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"AI(Artificial Intelligence)"の検索結果1 - 40 件 / 91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の「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】

                  ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
                • ChatGPT活用を激震させる新機能「Code Interpreter」にNetflixをデータ解析させたらスゴかった

                  コード・インタープリターはChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像:筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である「ChatGPT Plus」(月額20ドル)には、7月初めから「Code Interpreter(コード・インタープリター)」という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった「データ集計」などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ

                    ChatGPT活用を激震させる新機能「Code Interpreter」にNetflixをデータ解析させたらスゴかった
                  • 「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
                                  • 無料で商用可、ChatGPT(3.5)に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携

                                    米Metaは7月18日(現地時間)、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT(の3月1日版)と互角」(同社)という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習(ファインチューニング)したモデルを用意する。いずれも4096トークン(おおよそ単語数の意)まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat(700億のチャット

                                      無料で商用可、ChatGPT(3.5)に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
                                    • 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】
                                                    • ジェネレーティブAIが抱える問題を浮き彫りにする「1本のバナナ問題」とは?

                                                      Stable DiffusionやChatGPTなどのジェネレーティブAIが登場したことによって、誰でも簡単に文章や画像を作成できるようになりました。IT系ニュースサイト・Digital Scienceのダニエル・フックCEOが、画像生成AIを使用した時に遭遇した「1本のバナナ問題」から、ジェネレーティブAIが抱える問題に言及しています。 The Lone Banana Problem. Or, the new programming: “speaking” AI - TL;DR - Digital Science https://www.digital-science.com/tldr/article/the-lone-banana-problem-or-the-new-programming-speaking-ai/ バナナが好物だというフック氏は、以前から友人と「バナナのブランディン

                                                        ジェネレーティブAIが抱える問題を浮き彫りにする「1本のバナナ問題」とは?
                                                      • GPT-4の精度は悪化している? 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証

                                                        「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル(LLM)。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機

                                                          GPT-4の精度は悪化している? 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
                                                        • 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
                                                                    • キーワードを選ぶと自動で記事が書けちゃうAIライター

                                                                      至極真っ当で常識的な文章が上がってきます。 OpenAI のチャットボットAI「ChatGPT」が大流行しており、今やさまざまなアプリやサービスにも組み込まれるようになっています。 もちろん公式サイトで使うこともできますが…いざとなると何を質問してどう活かせば良いのか? 使い道がハッキリしていないと猫に小判ですよね。 AIに原稿を書いてもらおう株式会社ユーザーローカルが開発したのは、ChatGPTのGPT-4と連携した記事作成サービス「ユーザーローカルAIライター」。 使い方は非常に簡単で、テーマを決めたらまず関連がある単語を2~5個ほど入力するだけ。どんな流れで原稿ができるのか、調査がてらレッツ・トライです。 Image: 株式会社ユーザーローカル試しに「夏休み 子供 熱中症対策」と入力すると、「関連キーワードを選択」画面に進みます。そこでまた3~10のキーワードを選択すると? Imag

                                                                        キーワードを選ぶと自動で記事が書けちゃうAIライター
                                                                      • ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog

                                                                        こんにちは!株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井(@Yagami360)です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル(LLM)による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま

                                                                          ChatGPT の仕組みを理解する(前編) - ABEJA Tech Blog
                                                                        • 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は、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics

                                                                                こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました! 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran

                                                                                  ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか? - Taste of Tech Topics
                                                                                • 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