高精度の文章を作れる文章生成AI「GPT-3」を、Microsoftがビジネスアプリ作成ツール「Microsoft Power Apps」に統合することを発表しました。これにより、コーディングの知識を持たないユーザーでも、文章形式でアプリを作成できるようになるとのことです。 From conversation to code: Microsoft introduces its first product features powered by GPT-3 - The AI Blog https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/ Microsoft has built an AI-powered
GPT-3ベースのAI弁護士が最高裁判所で弁論する予定
宿題を代わりにやってもらうことや、異性の口説き方を教えてもらうこともできるレベルに精度の高い対話型AI「ChatGPT」のAPIをベースに、法律に特化したAI弁護士を作り上げ、法廷で弁論させることを計画する企業が登場しました。 DoNotPay Offers $1M for Its AI to Argue Before Supreme Court https://gizmodo.com/donotpay-ai-offer-lawyer-1-million-supreme-court-airpod-1849964761 AI弁護士の作成を目指すのは、AIによる対話型の法律相談サービスを開発する「DoNotPay」です。DoNotPayは「世界初のロボット弁護士」と呼ばれており、駐車違反切符の取り消しの訴えや離婚調停合意書の作成補助などを弁護士の代わりに行ってくれます。2016年には、サービス
中国の検索大手Baiduが、自社のAIモデル「Ernie」の最新版である「Ernie 3.5」を発表しました。Baiduは発表に際し「Ernie 3.5はOpenAIのGPT-3.5を上回り、中国語能力ではGPT-4を上回った」と声明で述べています。 Baidu Research http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=185 Baidu’s Ernie Beats OpenAI’s ChatGPT in Key Tests, Company Says - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-06-27/baidu-s-ernie-beats-openai-s-chatgpt-in-key-tests-company-says Ernie 3.5は、人間の認知や能力に
議事録生成AI「CalqTalk」の更なる飛躍: OpenAIのGPT-3とWhisperで高速高精度化文字起こし技術の高度化により音声構造化と提案精度向上、及び高速化に成功 ジェネレーティブAIや量子技術を活用したクリエイティブ集団であるKandaQuantum(本社：東京都千代田区、CEO：元木大介)は、当社のサービスである議事録AI「CalqTalk（カルクトーク）」にOpenAIの音声認識モデル「Whisper」を導入し、更なる議事録AIの高速高精度化に成功しました。 ＊議事録AI: 音声認識モデルと自然言語生成モデルを組み合わせ人間が理解しやすい情報への構造化とネクストアクション等の提案まで行うAI 「CalqTalk」先行ユーザー登録フォームはこちら！ https://forms.gle/fe1DtwTkYdQtUiby8 [お知らせ] 株式会社KandaQuantum代表元木
ChatGPT ChatGPT は OpenAI が作成したチャットボットです。何か話しかけると、次の例のように雑談相手になってくれます。 ChatGPTと雑談 ChatGPT が注目されているのは、その守備範囲の広さゆえです。問いかけの仕方次第で、翻訳・プログラミング・文書校正など広範なタスクをこなすことができます。個人的には、自分の書いているプログラムがうまく動かない時によく助けてもらっています。 CharGPTでデバッグ また、文脈を考慮した推論（ざっくり言えば「空気を読む」こと）は自然言語処理システムにとって難易度が高い分野とされています。試しに次のように尋ねてみました。ChatGPT からの返答はとても自然なものに思えます。 ChatGPTで文脈理解 ここでの例に限らず、ChatGPT は極めて多様に活用できるでしょう。また、ChatGPT の API が公開されたことで、
マイクロソフトは2月1日（現地時間）、OpenAIのAI言語モデル「GPT-3.5」による機能を搭載したコラボレーションプラットフォーム「Microsoft Teams Premium」を提供開始。1ユーザーあたり10ドル／月（6月30日までは30％オフの7ドル／月）で利用できる。なお、日本での提供開始は2月中に予定されている。 GPT-3.5を活用し、あらゆる会議をパーソナライズ 新機能「Intelligent recap」は、会議終了後にAIが議事録を自動作成してくれる。パーソナライズされたハイライトや推奨されるタスクの提案なども行なわれるため、たとえ会議を欠席しても重要な情報を入手することができる。 また、録画した会議の動画は内容をAIが吟味して自動的にセクション分けされるので、自分に必要な部分だけを簡単に選ぶことができる。なおこの機能は「PowerPoint Live」の会議録でも
GMO NIKKOのT.Nです。 最近弊社のプロダクトで使用しているOpenAIのモデルを、 gpt-4oやgpt-4o-miniに切り替えました。 gpt-3.5-turboを使用していた時と比較して、 トークン数に変化があったので、 tiktokenの処理時間も含めて確認してみました。 確認方法 以下のようなプログラムで、 トークン数と処理時間の平均を確認しました。 import tiktoken import timeit import statistics with open('sv_jp.txt', encoding="utf-8") as f: sv_text = f.read() model_name = "gpt-4o" tokenizer = tiktoken.encoding_for_model(model_name) # トークン数 token_count = len
自らの疑問に対する正確な回答をテキストで返してほしいという場合、この有償サービスは最初の大衆向けバージョンである「GPT-3.5」よりもずっと優れていると筆者は実感している。 誤解しないでもらいたい。GPT-4であっても依然として誤り、つまり「ハルシネーション」（もっともらしいウソ）を生成し得る。しかし、難しい質問に対するスマートな回答を望んでいるのであれば、GPT-4が役立つはずだ。この点を念頭に置いた上で、無償で利用できるGPT-3.5と、有償サービスの「ChatGPT Plus」を通じて利用できるGPT-4の技術的な違いについて説明したい。 OpenAIはGPT-4を「その前バージョンであるGPT-3.5に比べると10倍進歩している。この進歩によって、同モデルは文脈をよりしっかりと理解するとともに、ニュアンスを見極め、より正確かつ筋の通った回答を返せるようになっている」と説明している
TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る2 - Vite+ReactでChatGPTクローン
ChatGPTには、ニュースにならない日がないくらいの話題性がありますが、そんなChatGPTも決して遠くの技術ではありません。完全に同じものは無理でも、それに近いクローンを作ることはさほど難しくありません。 この記事はTypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る第二弾で、今回はVite+React+TypeScript+Tailwind CSSでChatGPTクローンをウェブアプリとして作ってみます。 第一弾: TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント 第一弾の記事では大規模言語モデル（以下LLM）であるGPTの使い方や、DenoでOpenAI GPT APIとGoogle Custom Searchを使って時事ネタも対応できる検索エージェントを作りました。今回の記事は、よいウェブフロントエンド開
“戻ってきた”開発者・家入一真に聞く、GPT3.5搭載『HOTOKE AI』がグローバルでヒットしたワケ「プロダクトの先には必ず人の感情がある」 『HOTOKE AI』 リリースされたのは、なんとGPT3.5のAPIが公開された2023年3月2日の翌日。 『HOTOKE AI』に寄せられた悩み・相談の数は既に37万を超えており、日本だけでなく中国をはじめグローバルにユーザーが広がっている。 開発者である家入一真さんは、昔から宗教に関心を持ち、数年前に浄土真宗での得度（出家）を果たした人でもある。 経営者としてではなく、久々にWebサービス開発者としての顔を見せた家入さんに、『HOTOKE AI』ヒットの背景を聞いた。 中国でも大ヒット！ 深い悩みも相談できる“人間味”あふれる仏教AI ーー『HOTOKE AI』には、リリースから2カ月で37万を超える悩み・相談が寄せられているようですが、ど
Rootport💰🍹🍑 on Twitter: "「GPT-3と会話できるだけの広告だらけのアプリ」が数十万DLされているのを見て、「これが…世間…ッ!!」ってなった。 OpenAIの公式サイトで使えば無料で広告もない（ただし少しレスポンスが遅い）のだけど、入り口が英語だし電話… https://t.co/9jAH8xfo8h"
「GPT-3と会話できるだけの広告だらけのアプリ」が数十万DLされているのを見て、「これが…世間…ッ!!」ってなった。 OpenAIの公式サイトで使えば無料で広告もない（ただし少しレスポンスが遅い）のだけど、入り口が英語だし電話… https://t.co/9jAH8xfo8h
This paper introduces 26 guiding principles designed to streamline the process of querying and prompting large language models. Our goal is to simplify the underlying concepts of formulating questions for various scales of large language models, examining their abilities, and enhancing user comprehension on the behaviors of different scales of large language models when feeding into different prom
膨大なデータでトレーニングしたGPT-3やBERTなどの大規模言語モデルは、基本的には「文章の並び方に確率を割り当て、次に来るのが自然な語を予測する」というモデルです。ところが、大規模言語モデルはまるで人間のように自然な文章を生成できるほか、画像の生成やタンパク質の立体構造の予測など、さまざまなタスクにも応用することが知られています。新たにカリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究チームが、GPT-3は特定の情報を別のものに適用して答えを推測する「類推」のタスクにおいて、大学生を上回るスコアを記録したという研究結果を発表しました。 Emergent analogical reasoning in large language models | Nature Human Behaviour http://dx.doi.org/10.1038/s41562-023-01659-w GPT-3 ca
人工知能（AI）を相棒として働くとはどういうことなのか？ AI研究者の清水 亮氏が、世界最先端の人工知能のひとつとされるオープンAIの「GPT-3」を新会社設立時の相談相手として使ってみた。 by Ryo Shimizu2022.06.27 16 9 筆者は先月、会社を退職した。突然だったが、それが会社にとっても自分にとってもベストの選択だと信じて行動した。いざ会社をやめて振り返ってみると、2002年に最初に勤めた会社を辞めて単身渡米し、紆余曲折の末、2003年8月に初めて自分で会社を作って以来、実に20年ぶりのフリーランスということになる。 長らく100人以上の組織の代表にいたからか、辞めてからしばらくはそもそもどうやって仕事をしていたのか思い出せなくなった。しかし、これから何をして生きていくにしても、自分で食っていかなければならない。まずは新しい会社の設立だ。 ちょうど五反田の研究所に
GitHub - EleutherAI/gpt-neo: An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library.
*As of August, 2021 code is no longer maintained. It is preserved here in archival form for people who wish to continue to use it. 🎉 1T or bust my dudes 🎉 An implementation of model & data parallel GPT3-like models using the mesh-tensorflow library. If you're just here to play with our pre-trained models, we strongly recommend you try out the HuggingFace Transformer integration. Training and inf
無料で商用利用可能な大規模言語モデル「Mixtral 8x7B」が登場、低い推論コストでGPT-3.5と同等以上の性能を発揮可能
GoogleのDeepMindやMeta出身の研究者によって設立されたAI企業のMistral AIが、大幅にモデルのサイズを縮小してコストパフォーマンスに優れた推論を行える大規模言語モデル「Mixtral 8x7B」をリリースしました。多くのベンチマークでGPT-3.5やLlama 2 70Bを上回る性能を持つとされています。 Mixtral of experts | Mistral AI | Open source models https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/ Mistral AIは2023年5月に設立されたフランスのスタートアップAI企業で、9月にはパラメーター数を70億に抑えながら「Llama 2 13B」や「Llama 1 34B」を上回る性能を持つ大規模言語モデル「Mistral 7B」をリリースするなど積極的にAIの開発
GPT-3互換のGPT-J-6Bで日本語推論
この記事は何？ 自然な文章を生成できるとして、一時期話題になったGPT-2の後継であり、パラメータサイズの大きさからより高性能と更に話題になったGPT-3と同等の精度かつApache-2.0で商用利用可能なGPTが登場したので日本語で試してみた記事です。実装や理論については触れていません。 GPT-3とは OpenAIにより作成された1750億パラメータの自然言語処理モデル Microsoftが独占ライセンスを取得しており、一般ユーザが利用するためにはOpenAI APIへの登録が必要、1000tokenあたり$0.0008~$0.0600[1] MODEL PRICE PER 1K TOKENS
OpenAIが「GPT-3.5 Turbo」のファインチューニング機能をリリース、用途に合わせた独自のカスタマイズが可能に
対話型AIのChatGPTを開発したOpenAIが、2023年3月にリリースしたGPTモデルファミリー「GPT-3.5 Turbo」のファインチューニング(微調整)機能を発表しました。GPT-3.5 Turboをファインチューニングすることにより、「出力する言語を固定する」「応答の言葉遣いをブランドや企業のイメージに沿ったものにする」など、ユーザーの用途に合わせたカスタマイズが可能になるとのことです。 GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates https://openai.com/blog/gpt-3-5-turbo-fine-tuning-and-api-updates OpenAI brings fine-tuning to GPT-3.5 Turbo | TechCrunch https://techcrunch.com/2023/08/22
オープンAIが開発した大規模言語モデル「GPT-3」が作成する文章は、不気味なほどのリアリティで人間の書く文章を模倣できる。だが、こうした成果は主に、ニューラル・ネットワークの規模と訓練に使うデータをとてつもなく大規模化したおかげであり、現在のAIが抱える無視できない問題点も明らかにしている。 by Will Douglas Heaven2021.04.26 64 58 15 23 ディープマインド（DeepMind）の「アルファ碁（AlphaGo）」や、チェスをするIBMの「ディープ・ブルー（Deep Blue）」以降に登場したさまざまな人工知能（AI）の中で、人々の心を確実に捕らえているAIがある。「GPT-3」だ。 この記事はマガジン「10 Breakthrough Technologies」に収録されています。 マガジンの紹介 GPT-3は、サンフランシスコを拠点とする研究所である
Build a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge Functions – Vercel
Building a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge FunctionsA full-stack template for building fast GPT-3 apps. The field of artificial intelligence continues to take the world by storm. Huge strides have been made in text and image generation through tools like ChatGPT, GPT-3, DALL-E, and Stable Diffusion. It’s spawned a wave of exciting AI startups, many of which we’re seeing built with Vercel an
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オープンソース言語モデルや小型言語モデル（SLM）の精度は従来、それほど高いものではなく、実際に活用することは難しかった。しかし、現在はローカル環境でも十分に利用できる小型モデルが続々登場しており、その様相は大きく変わってきている。グーグルが7月末にリリースした「Gemma 2」は、その好例といえるだろう。20億パラメータという非常に小さなモデルでありながら、GPT-3.5を超えるパフォーマンスを示したのだ。さらに、グーグルは「日本語版 Gemma 2 2B」を発表、髙い日本語性能を発揮したという。パラメータ数に関わらず、Gemma 2が高いパフォーマンスを発揮できる理由はどこにあるのか、その理由を探りつつ、実際にローカル環境で動作させる方法と必要なマシンスペックについてもわかりやすく解説する。
AIを研究する非営利団体・OpenAIが開発した言語モデルの「GPT-3」は、海外掲示板のRedditで1週間誰にも気付かれずに会話するなど、非常に高い精度の文章を生成することが可能です。GPT-3は間違いなくAIの世界に大きな影響を与えましたが、AI関連メディアのLast Week in AIは、「もはやGPT-3はAI分野における唯一の選択肢ではない」と主張しています。 GPT-3 is No Longer the Only Game in Town - Last Week in AI https://lastweekin.ai/p/gpt-3-is-no-longer-the-only-game 2020年6月に登場したGPT-3は世界中のAI研究者やソフトウェア開発者に刺激を与え、GPT-3について紹介した論文は記事作成時点で2000を超える引用数を獲得しており、OpenAIは20
GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners
arXiv link Recent work has demonstrated substantial gains on many NLP tasks and benchmarks by pre-training on a large corpus of text followed by fine-tuning on a specific task. While typically task-agnostic in architecture, this method still requires task-specific fine-tuning datasets of thousands or tens of thousands of examples. By contrast, humans can generally perform a new language task from
VisualStudio CodeとGoogle Apps ScriptでChatGPT(gpt-3.5-turbo)をより安全快適に使う
OpenAI社が2023年3月1日に公開した「ChatGPT API」についての初心者向け記事です。 VisualStudio CodeとGoogle Apps ScriptでChatGPT(gpt-3.5-turbo)をより安全快適に使いましょう。 GASはともかくスプレッドシートでGPTを関数化すると、ものすごい勢いでトークンを失う＆安定に動かない問題を解決しています。 =ChatGPT(A1) とすると… 「gpt-3.5-turbo」そもそも何が嬉しいの？ 公式資料 まず何といってもモデルの使用料金がインパクトあります。 ChatGPTモデルファミリー「gpt-3.5-turbo」は、ChatGPT製品で使用しているものと同じモデルであり、既存の「GPT-3.5」よりもGPT-3.5モデルより10倍安く、価格は1,000トークンあたり0.002ドルです。 また、チャット以外の多くの
Abacus AIがリリースしたオープンソースLLM「Smaug-72B」がHugging FaceのOpen LLM LeaderboardでトップとなりいくつかのベンチマークでGPT-3.5を上回ったことが明らかに
アリババのオープンソース言語モデル「Qwen-72B」を微調整して作られた「Smaug-72B」が2024年2月6日に登場し、同時にSmaug-72Bが「世界最高のオープンソース言語モデル」の座を獲得したことが明らかになりました。 abacusai/Smaug-72B-v0.1 · Hugging Face https://huggingface.co/abacusai/Smaug-72B-v0.1 Smaug-72B - The Best Open Source Model In The World - Top of Hugging LLM LeaderBoard!! Smaug72B from Abacus AI is available now on Hugging Face, is on top of the LLM leaderboard, and is the first mo
Databricksがオープンな大規模言語モデル「DBRX」をリリース、GPT-3.5やCodeLLaMA-70Bを上回る性能
データ分析ツールなどを提供する企業のDatabricksが、2024年3月27日にオープンな汎用大規模言語モデル(LLM)である「DBRX」を発表しました。オープンライセンスでの配布となっており、月間アクティブユーザーが7億人以下の企業は無料で商用利用が可能となっています。 Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks https://www.databricks.com/blog/introducing-dbrx-new-state-art-open-llm DBRXはトランスフォーマーのデコーダーを使用するLLMで、「mixture-of-experts(MoE)」アーキテクチャが採用されています。パラメータの合計数は1320億となっていますが、全ての入力に反応するのは360億パラメータのみで、残りのパラメ
超汎化言語モデル GPT-3のライセンスを日本でいち早く取得して使ってみた話 - Babel, Inc. Engineering Blog
はじめまして。 株式会社バベルでAIエンジニアとしてとして自然言語エンジンの開発をしている満石と申します。 この度バベルでは、日本のスタートアップではなかなか許可が降りないと話題のGPT3の使用許可申請を行なった所なんと！使用許可をもらうことができました！ そこで当記事ではGPT3では何ができるのか、これまでのモデルと何が違うのかについて実例を交えて紹介させて頂きます。 GPT-3とは そもそもGPT-3とはOpen AIが開発した超巨大言語モデルで、そのパラメータ数なんと1750億。GPT-3が出てくるまで最大だったモデルの約10倍、GPT-3の前身であるGPT-2の約120倍であることを考えるとその巨大さが伺えるかと思います。 開発にかかった費用は、学習に使ったものだけで約4億9000万円。言語研究はまさにMoney is all you needといった様相を呈しています。 そんなG
米Microsoftは9月22日（現地時間）、オンラインで開催の年次テクニカルカンファレンス「Ingite 2020」で、汎用言語モデル「GPT-3」の独占的ライセンスを米OpenAIから取得したと発表した。これにより、「OpenAIの技術革新を活用して、顧客向けのAIソリューションを開発、提供し、自然言語生成の力を利用する新たなソリューションを作成できるようになる」としている。 GPT-3は、イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI（人工知能）研究企業であるOpenAIが6月に発表した汎用言語モデルの3世代目。ネット上のテキストの次の単語を予測するためだけに訓練されたTransformerベースの自己回帰言語モデルで、1750億個のパラメータで動作する。人間が作ったものと見分けられないレベルの文章作成能力が話題になっている。 Microsoftは昨年7月、OpenAIに10億ドル
「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」でGPT-3のファインチューニングを試したので、まとめました。 【最新版の情報は以下で紹介】 1. つくよみちゃん会話AI育成計画（会話テキストデータセット配布）今回は、「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」を使わせてもらいました。「話しかけ」と、つくよみちゃんらしい「お返事」のペアのデータが300個ほど含まれています。 以下のサイトで、利用規約を確認してから、Excel形式のデータをダウンロードします。 2. データセットの準備「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」をGPT-3の学習で利用するJSONLファイルに変換します。 (1) Colabで新規ノートブックを作成 (2) Excel版の「会話テキストデータセット」を「tsukuyomi.csv」という名前のCSVで出力し、Colabのアップロードボタンからアップロー
対話相手が機械なのか人間に予想してもらう「チューリングテスト」の結果、「ChatGPT」に使われるOpenAIの言語モデル「GPT-3.5」が1960年代のチャットボット「ELIZA」に敗北したことがわかりました。 [2310.20216] Does GPT-4 Pass the Turing Test? https://arxiv.org/abs/2310.20216 1960s chatbot ELIZA beat OpenAI’s GPT-3.5 in a recent Turing test study | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/12/real-humans-appeared-human-63-of-the-time-in-recent-turing-test-ai-stud
GPT-3.5 を使った AI コンシェルジュの開発秘話を YAPC::Kyoto 2023 Reject Con で話してきました / YAPC::Kyoto 2023 の感想 - アルパカ三銃士
YAPC::Kyoto 2023 めっちゃ最高でした。オフラインカンファレンスはやっぱり参加すると楽しいー！ YAPC::Kyoto 2023 Reject Con YAPC::Kyoto 2023 は個人スポンサーとして参加しました。ついでに最近やっていることを話したいなと思い応募したのですが落選してしまいました。しかし、スタッフの素敵な心遣いで前日祭の Reject Con で話せることになりました。以下は当日私が話したことの要約です。 NOT A HOTEL AI コンシェルジュ「Kevin」の開発秘話 スライドは、以下のURLからご覧いただけます。 NOT A HOTEL の AI コンシェルジュ「Kevin」の開発についてお話しました。 まず、NOT A HOTEL の紹介から始めました。NOT A HOTEL は、オーナーが使いたい分だけ購入できる別荘型物件で、使わない時にはホ
7月のサービス開始から会員数約2万人が利用するAIライティングサービスがある。デジタルレシピ（東京都渋谷区）が運営する「Catchy」は、AIが謝罪文から記事作成まで行うライティングサービスだ。 代表例がキャッチコピーの作成だ。例えば、ITmedia NEWSの説明を入れると、AIが、 ITmedia NEWS：IT関連のニュースや情報をお届けします。 日本や世界の最新ニュースをお届けします。 豊富な情報量で、常に最新の情報を入手できます。 などのキャッチコピー案を作ってくれる。140種類以上にのぼるサービスの中は「TikTok 動画のアイデア」「王道少年漫画の悪役の設定」「HikakinTVっぽいYouTube企画（β版）」などの軽いものから、「AIDA モデル」「プレスリリースのたたき」「Facebook 広告のタイトル」などの実務の参考になるものまで、多様多様だ。 今のAI技術を用い
GPT-3 & OpenAI Codexの使用方法。文章からプログラムを自動生成する方法 - Qiita
本記事ではOpenAIのGPT-3およびCodexの使用方法と、文章自動生成、文章からプログラムの自動生成、プログラムから文章を自動生成する方法を紹介します。 また最後にGPT-3での素数生成の再現も試みます。 本記事の内容 GPT-3、Codex、Copilotの違いとは GPT-3、Codex、Copilotを使用するための申請方法 GPT-3の使用例：広告文書の作成 Codexの使用例：Pythonのコードからコードのコメント文を生成 Codexの使用例：Pythonのコードからdocstringを生成 Codexの使用例：文章からPythonプログラムの生成 GPT-3で素数を生成してみる さいごに 1. GPT-3、Codex、Copilotの違いとは GPT-3、Codex（コーデックス）、Copilot（コパイロット）の違いについて説明します。 初め、私にはCodexとCop
膨大なパラメータを持つ言語モデルであるGPT-3は、学習後にパラメータを更新することなくタスクの情報と少量のデモンストレーションを入力することで、様々なNLPタスクをこなすことができます。論文のタイトルに含まれる「Few-Shot Learners」というフレーズもこれを意図したものだと言えます。 論文ではZero/One/Few-Shotという概念に触れられていますが、これらの説明が自分の理解していた内容と違っていました。結論から言えば、GPT-3におけるZero/One/Few-Shotと、一般に紹介されている（と思う）Zero/One/Few-Shot learningは大きく異なります。本稿ではGPT-3におけるこれらの説明と、他の資料での説明を比較し内容を整理します。 GPT-3によるマルチタスク処理の仕組み GPT-3がパラメータの更新なしに様々なタスクを処理する仕組み自体は、
How to build a GPT-3 App with Nextjs, React, and GitHub Copilot
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Photo by Mariia Shalabaieva on UnsplashBackgroundAllowing non-technical users to ask questions from a database has been a problem of interest in academia and industry for years. The recent advances in Large Language Model (LLM) technology, such as GPT-4, have improved the accuracy of proposed solutions. However, since the most advanced LLMs have not been open for fine-tuning, recent work in the sp
Fine-tuning: gpt-3.5-turboの活用事例。絵文字分類タスク改善のプロセスと、学びの言語化。｜にょす
みなさん、Fine-tuning使ってますか！？ 一週間ほど前に、OpenAI社からgpt-3.5-turboがFine-tuning可能になったとのアップデートがありましたね。 ニュースを見て凄そうと思いつつ、少し作業のハードルがあったり、プロンプトエンジニアリングで事足りてるから、そんなに使わないかも？🤔と思ってました。 ただ今回、重い腰を上げて、Fine-tuningを試してみたら、想像以上の結果が得られたので、そのプロセスと学びをまとめます！ システムに組み込む際の Prompt Engineering で苦戦している皆さん、Fine-tuningはかなり希望になると思います…！これからはPromptをゴニョゴニョするよりも、Fine-tuningに力を入れていこうと思いました。 ではまとめていきます！ 前置きとこれまでの課題今回は、音声メモ日記アプリ「シャべマル」の絵文字分類タ
解説! ChatGPT API(gpt-3.5-turbo)の使い方とパラメーターについて | SOLUTION MAGAZINE
記事の概要 2023 年 3 月 2 日に一般公開された ChatGPT API(gpt-3.5-turbo-0301)を試してみました。 とても気軽に利用できますが、いくつか注意点もありますので合わせてご確認ください。 ChatGPT API のリクエストについて 以下のコマンドがリクエストの基本になります。 YOUR_API_KEY の箇所は、OpenAI Platform から取得した API Key(SECRET KEY)を差し替えます。 リクエスト例 curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \ -d '{ "model": "gpt-3.5-turbo", "mess
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Microsoftが文章生成AI「GPT-3」をビジネスアプリ作成ツールに統合すると発表、文章形式でアプリ作成が可能に
Baiduが「GPT-3.5を上回る」AIモデル「Ernie 3.5」を発表
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tiktokenでgpt-3.5-turboとgpt-4oのトークン数を比較する
「GPT-3.5」vs「GPT-4」--「ChatGPT Plus」は月額20ドルの価値があるか？
“戻ってきた”開発者・家入一真に聞く、GPT3.5搭載『HOTOKE AI』がグローバルでヒットしたワケ「プロダクトの先には必ず人の感情がある」 - エンジニアtype | 転職type
Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4
GPT-3は傾向や類似点を見いだして問題を解決する「類推」のテストで大学生を上回る能力を発揮できる
GPT-3が新社名を発案、「AIと働く」を実践してみた
GPT-3が「最高」で「最悪」なAIである理由
LINE、日本語に特化した「超巨大言語モデル」を開発へ「日本語版GPT-3か」 | Ledge.ai
グーグル「Gemma」は何がすごい？試してわかる小型言語モデルで「GPT-3.5超え」の実力
超高精度な文章を生成できるGPT-3は「もはや言語モデルとして唯一の選択肢ではない」との指摘
Microsoft、汎用言語モデル「GPT-3」のライセンス取得
つくよみちゃんの会話テキストデータセットでGPT-3のファインチューニングを試す｜npaka
1960年代のチャットボット「ELIZA」がチューリングテストでOpenAIの「GPT-3.5」を破る
OpenAI、GPT-3.5 Turboのファインチューニングに対応 常に日本語など
GPT-3活用で10日で開発 アイデアとスピード勝負の有料AIライティングサービスはどうやって生まれたのか？
GPT-3におけるFew-Shot・Zero-Shot
Fine-tuning GPT-3.5-Turbo for Natural Language to SQL