB】

                                                      生成AIの「RAG」とは? 知っておきたい重要キーワードを解説する【イニシャルB】
                                                    • OpenAI「GPTs」がもたらす革命 誰でも「自分のコパイロット」時代へ【西田宗千佳のイマトミライ】

                                                        OpenAI「GPTs」がもたらす革命 誰でも「自分のコパイロット」時代へ【西田宗千佳のイマトミライ】
                                                      • これが新しいAIググる体験か。Googleの生成AI検索「SGE」、日本語実験の現在地(Google Tales) | テクノエッジ TechnoEdge

                                                        IT系海外速報を書いたり、翻訳を請け負ったりしています。初めてのスマートフォンはHTC Desire。その後はNexus 5からずっとGoogleさんオリジナルモデルを使っています。 AI一色だった5月のGoogle I/Oで発表された新サービスの中でも、一般ユーザーが手軽に使えそうだと期待したのが「Search Generative Experience」(以下「SGE」)でした。まずは米国でのみの提供でしたが、これが8月30日に日本とインドでも使えるようになりました。米国以外で使えるようになったのは、今のところこの2カ国のみだそうです。 SGEは、Microsoftの「新しいBing」のような、Web検索を生成AIチャットボットとのやりとりで行うというサービスです。全収入に占める広告収入の割合がごくわずかなMicrosoftと違い、GoogleにとってのGoogle検索(の広告)は重要

                                                          これが新しいAIググる体験か。Googleの生成AI検索「SGE」、日本語実験の現在地(Google Tales) | テクノエッジ TechnoEdge
                                                        • マイクロソフト、もしもCopilotの利用者が著作権侵害で訴えられたら、賠償金を代わりに支払うと約束。「Copilot Copyright Commitment」を発表

                                                          マイクロソフトは、同社が提供する生成AIによるさまざまな支援機能を提供する「Copilot」製品群が、著作権侵害の心配なく使えると約束する「Copilot Copyright Commitment」を発表しました(英語、日本語) マイクロソフトは、生成AIがソースコードを生成してくれるGitHub Copilotや、プレゼン資料などを生成してくれる「Microsoft 365 Copilot」など、生成AIを活用した「Copilot」製品群を積極的に展開しています。 一方で、こうした生成的AIは既存のソースコード、画像、文書などを学習しているため、何らかの要因で既存のソースコードや画像、文書の複製に相当するものが生成され、それを知らずに利用した場合に利用者が著作権侵害により訴えられる可能性があるのではないか、と心配されています。 今回のマイクロソフトの発表した「Copilot Copyri

                                                            マイクロソフト、もしもCopilotの利用者が著作権侵害で訴えられたら、賠償金を代わりに支払うと約束。「Copilot Copyright Commitment」を発表
                                                          • Google、コード生成や補完のAIモデル「Codey」が日本語での指示や説明に対応したと発表

                                                            Googleは、都内で開催したイベント「Generative AI Summit Tokyo」で、コード生成や補完のためのAIモデル「Codey」が日本語に対応したと発表しました。 CodeyはGoogleの最新の大規模言語モデルPaLM 2をベースとした、コード生成や補完のための基盤モデルです。 Codeyは、自然言語による指示に基づいてコードを生成する機能、チャットで会話しつつコード関連の質問に回答する機能、コードの足りない部分を補完する機能などを備えています。 対応するプログラミング言語は、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、Ruby、Rust、C++、C#、Go、Kotlin、Scala、Swift、GoogleSQLなど。さらにGoogle Cloud CLIやKubernetes Resource Model(KRM)、Terraform

                                                              Google、コード生成や補完のAIモデル「Codey」が日本語での指示や説明に対応したと発表
                                                            • AIが人間に反乱しないよう「道徳」を実装すべきか。京大の哲学者・出口康夫が本気で考えて示した結論|FINDERS

                                                              CULTURE | 2023/09/22 AIが人間に反乱しないよう「道徳」を実装すべきか。京大の哲学者・出口康夫が本気で考えて示した結論 Photo by Shutterstock 京都大学で出口康夫氏が行った人気講義を書籍化した『AI親友論』(徳間書店)... Photo by Shutterstock 京都大学で出口康夫氏が行った人気講義を書籍化した『AI親友論』(徳間書店)。 同書はAIと人間との関係性でよく言われる「仕事が奪われる(人間が奴隷にされる)」、あるいは逆に「人間が支配できる程度の性能に抑えるべきだ」といった敵視を前提とした議論ではなく、人間とAIが「親友」として共生するための社会観・人間観をいかにして考えることができるかについて、これまでのAIやロボットにまつわる議論も参照しながら考え抜いた一冊だ。 本稿では、アイザック・アシモフの「ロボット三原則」の時代から続く「A

                                                                AIが人間に反乱しないよう「道徳」を実装すべきか。京大の哲学者・出口康夫が本気で考えて示した結論|FINDERS
                                                              • 3年間で17人の医師が見つけられなかった少年の痛みの原因をChatGPTが特定することに成功

                                                                OpenAIが開発したChatGPTは、アメリカの医師免許試験であるUnited States Medical Licensing Exam(USMLE)に合格できると報告されるほど精度の高い文章を生成することが可能で、さまざまな分野への応用が期待されています。そんなChatGPTが、3年間で合計17人の医師が原因を特定できなかった、7歳の少年が抱える慢性的な痛みの原因を明らかにしたことが報告されています。 ChatGPT Diagnosed A Boy's Pain. 17 Doctors Over 3 Years Could Not https://www.today.com/health/mom-chatgpt-diagnosis-pain-rcna101843 2020年当時4歳だったアレックス君は体の痛みを突如訴え始めました。そこで母のコートニー氏は毎日アレックス君に痛み止めを与

                                                                  3年間で17人の医師が見つけられなかった少年の痛みの原因をChatGPTが特定することに成功
                                                                • ChatGPT Code Interpreterで画像編集をしてみる - Taste of Tech Topics

                                                                  カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、以下のように、ChatGPTのCode Interpreterを用いて、画像データを加工する記事を書きました。 その際は、リサイズや画像の切り抜きなど、基本的な加工ができることを確認しました。 今回は、画像編集ソフトで行うような、より高度な画像処理を実施してみたいと思います。 acro-engineer.hatenablog.com 利用する画像は前回記事と同様、以前撮影した富士山の写真を使いたいと思います。 画像処理/加工 今回、以下のような画像処理/加工を実施してみました。 ガンマ補正を適用し画像を明るくする CLAHEを適用しコントラストを調整する シャープネスを向上させる ノイズ除去を適用する ガンマ補正を適用し画像を明るくする ガンマ補正は、画像の明るさを非線形に調整するための手法です。 一番単純に画像を明るくする方法は、

                                                                    ChatGPT Code Interpreterで画像編集をしてみる - Taste of Tech Topics
                                                                  • GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場

                                                                    AI企業・Inflectionが開発している生成AI「Pi」は、ユーザーひとりひとりに最適化された「パーソナルAI」です。そんなPiの能力を飛躍的に向上させた基盤モデルである「Inflection-2.5」をInflectionが発表しました。 Inflection-2.5: meet the world's best personal AI https://inflection.ai/inflection-2-5 PiはAndroidやiOSのスマートフォン、ブラウザなどを通じて会話する事が可能なAIで、日本語にも対応しています。 Inflectionによると、Piはデイリーアクティブユーザー数100万人、月間アクティブユーザー数400万人の利用者を抱えているとのこと。また、平均会話時間は33分で、10人に1人は1時間以上話し込んだり、使ったユーザーの60%は翌週にまたPiを使っていたり

                                                                      GPT-4の半分以下の計算でほぼ同等なIQを持つパーソナルAI「Pi」と基盤モデル「Inflection-2.5」が登場
                                                                    • GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023

                                                                      GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。1日目の基調講演で、GitHub Copilotが脆弱性のあるコードを自動的に修正してくれる「Code scanning autofix 」を発表し、発表と同時にプレビュー公開となりました。 Copilotには以前からコードの脆弱性を発見する「GitHub Advanced Security」と呼ばれる機能が備わっていました。 これはXSS(クロスサイトスクリプティング)などのコードのロジックなどの潜在的な脆弱性や、漏洩すると大きな事故を引き起こすシークレットがコード内に含まれていないか、などをチェックしてくれる機能です。 今回発

                                                                        GitHub、コードの脆弱性を発見後、修正コードまで自動生成してくれる「Code scanning autofix 」発表。GitHub Universe 2023
                                                                      • プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder(プロンプトブリーダー)』 | AIDB

                                                                        関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り(ハルシネーション)を減らす新手法『CoVe(Chain-of-Verification)』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション(幻覚)を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought(CoT)やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル(LLM)が多様なタスクで使用される現代においては、プロン

                                                                          プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder(プロンプトブリーダー)』 | AIDB
                                                                        • 大規模言語モデルが“目”を持つとどうなる? グーグルによるデモの内容は

                                                                            大規模言語モデルが“目”を持つとどうなる? グーグルによるデモの内容は
                                                                          • AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100%見分けられるという研究結果

                                                                            コミュニケーションや行動などに特徴がみられる自閉症スペクトラム症(ASD)の子どもを「網膜の写真」だけで100%の精度で見分けられるディープラーニングAIモデルを、韓国の延世大学医学部の研究チームが開発しました。ASDの子どもを早期診断する客観的なスクリーニングツールとして、AIが有望な選択肢になる可能性があると期待されています。 Development of Deep Ensembles to Screen for Autism and Symptom Severity Using Retinal Photographs | Ophthalmic Imaging | JAMA Network Open | JAMA Network https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812964 AI-screene

                                                                              AIモデルは「網膜の写真」だけで子どもが自閉症かどうか100%見分けられるという研究結果
                                                                            • 画像生成AI「Stable Diffusion」に「悪い例を集めたLoRA」を組み合わせて高品質な画像を生成する手法が登場、簡単に試せるデモも公開されたので試してみた

                                                                              2023年7月に公開された「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」は既存のStability AI製モデルと比べて高品質な画像を生成できるだけでなく、LoRAによる生成画像の調整にも対応しています。データサイエンティストのマックス・ウルフ氏は「悪い例」を集めて作成したLoRAを用いてSDXL 1.0による生成画像の品質をさらに向上させる手法を考案し、LoRAファイルおよび誰でも試せるデモを公開しています。 I Made Stable Diffusion XL Smarter by Finetuning it on Bad AI-Generated Images | Max Woolf's Blog https://minimaxir.com/2023/08/stable-diffusion-xl-wrong/ LoRAは参考となる画像を集めて絵柄や服装などを追

                                                                                画像生成AI「Stable Diffusion」に「悪い例を集めたLoRA」を組み合わせて高品質な画像を生成する手法が登場、簡単に試せるデモも公開されたので試してみた
                                                                              • 東大松尾研、日英対応の大規模言語モデル公開 100億パラメータ、精度は「国内オープンソース最高水準」

                                                                                東京大学院工学系研究科・松尾研究室(主宰:松尾豊教授)は8月18日、日英の2カ国語に対応した100億パラメータサイズの大規模言語モデル(LLM)「Weblab-10B」を、事前学習と事後学習(ファインチューニング)により開発し、非商用ライセンスでモデルを無料公開した。 【修正履歴:2023年8月18日午後9時 当初、モデルの公開形式をオープンソースと記載していましたが、ソースコードが公開されていないなどオープンソースの定義に沿わないと思われる部分があるため記述を改めました。なお、引用部分についてはそのままにしています】 日本語だけでなく英語のデータセットも学習に用いることで学習データ量を拡張し、言語間の知識転移を行うことで日本語の精度を高めたのが特徴。 事前学習には、代表的な英語のデータセット「The Pile」と日本語のデータセット「Japanese-mC4」を使用。事後学習には、Alp

                                                                                  東大松尾研、日英対応の大規模言語モデル公開 100億パラメータ、精度は「国内オープンソース最高水準」
                                                                                • アドビが生成AI「Firefly」を一般公開 「Creative Cloud」に統合 コンテンツは商用利用可能

                                                                                  アドビは9月13日、コンテンツ生成AI「Adobe Firefly」のWeb版と、同社の一部デスクトップアプリに統合されたFireflyの機能を一般公開した。これにより、Fireflyによって生成されたコンテンツの商用利用が解禁される。 一般公開版の概要 Fireflyは2023年3月からβテストが行われてきた。当初はプロンプト(文章)によるコンテンツ生成は英語にのみ対応していたが、日本語を含む多言語対応を進めるなど、機能の拡充を進めてきた。「Adobe Photoshop」「Adobe Illustrator」などのデスクトップ向けβアプリにも、Fireflyの技術が順次搭載されている。 →初登場時の記事 →Photoshopアプリへの実装時の記事 →Illustratorアプリへの実装時の記事 Adobe(アドビの親会社)によると、これまでにFireflyを使って生成されたコンテンツは

                                                                                    アドビが生成AI「Firefly」を一般公開 「Creative Cloud」に統合 コンテンツは商用利用可能