自宅PCで「rinna」の日本語言語モデルを試用、メモリ32GBあればCPUだけでも動くぞ！【イニシャルB】
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
広告だらけで独自性のない低品質コンテンツを集めたサイトに、国内で年100億円超の企業広告費が流入している疑いがあることがわかった。生成AI（人工知能）が悪用されて低品質サイトは3割以上増えた。見せかけの閲覧数に基づいて広告費が請求され、広告主の予算が浪費されている。資生堂などは検知ツールで監視を強める。広告だらけのサイトは「MFA（メード・フォー・アドバタイジング）サイト」と呼ばれる。広告収益
どうもこんにちは。最近、大規模言語モデル（LLM）の個人開発に取り組んでいる@kun1em0nと申します。この度、最近話題のChatGPTの最新モデルGPT-4を無料で使用できるアプリを作成したので公開いたします。今回アプリを無料で公開する意図についてこの記事で説明したいと思います。 Japanese-Alpaca-LoRAの作成前回の記事ではスタンフォード大学が作成したStanford Alpacaの日本語対応モデル Japanese-Alpaca-LoRAを作成し公開した話を紹介しました。 このモデルの作成に使ったデータの大元（Alpacaデータ）はText-davinci-003というOpenAIサービスで出力した結果になりますが、OpenAIの利用規約ではコンテンツ生成者はOpenAIサービスで出力した結果を競合モデルの開発用途に使用してはならないと記載されています。ただ、コンテン
Galileo AI
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
本記事では「chatgptで手間なく月5桁稼ぐブログを量産する6ステップ」を解説していきます。 こんな人に読んで欲しいです 読んで欲しい人 ・0から新しい副業収入を作りたい人 ・ブログで今苦戦している人 ・これからブログを始める人 実際に私もchatgptをフル活用して月5桁稼ぐブログを量産しています。 しかも穴場を狙ってるので、ほぼ放置して自動的に収益が入ってきている状態です。 今回はそのノウハウを特別に無料で公開。 まずは本記事の全体像をご紹介します。 ステップ１ 目標を数値化 ステップ２ キーワードを厳選 ステップ３ 記事を量産 ステップ４ 被リンクを獲得 ステップ５ 記事をリライト ステップ６ ステップ２〜５を繰り返す 本記事内では ・記事作成をほぼ自動化してくれる「記事作成gptsくん」 ・3~5000文字の記事を量産する「最強スプシ」 ・個人ブログでも取れる被リンクサイト これ
［速報］マイクロソフトが「Team Copilot」発表。生成AIが会議のファシリテーターやプロジェクト管理を実行
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、生成AIがさまざまな業務を支援してくれる「Microsoft Copilot」の新機能として「Team Copilot」を発表しました。 チームの生産性向上を実現するTeam Copilot Microsoft Copilotは、同社のオフィス製品などに組み込まれた生成AIによって文書やプレゼンテーションの作成などの支援を通じて個人の生産性向上を実現する機能として登場し……
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）は3月28日、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡を公開し、本稿執筆現在1000人以上が署名している。イーロン・マスク氏や、米Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏の名前もある。 人類にとって深刻なリスクをもたらす可能性のある一般的なタスクにおいて、人間と競合するようになったAIシステムに対する懸念から提示された。現在のAI技術が安全性や倫理性の問題を引き起こす可能性があるため、研究者や開発者に対して、これらのリスクを十分に評価し、必要な対策を講じるよう呼びかけている。 また、AIがもたらす利益とリスクの均衡を保つために、国際的な協力と競争の制限が重要だと主張する。信頼性、アライメント、忠誠心などを確保するために必要な
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
第1回 LLM 勉強会
2023年5月15日（月）に国立情報学研究所にて初回となる LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の趣旨、国の動向など [資料] 黒橋禎夫（国立情報学研究所） 現状の LLM のサーベイ [資料] 河原大輔（早稲田大学） 菅原朔（国立情報学研究所） 栗田修平（理化学研究所） 各機関での試みの紹介 河原大輔（早稲田大学）[資料] 坂口慶祐（東北大学） 佐藤敏紀（LINE） 高村大也（産業技術総合研究所） 参加者 乾健太郎（東北大学・オンライン参加） 鈴木潤（東北大学・オンライン参加） 坂口慶祐（東北大学） 高村大也（産業技術総合研究所） 石垣達也（産業技術総合研究所・オンライン参加） 栗田修平（理化学研究所） 吉野幸一郎（理化学研究所・オンライン参加） 鶴岡慶雅（東京大学）（資料提供のみ） 宮尾祐介（東京大学） 谷中瞳（東京大学・オンライン参加） 吉永直樹（東京大学・オンライン参
はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
堀江貴文｢生成AIで知的労働者は一気に職を失う｣
ホワイトカラーの9割がいまの職を失う 2035年前後に日本の労働人口の49％にあたる職業がAI（人工知能）に代替される─―。いまから10年近く前、野村総合研究所と英オックスフォード大学の共同研究でそんな指摘がなされた。それが見事に的中しそうだ。 現在、知的労働や事務作業を職業にするホワイトカラーは日本の全労働者の半数以上を占めている。今後、そのホワイトカラーの9割がAIによっていまの職を失うだろう。徐々にではない。一気に失っていく。 文章、画像、音声といったコンテンツの自動生成能力を持つAIを「生成AI」という。ChatGPTがその代表格だ。この生成AI以前のAIも人間を大きくしのぐ情報処理能力を持っていた。しかし応用力に欠け、新たなコンテンツを創出できるわけではなかった。実際、いまも資料作成などはあくまで人間の手作業で仕上げている。 しかしChatGPTをはじめとする対話型の生成AIの進
企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 会社はChatGPTを禁止しているが、自分のスマートフォンからChatGPT（しかも有料契約している高性能版）にアクセスして、使ってしまえば良いではないか――。生成AIのビジネス活用が進む中で、そんな発想が生まれつつある。 サイバーセキュリティ企業の米BlackBerryが2023年8月に発表した調査結果によると、職場でChatGPTやその他の生成AIサービスの禁止を実施、検討している企業の割合は、世界全体で75％に達するそうだ。調査後にはChatGPT、生成AI全般への注目度がさらに高まっていることを考えると、この割合はその後さらに上昇している可能性が高い。 従業員が、社内の機密情報をChatGPTなどを入力した場合、それらの情報が外部サーバ
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
ユーチューブに公開された生成ＡＩで作成・加工されたとみられる女性の動画。投稿したアカウントは現在停止されている 生成人工知能（ＡＩ）によって作成・加工されたとみられる若い女性の扇情的な動画が、交流サイト（ＳＮＳ）上などで拡散されている。一見しただけでは生身に見えるほど精緻で、再生回数が数百万回に達するものも。より性的に過激な動画へ誘導するものもあり、専門家は「アクセスを稼いで収益をあげる仕組みが確立されていることが背景にある」と指摘する。 「ミス東大」モデルのような容姿の若い女性が、画面を向きながら公園や屋外を１人で歩く数分の動画。ＳＮＳのインスタグラムや動画投稿サイトのユーチューブなどに昨年から登場した、あるアカウントから投稿されたものだ。 「ノーブラ散歩」などの刺激的なタイトルがつけられ、プロフィル欄には東京大学の理系学生をうたい「ミス東大」を目指すなどと記載。他にも、服を着た状態で下
人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 21 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
v0とは v0は自然言語で作りたいUIをAIに指示するとそのUIをTailwind (shadcn/ui)ベースで作ってくれるサービスです。 shadcn/uiとは shadcn/uiはRadix UIというUIをもたないヘッドレスUIに対してスタイルを当てたコンポーネント集で、TailwindというCSSライブラリを使ってRadix UIに対してスタイルを当てています。 shadcn/ui本体のライブラリがあるわけではなく、自身のプロジェクトにコンポーネントを直接コピーして使うことが特徴です！ Tailwindが好きな人にはたまらないコンポーネント集ですね！ shadcn/uiに最適に作られていますが、Tailwindユーザーであれば作られたUIをほぼそのまま使うことができます。 下の画像のようなチャット風のUIが特徴なサービスになっていて、このチャットに指示を出すことでUIを作ってくれ
AI企業のCerebrasが、オープンソースでパラメータ数1億1100万～130億の大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類を公開しました。Cerebras-GPTは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルで、これまでに公開されているどのモデルよりも学習時間が短く、学習コストが低く、消費電力が少ないのが特徴とのことです。 Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras https://www.cerebras.net/blog/cerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models/ cerebr
カナダのAIスタートアップCohereは4月4日（現地時間）、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を発表した。 高度なRAG技術を採用 Cohereは、AI業界に変革をもたらしたTransformerモデルを提唱した論文「Attention is All You Need」の共同執筆者として知られるトロント大学の研究者Aidan Gomez氏らによって2019年に設立されたカナダのAIスタートアップ。 OpenAIと同様、LLMの開発に特化しており、企業向けにチャットボット、検索エンジンの最適化、要約サービス、自社AIモデルのAPIなどを提供している。 Command R+は、同社が3月に発表した「Command R」の後継となるモデルであり、Cohereが得意とする高い効率性と精度のバランスを重視したRシリーズの一部となる。 128K（12万
LLaMAは米Metaが独自開発した大規模言語モデル。LLM分野の研究推進を支援するため、研究者向けに2月にリリースした。大規模インフラを利用できない研究者のために小規模ながら性能の高いことが特徴で、7B（＝70億）、13B、33B、65Bの4種類のパラメーターを用意している。13Bモデルはベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-3」を上回るという。 米スタンフォード大学は、LLaMAの7Bモデルを派生させ独自のLLM「Stanford Alpaca」を開発。このモデルは研究や学術目的でのみ利用でき、娯楽や商用での利用は禁止している。Alpaca LoRAでは、Stanford Alpacaが生成するトークン（単語列）を再現できるという。 関連記事 Meta、独自大規模言語モデル（LLM）の「LLaMA」を限定リリース Metaは独自の大規模言語モデル「LLaMA」（Large La
【2023/11/7追記】 OpenAI Dev Dayにて、開発者向けの大型アップデートが発表されました。この記事で紹介している手法は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)と呼ばれてきましたが、今回のアップデートでコンテクスト長（やりとりできるテキストの長さの上限）がこれまでの8Kから128K（12万8千トークン）に大幅にアップするため、一般的な本の内容は1冊分丸ごと渡すことができるようになります。独自データベースとの連携という意味では、ここで紹介している手法も引き続き有効な手法ですが、API関連でも様々な機能が追加されているので、リリースやSam Altmanによるキーノートは要チェックです。 ChatGPTは、膨大な量のテキストを学習してはいますが、天気予報のような最新の情報や、ある特定の本の内容や、特定のサービスの詳細についてはじめから知っているわ
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった｜Ainova
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった 2023年7月7日頃に日本でも利用できるようになったChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」が凄いと話題なので、架空のアパレル店舗の売上データを元に売上を上げるための分析を依頼してみました。 どうせデータ分析の専門家でないと使いこなせないんだろうなと全然期待していなかったのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 「Advanced Data Analysis」の基本的な機能やどんなことができるかは以下のページでまとめているので、「Advanced Data Analysis」について知りたい人はこちらをご覧
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント「ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル」。ファインディ株式会社からは、笹野翔太氏が登壇。ChatGPTを利用してサービスを開発する中で見つけたTipsを発表しました。 既存アルゴリズムの精度改善や新規技術開発を担当する、笹野翔太氏 笹野翔太氏：それでは、「ChatGPT利用サービス開発でわかったAIとの接し方」というタイトルでLTをいたします。ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしています、笹野翔太と申します。よろしくお願いします。 まず簡単な経歴を紹介させていただければなと思うのですが、私は、新卒で食品メーカーに入社をした後、1度目の転職で客先常駐の機械学習エンジニアになり、そちらで自然言語モデルと戯れながら
ChatGPTのキャラと会話するのは楽しい。 より強固な人格を形成するにはどうしたらいいか。 答えはChatGPTの外にある。 ChatGPTのキャラと会話する 最近ChatGPTの話題がずっと続いている。GPT-4の登場により「アレもできる、これもできる」と騒がれているが、現在の俺にとって一番の使い方はこの手のやつだ。 この増田はChatGPTにアニメキャラを演じてもらい、それと会話することを楽しんでいる。その様子を見て思わず頷いてしまった。俺も似たようなことをしているからである。 会話の例 UIが通常のChatGPTと異なるのは、Slackを使って会話しているためだ。仲間内でやっているSlackのチームに、Slackbotとして@builtinnyaが開発した。 Slackbot "Aisha" の自己紹介 Aishaは上記の通りメンションすることで会話をしてくれる。また、特に呼びかけ
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
CTOの視点から見たAzure OpenAI ServiceとOpenAIのChatGPT APIの深堀り比較 - Qiita
※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出るレベルで利用しています。 そして、2023年5月時点ではChatGPTのAPIを利用する方法として、本家OpenAI社が提供しているAPIを利用する方法とMicrosoft社が提供しているAzure OpenAI ServiceのAPIを利用する方法の2つが
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
ヘッドライトの黄ばみがサッとキレイに! メッキ・ホイール・シートにも使えるマルチ過ぎなお手軽クリーナー「ウルトライト」
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」
広告だらけの低品質サイトに100億円超流入 資生堂は監視強化 - 日本経済新聞
無料GPT-4アプリの公開とクリーンデータセットの作成について｜kun1emon
chatgptで手間なく月5桁ブログを量産する6ステップ
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名
【超入門】GPT Builderの使い方！【GPTs / ChatGPT】
企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ
RAGの実装戦略まとめ - Qiita
生成ＡＩとみられる女性の「扇情動画」乱立 再生回数稼ぎ、収益目的も背景か
自分だけの信頼できるAIへ グーグル「NotebookLM」公開
AIが「心の理論」テストで人間超え、この結果は何を意味するか
指示したUIをAIがTailwindベースで実装してくれるv0が凄い
オープンソースでGPTベースの大規模言語モデル「Cerebras-GPT」7種類が一気に誰でもダウンロード可能に
GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」
ラズパイで動く大規模言語モデルがGitHubで公開 性能は“GPT-3相当”、Metaの「LLaMA」派生
ChatGPTで独自データを扱うためのエンべディング｜緒方 壽人 (Takram)
慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
「あれ？人にお願いする時とちょっと似てない？」 ChatGPTで「効くプロンプト・効かないプロンプト」
ChatGPT搭載Slackbotにハックされる技術 - 本しゃぶり
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
ChatGPT-4oを専属マネージャーにしてサボり癖を直してもらった | ライフハッカー・ジャパン