★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
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能｜shi3z
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか
先週、今週とあちこちへ出張が続いているので、移動時間の合間、ネットが途切れる山奥にさしかかったあたりで東浩紀「訂正可能性の哲学」を読んだ。東さんの本はいつもそうなのだが、あまりの内容に驚愕した。 そして昨日はたまたま東さんにVisionProを体験させる約束をしていた日なので、会う前に一気に読み終えた。すごい。もっと早く読めばよかった。 東さんの本は基本的に「凄すぎる」ので、読むと影響を受けすぎてしまってしばらく自分の思考が戻ってこない状態になる。しかし最近の僕は、むしろ忙しすぎて誰かの思考を取り入れたいモードになっていたのだ。 その意味で、まさに今の時代に必要とされている本だと思うし、本当にすごい。10年前に上梓された「一般意志2.0」の続編でもあり、なおかつアップデートでもある。もちろん読んでなくても全然良い。 特に舌を巻いたのは、落合陽一の「デジタルネイチャー」や成田雄介の「無意識デ
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
昨日は新潟県長岡市に行って、市役所の職員向けと、一般向けに二回の講演を行った。 市役所の職員からの質問事項をよく読むと、ChatGPTを闇雲に何にでも使おうとして苦戦している姿が見てとれた。 たとえばこんな感じだ。 ⚪︎時に東京駅につく新幹線を予約したいとChatGPTに言ったが、公式サイトをチェックしろと言われた 我々からすればその回答は当たり前なのだが、闇雲になんでもChatGPTでやろうとするとこうなってしまうという典型的な例だった。当たり前だが、その目的ならえきねっと一択だ。 ChatGPTには限界がある。しかも低い。 だから通常はPluginと組み合わせたり、プログラムから呼び出したりするという「工夫」が必要になる。 GPTを使うプログラムを書くのはものすごく簡単だ。 たぶんプログラムの世界でも最も簡単な部類だろう。 たとえば僕がプログラムでGPTを使おうかなと思った時、こんなふ
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
音楽生成AI「Suno AI」がX（旧Twitter）上で話題になっている。歌詞や曲調を文章で指示するだけで音楽を自動生成するサービスで、PCやスマートフォンのWebブラウザ上から利用できる。生成した音楽の出来栄えには、プロの音楽家からも驚きの声が上がっている。 Suno AIは、米国を拠点とする音楽家とAIの専門家たちからなる米Sunoが運営するサービス。開発者の中には、米MetaやTikTokを運営する中国ByteDanceなどに所属していた人たちもいるという。利用にはGoogleやMicrosoft、Discordのアカウントが必要で、12月14日時点ではβ版を提供中。1日5回まで無料で音楽を生成できる他、有料プランもある。 早速使ってみた そのお手並みは？ 記者も試しに利用してみた。メニューにある「Create」を押し、「記事を書くのがはかどる音楽を作成してください」と指示を入れた
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
Luma AIが6月12日に公開した動画生成AIサービス「Dream Machine」が、月に無料で30回まで試せることもあって、大きな話題となっています（「ついに来た! 無料で試せる動画生成AI『Luma Dream Machine』」参照）。ただ、技術情報は出ておらず、どういう関係や経緯で出しているかは一切不明です。 ※記事の配信先によっては動画や図版がうまく表示されないことがあります。その場合はASCII.jp掲載の記事をご覧ください 手軽に高品質な動画が生成できる「Luma AI」のサービス Luma AIはこの連載でも何回か紹介してきたように、大量の写真から3Dモデルを生成するサービスからスタートし、昨年12月には3Dモデル生成サービス「Genie」で参入しているAIスタートアップ企業です（連載第41回「3Dスキャンの進化がすごい」参照）。生成AIの3D化技術で先行していることか
ChatGPTでついに｢英語｣が習得できるようになる
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OpenAI Cookbook
Processing and narrating a video with GPT's visual capabilities and the TTS API
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート
【AI動画生成】Sora 要素技術解説
もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
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
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
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
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
話題のClaude「Artifacts」は対話型AIにおける「UX革命」である｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
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
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
「AI幹事」飲食店に大ウケ──開発者が明かす、誕生のきっかけと想定外の反響 人とAIの新しい関係は居酒屋で始まる？
尾崎さんは、開発の経緯をこう語ってくれました。「元々は、Gateboxさんの『AIバイト』のタブレット版を開発する予定だったんです。でも、これなんか面白くないねえと話しているときに、武地さんの『商品紹介ではなく、AIと一緒にお酒を飲むようなものにしたい』という一言で、プロジェクトの方向性が大きく変わりました」。 AI幹事が可能になった背景には、技術的なことを含め、いくつかの要因がありました。整理すると、以下のようなことです。 画像認識：GPT-4oの登場でマルチモーダル技術が使えるようになり、リアルタイムでテーブルの状況を把握することが可能になっていた 会話の生成：AIが認識したものをベースとして、自然な対話が可能になった コロナ禍の影響：パンデミックを経て、飲食店のDXが急速に進み、テーブルの上にタブレットがあることへの抵抗感が減った 尾崎さんは「AIがあたかも自発的にアドバイスをすると
インド在住のライター兼エンジニアのニティン・シャルマ（Nitin Sharma）氏（詳細は同氏LinkedInプロフィールページを参照）がMediumに投稿した記事『GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介』では、GPT-4oの実用的な使用例が紹介されています。 シャルマ氏が紹介するGPT-4oの使用例は、以下の表の通りです。 GPT-4oの6つの実用的な使用例
文章一行でAIがWebサイト構築、外部資金調達なしで5.4万ユーザを集めた豪Relume——NikeやDapper Labsも利用 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image credit: Relume ワンセンテンスの Web デザインは、もはや夢物語ではない。Wix、Weebly、Webflow のテンプレートを使えば、自分のスタイルで Web サイトを組み立てることができる。 しかし、これはレイアウトに限ったことではなく、Web サイトの構成を考え、各ページの内容も、訪問者を惹きつけるために慎重に設計する必要がある。例えば、「About」ページでは、サービス紹介やビジネスストーリー、将来のビジョンなどを掲載するため、コンテンツの設計に手間がかかる。 この問題を解決するために、デザインスタートアップ Relume は、AI が生成する Web サイトデザインプラットフォーム「Relume Ipsum」を開発した。これにより、数週間から1ヶ月程度かかっていた Web サイトを完成させるまでの作業負荷をわずか数分にまで軽減することができる。このプロ
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
Akuma.ai http://akuma.ai 2024年2月、日本発のクラウド型画像生成サービスAkuma.aiが、リアルタイム画像生成機能「AIキャンバス」を搭載したことが話題になりました。3月1日には生成枚数が延べ1200万枚に達したと発表。リアルタイム画像生成技術「LCM」を組み入れたサービスですが、高度なPC環境が不要で、タブレットなどからでも簡単に使えるため、国内外の幅広い層にウケたという経緯です。 🎉生成画像1200万枚突破🎉 リアルタイム「AIキャンバス」生成枚数が1200万枚を突破しました！ たくさんご利用いただきありがとうございます。 今後とも #AkumaAI の応援よろしくお願いします🦑 プレスリリースはこちら：https://t.co/Yf3tjxjCsS — Akuma.ai (@AkumaAI_JP) March 1, 2024 日本発の画像生成AIサ
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
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
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
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
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
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