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ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆるInfrastructure as Codeツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 PulumiはTypeScriptやPython、Go、Javaといった一般的なプログラミング言語を使ってインフラの構成コードを記述できるのが大きな特徴です。Pulumi Insightsは、そのPulumiをベースにした拡張機能です。 AIが130以上のインフラやサービスの構成コードを生成Pulumi Insightsの目玉機能が
こちらで汎用性の高い効果的なChatGPTのCustom Instruction(カスタムインストラクション)の設定7選を紹介させていただきました。 そのうちの汎用性の高い指示のいいとこ取りをして合体させた至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容が以下になります。デフォルトの設定におすすめです! Provide Accurate, Factual, and Thoughtful Answers: Combine this with the instructions to offer nuanced and reasoned responses. Be Proactive in Responding: As a "partner consultant" from a high-caliber consulting firm, proactively addr
Easy-Peasy.AI is the AI Content Generator that helps you and your team break through creative blocks to create amazing, original content 10X faster. Create amazing content 10X fasterEasy-Peasy.AI is an AI Content tool that can help you with a variety of writing tasks, from writing blog post, creating better resumes and job descriptions to composing emails and social media content, and many more. W
Congratulations to our partners at Open AI for their release of GPT-4 today. We are happy to confirm that the new Bing is running on GPT-4, which we’ve customized for search. If you’ve used the new Bing preview at any time in the last five weeks, you’ve already experienced an early version of this powerful model. As OpenAI makes updates to GPT-4 and beyond, Bing benefits from those improvements. A
An API for accessing new AI models developed by OpenAI
We’ve trained language models that are much better at following user intentions than GPT-3 while also making them more truthful and less toxic, using techniques developed through our alignment research. These InstructGPT models, which are trained with humans in the loop, are now deployed as the default language models on our API.
GPT-4o 2024-08-06 をテストするには、こちらのリンクを使用して Azure AI 早期アクセス プレイグラウンド (プレビュー) にサインインしてください。 GPT-4o および GPT-4 Turbo GPT-4o は、テキストと画像を 1 つのモデルに統合し、複数のデータ型を同時に処理できるようにします。 このマルチモーダル アプローチにより、人間とコンピューターの対話における精度と応答性が向上します。 GPT-4o は、英語以外の言語とビジョン タスクで優れたパフォーマンスを提供しながら、英語のテキストとコーディング タスクにおいて GPT-4 Turbo に匹敵し、AI 機能の新しいベンチマークを設定します。 GPT-4o と GPT-4o mini のモデルにアクセスする方法 GPT-4o と GPT-4o mini は、Standard と Global-Sta
February 14, 2023 Replicate ChatGPT Training Quickly and Affordable with Open Source Colossal-AI We recently released new open source code for Colossal-AI, which enables you to use it as a framework for replicating the training process of OpenAI’s popular ChatGPT application optimized for speed and efficiency. With Colossal-AI's efficient implementation of RLHF (Reinforcement Learning with Human F
This website uses cookies to analyze our traffic and only share that information with our analytics partners. Accept The OWASP Top 10 for Large Language Model Applications project aims to educate developers, designers, architects, managers, and organizations about the potential security risks when deploying and managing Large Language Models (LLMs). The project provides a list of the top 10 most c
GPT for Sheets™ and Docs™ enables you to use ChatGPT and other generative AI models directly directly in Google Sheets™ and Docs™. The Sheets add-on is particularly well suited for using ChatGPT at scale, for bulk use-cases such as rewriting, translating, categorizing, clustering. Available models include OpenAI GPT 3.5 Turbo, GPT-4o, GPT-4o-Mini Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Flas
To deepen the public conversation about how AI models should behave, we’re sharing the Model Spec, our approach to shaping desired model behavior. We are sharing a first draft of the Model Spec, a new document that specifies how we want our models to behave in the OpenAI API and ChatGPT. We’re doing this because we think it’s important for people to be able to understand and discuss the practical
この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 生成系 AI と Amazon Kendra を使用開始しましょう Amazon Kendra を大規模言語モデル (LLM) と組み合わせて使用することで、エンタープライ
Sakana AIは、自然から着想を得たアプローチで最先端の基盤モデルを進化させるという分野を切り開いてきました。今年の3月には、大規模言語モデル(LLM)を含む複数の基盤モデルの統合を自動化する方法を開発し、さらに6月には、LLMを使って、LLMをより効率的にトレーニングする方法を発見しました。 AIサイエンティスト そして今回我々は、「LLMを使って、研究開発プロセスそのものの自動化する」という革新的な技術を開発しました。我々は、これを「AIサイエンティスト」(The AI Scientist)と命名し、オックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究により、「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」という論文にまとめて公開しました。ソースコードもオープンソース化
はじめに:AIアプリケーション開発の新たなパラダイム🚀 もう、APIレスポンスのJSONパースに悩まされる時代は終わりです! OpenAIが最新モデル「GPT-4o-2024-08-06」を発表し、AIの境界をさらに押し広げました。この革新的なモデルは、「Structured Output」という画期的な機能を導入し、AI生成コンテンツの信頼性と精度に大きな飛躍をもたらしています。 OpenAI APIに導入された Structured Output は、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーション開発に革命をもたらす新機能です。これにより、開発者はAIモデルとより効率的に対話し、構造化データを簡単に取得できるようになりました。 従来のLLMアプリ開発では、APIからテキスト形式で返されたデータを、必要な情報だけ抽出するために、複雑なJSONパース処理を行う必要がありました。これ
「LangChain Blog」の記事「Chat Models」が面白かったので、簡単にまとめました。 1. はじめに先週、OpenAI は「ChatGPT」をリリースしました。いくつかの大きな改善が加えられており、最も顕著なのは、10 倍安く、はるかに高速であることした。しかし、まったく新しい APIも付属しています。このAPIのラッパーをすばやく作成して、「LangChain」の通常の LLM のように使用できるようにしましたが、これは新しいメッセージベースのAPIを十分に活用できていませんでした。 この記事では、新しいAPIとChatGPTだけでなく、将来のすべてのチャットモデルに対応するため、「LangChain」をどのように適応させるかについて説明します。 ・Python版のドキュメント ・JS/TS版のドキュメント 2. なぜ新しい抽象化が必要か「ChatGPT」のAPIは内部
去る2023年4月28日(金)に虎ノ門の KDDI Digital Gateで開催された「ChatGPT Meetup Tokyo #0」 もともと会場側スタッフとして参加する予定だったんですが、先約があり参加できなかったため、Youtubeのアーカイブを通じて追っかけ視聴してみました。 chatgpt.connpass.com www.youtube.com オンライン/オフラインともに、参加された人たちが口を揃えて 「ヤバすぎる」 「我々はどのくらい周回遅れしているのか」 「エンジニアとして危機感を感じた」 と語られていたので身構えながら挑みましたが、それは本当でした。 自分がどれだけこの分野についての知見が浅かったのか、上辺だけの情報しか見てなかったのか思い知らされることになりました。 このブログ記事は、タイトルにあるとおりLLMに関して本当に何も知らない私が私なりに残したメモと所感
GPTは、特定のタスクを実行するためにChatGPTをカスタマイズして、アプリのように切り替えて使ったり、他人と共有したりできる便利なツールです。 カスタム指示の強化版と言うこともでき、Webブラウジング、DALL-E 3による画像生成、Code Interpreterを同時に使うこともできます。また、外部のAPIを利用することもできます。 GPTの作成方法GPTの作成方法は、以下のChatGPT研究所さんの記事を参考にしてください。 ChatGPTの左画面のExploreを最初にクリックし、次にCreate a GPTをクリックすると、GPT Builderの操作画面になります。 そこで、Createを選ぶと、ChatGPTと会話しながらGPTを作成し、Configureを選ぶと、直接、具体的な指示を入力してGPTを作成することになります。 このCreateモードとConfigureモー
Language models (LMs) exhibit remarkable abilities to solve new tasks from just a few examples or textual instructions, especially at scale. They also, paradoxically, struggle with basic functionality, such as arithmetic or factual lookup, where much simpler and smaller models excel. In this paper, we show that LMs can teach themselves to use external tools via simple APIs and achieve the best of
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はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 AWS re:Invent 2023 に参加しています。 今回の最大のアップデートと目される「Amazon Q」。 本記事は、Qに関する情報をまとめ、また実際にマネコンから触ってみることで、Qの理解を深めようという趣旨のものです。 Amazon Q とは 生成AIを活用した、エンタープライズ向けアシスタントサービスです。 re:Invent 2023 のCEO Keynoteで発表されました。 セキュリティを最優先事項とするAWSらしく、セキュリティ、そしてプライバシーにも配慮されており、企業のポリシーやデータアクセス制限に適合するように設計されています。 「Amazon Qは、その内部のモデルのトレーニングためにお客様の情報を一切使用しない」と明言されているため、今まで生成AIの活用に躊躇していた企業も安心して利用が可能です。 Qの立ち位置
LMQL is a programming language for LLMs. Robust and modular LLM prompting using types, templates, constraints and an optimizing runtime. @lmql.query def meaning_of_life(): '''lmql # top-level strings are prompts "Q: What is the answer to life, the \ universe and everything?" # generation via (constrained) variables "A: [ANSWER]" where \ len(ANSWER) < 120 and STOPS_AT(ANSWER, ".") # results are dir
Microsoft Copilotをローカルで動作させるには最低40 TOPsが必要に。Intel幹部が口を滑らす Microsoftでは2024年はWindows 11に追加されたCopilotの機能を向上させるほか、現状はすべてクラウドで処理しているものをローカルで動作させるようにすると言われています。ただ、このローカルでの動作にはAI処理を担う高性能なNeural Processing Unitが必要で、最低40~45 TOPs必要と言われていました。 そんなCopilotですが、Intelが台北で開催しているAIサミットにてIntel幹部がCopilotのローカル動作に必要なNPUの性能についてうっかり口を滑らせてしまったようです。 Intelが開催したAIサミットでは主にMeteor Lakeから搭載されているNPUの性能の重要性や今後の動向などが紹介されているのですが、このサミ
Microsoft plans to release software to help large companies create their own chatbots similar to ChatGPT, CNBC has learned. In the two months since startup OpenAI released ChatGPT to the public, it has become a hit, impressing people with its ability to spit out comments on a wide variety of topics and in many styles. UBS analysts said last week that it's on track to reach 100 million monthly acti
SlashGPT is a playground for developers to make quick prototypes of LLM agents (or apps with Natural Language UI). Here are the design goals: Extremely easy to create a new LLM agent. You just need to add a new manifest file (in Json or YAML). Instantly switch among agents, by just typing "/{agent_name}" Extensible enough so that it is possible to implement most of LLM agents without writing any c
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