ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリングITエンジニアがLLMベースの生成AIを使いこなせるようになることを目指した本です。 まずはLLMの仕組みの理解してメンタルモデルを構築し、次に代表的なプロンプトエンジニアリング手法を学ぶことで基礎を固めます。 最後に、ITエンジニアならではのプロンプトテクニックを紹介しますので、応用力を身につけましょう。
AIボットを誰でも簡単に作れるメタの新機能「AI Studio」 | ライフハッカー・ジャパン
クリエーターがこのプラットフォームを使って、ボットに十分な知識と個性をもたせれば、ユーザーからの質問に対して、現実的で正確な答えを提供できるようになるというのです（これが本当に実現するのかどうかはまだわかりませんが）。 メタによるとAI Studioは、同社の最新AIモデル「Llama 3.1」をベースに構築されています。ということで、ほかのカスタムAI製品と違って、どのような性能を発揮してくれるのか、興味深いところです。 AI Studioでボットを構築する方法AI Studioでボットを構築するときはまず、メタのAI Studioサイトにアクセスし、自分のInstagramアカウントでログインします。あるいは、InstagramでDM（ダイレクトメッセージ）を開き、新規メッセージを作成してAI chatsを選ぶという方法もあります。 どちらの方法でAI Studioにアクセスした場合で
5社の生成AIを競わせてみた結果、最も役に立ったのは？ | 現時点の最先端はチャットGPTではなかった
家族計画を立てる際に人工知能（AI）搭載のチャットボット（自動会話プログラム）を頼りにできるだろうか。100万ドル（約1億5700万円）の投資や結婚式の誓いの言葉を作成する場合はどうだろうか。 人間のように会話するボットは2年前にはほとんど存在していなかったが、今や至る所にある。生成AIブームの火付け役となった「ChatGPT（チャットGPT）」やグーグルとマイクロソフトの製品に加え、無数の中小プレーヤーが自然な会話が可能な独自のアシスタントを開発している。 われわれは主要ボット5つを使用して一連のブラインドテストを実施し、どのくらい役に立つかを判定した。能力が抜きんでたチャットボットが見つかることを期待していたが、そうはならなかった。それぞれ得意・不得意な分野があった。その上、進化のペースも速い。われわれのテスト中に、オープンAIはスピードと時事知識が向上したチャットGPTのアップグレー
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.
本記事のサマリーELYZA は、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの研究開発成果を公開しました。700億パラメータのモデルは、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で「GPT-4」を上回る性能を達成しました。各モデルは Meta 社の「Llama 3」シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったものです。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-70B」 700億パラメータモデル。「GPT-4」を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意しています。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-8B」 80億パラメータと軽量ながらも「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開しました。 使用したAPIのバージョンなど、より詳細な評価結果については本記事の後段
生成AIの使いすぎで能力が退化する
IT・メディアMemory loss due to dementia or brain damage. Side profile of a woman losing parts of head as symbol of decreased mind function. 黒坂岳央です。 文章を書く時、計算を求める時、コードの修正、仕事の構想をディスカッションする相手として毎日生成AIを使っている。最初こそ「あれ？そんなに騒がれるほどのもの？」と思っていたが、AIの進化と自分自身の使い方の熟練により、今では生成AIなしの仕事は考えられないほどになった。 あまりに便利すぎる生成AIだが、使っていて不安も感じるようになった。特定の仕事をAIにしてもらい続けることで明確な「衰え」を感じる瞬間があったからだ。 中国でも若者を中心に同様の懸念が広がっている。「問巻網（wenjuan.com）」では1,3
｢最新の生成AI｣はすでに人類の半数以上よりアタマが良い…落合陽一｢今後､人類の働き方は大きく変わる｣ すごいスピードで現在も進化している
本物を選ぶ「審美眼」が必要 現在、数々の生成AIが生まれています。そんななか、よく質問を受けるのが「生成AIを上手に使いこなせる人と使いこなせない人の差」について。僕自身が考える、両者の一番大きな差は「審美眼」だと思います。簡単に言えば、膨大な出力とねばり強く「選ぶ力」ですね。 生成AIが10個のプロトタイプをつくったとしても、その中で採用するものを選ぶのは人間です。その際、「どれがいいのか」をきちんと精査できる目利きの力が必要になります。でも、意外とこれが難しいものです。 たとえば、動画生成AIで「波の動画をつくって」とプロンプト（指示）を入力し、数十秒もすれば、綺麗な波の動画が1個出来上がります。しかし、本来、波の動きというものは非常に複雑な計算によって成り立っているので、物理シミュレーションを駆使して再現しようとすると、現状の生成AIがつくった動画は、物理法則に基づかないものも多いの
生成AIで検索市場が大変革、グーグル対抗の「Perplexity」が月40％も大躍進のワケ
生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40％増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences（SGE）」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO（Search Engine Optimization）にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。
AIは人間を騙す方法を学習した…最新の研究論文で明らかに
Lakshmi Varanasi ［原文］ （翻訳：大場真由子、編集：井上俊彦） May. 27, 2024, 10:30 AM テックニュース 6,628 新しい研究論文で、さまざまなAIシステムが｢騙す方法｣を学習していることが判明した。 研究によると、AIが人間を｢体系的に誤った思い込みに誘導｣して騙しているという。 これは詐欺行為から選挙の偽情報に至るまで社会にリスクをもたらすものだ。 AIは、我々がコードを書き、文章を書き、膨大な量のデータを合成するのを支援することで生産性を向上させている。そしてAIは今、我々を騙すこともできるようになった。 新たな研究論文によると、さまざまなAIシステムが｢真実とは異なる結果を達成するため、他者に誤った思い込みを抱かせる｣技術を体系的に学習しているという。 この論文では、メタ（Meta）のCICERO（キケロ）のような特定の用途のために開発され
【佐藤優】AIの明確な｢弱点｣とは？ 99.9%の人は“システムの中で踊らされる側”に
シマオ：皆さん、こんにちは！ ｢佐藤優のお悩み哲学相談｣のお時間がやってまいりました。読者の方にこちらの応募フォームからお寄せいただいたお悩みについて、佐藤優さんに答えていただきます。さっそくお便りを読んでいきましょう。 広告代理店勤務の団塊ジュニアです。デジタル化を国も会社も進めています。その方針自体に反論はないのですが、やや違和感があります。 デジタル化によって業務サイクルを早められるに越したことはありませんが、自分としては早めると品質が下がったり、ミスしたり、満足いく業務となりません。これは私の性格でもありますが。 それでも会社がスピードアップせよという場合、正直働きづらいと感じています。こういう場合、どのように対処すべきなのでしょう。よろしければ、ご意見を伺えるとありがたいです。 （となりの井上さん、50代前半、男性、会社員） 業種によってはリストラも シマオ：今しきりに叫ばれてい
グーグル、プロも驚く音楽生成AI「Music AI Sandbox」を開発 (1/2)
グーグルは5月14日（米国時間）に開催した開発者向けイベント“Google I/O”で、音楽生成AI「Music AI Sandbox」を発表した。本連載でも昨年、グーグルが音楽生成AIの「MusicLM」を発表したことに触れた。また、Metaも音楽生成AIとして「Audiobox」を発表。AI大手のStability AIも「Stable Audio」をバージョン2.0に進化させている。 では、Music AI Sandboxの位置付けとはどういうものだろうか。 AIは音楽クリエイターの仲間なのか まず、Music AI Sandboxは、グーグルの母体アルファベットでAI開発を担当するGoogle DeepMindが手がけた音楽生成AIである。具体的にどういうものかは、Google DeepMindが公開した動画を見るとわかりやすい。 ここではプロデューサーでありミュージシャンでもある
「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Claude」「Perplexity」の性能を日常的な会話で評価した結果が公開される
AIの精度向上に伴って、ChatGPTやCopilot、Geminiなど日常会話を違和感なくこなせるチャットAIが続々と登場しています。しかし、一般ユーザーからはどのチャットAIが高性能なのかは判断しにくいものです。そんな中、ウォール・ストリート・ジャーナルが5種のチャットAIを対象に「日常会話への応答性能を人間が評価するテスト」を実施し、テスト結果を公開しました。 The Great AI Chatbot Challenge: ChatGPT vs. Gemini vs. Copilot vs. Perplexity vs. Claude - WSJ https://www.wsj.com/tech/personal-tech/ai-chatbots-chatgpt-gemini-copilot-perplexity-claude-f9e40d26 AI企業やAI研究者が自身の開発したA
グーグルのGemini用AIプロンプトガイドを、AIにまとめてもらった
Ana Altchek ［原文］ （翻訳：Ito Yasuko、編集：井上俊彦） May. 24, 2024, 09:00 AM テックニュース 5,808 Google I/Oで講演するグーグルCEO、スンダー・ピチャイ（Sundar Pichai）。 picture alliance/Getty Images グーグルはGoogle I/Oで、Gemini用のAIプロンプトをうまく書く方法のガイドを無料で配布した。 この冊子には、Google Workspaceの上手な使い方が網羅され、さまざまな職業で使える例が示されている。 ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマットを含めて21語で書くといったヒントもある。 グーグル（Google）が、毎年この時期に開催する開発者向けカンファレンス、Google I/Oで、効果的なAIプロンプトの書き方についての冊子を配布した。 だが、参加した開
翻訳でも生成AI台頭？｢DeepL｣が見いだす勝ち筋
ChatGPTを手がけるアメリカのオープンAIが5月13日（現地時間）に生配信で発表した、最新AIモデル「GPT-4o」。次々に披露された最新機能の中でも、英語で話した内容をリアルタイムでイタリア語に翻訳するデモンストレーションは大きな話題を呼んだ。 AI技術によって言語の壁がますます低くなっている今、企業から多くの支持を集める翻訳ツールがある。DeepLだ。 現在は32言語、700の組み合わせでの翻訳に対応しており、独自のアルゴリズムで作られた翻訳精度の高さから、日本国内でも広く使われている。 海外支社とのやりとりなどで多く活用 ドイツに本社を置くDeepLは、2016年から機械翻訳システムの開発に着手し、2017年8月にDeepL翻訳をリリースした。今では翻訳テキストの文字数に上限がある無料版から、セキュリティ対策を施した有料版、文章作成サポートツール、機械翻訳をプロダクトなどに直接組
AIチャット「Gemini Advanced」に「Gemini 1.5 Pro」実装 日本語にも対応開始＆スプレッドシードの分析なども可能に
米Googleは5月14日（現地時間）、大規模言語モデル「Gemini 1.5 Pro」をAIチャット「Gemini Advanced」に導入すると発表した。1.5 Proは100万トークン（おおむね単語数の意味）のコンテキストウィンドウ（AIモデルが応答を生成できるテキストの量）を持つAIモデル。最大1500ページの文書を読み解いたり、100件の電子メールを要約できたりするという。 コンテキストウィンドウを活用するために、Googleドライブ経由でGemini Advancedへファイルを直接アップロードできる機能も追加した。同社は「間もなく、1時間のビデオコンテンツや、3万行を超えるコードベースを処理できるようになる」とアピールしている。なお、Gemini 1.5 ProとGemini Advancedの両方で日本語に対応している。 これにより、GoogleドキュメントやPDF、スプレ
AIは仕事を奪わない 人間の感性が新たな価値を生む | NIKKEIリスキリング
人工知能（AI）は私たちの働き方にどのような影響を与えるのだろうか。今回紹介する『人工知能が変える仕事の未来［新版］』は、開発・研究の第一線で活躍している専門家が一般のビジネスパーソン向けに書いた解説書。「近い将来、自分の仕事はAIに奪われるのではないか」といった不安を感じている読者に一読をお勧めしたい。AIには何ができて何ができないのか、をきちんと理解すれば先端技術を自分の暮らしや仕事に生かす発想が芽生えてくるはずだ。 ◇ ◇ ◇ 著者の野村直之氏はAI技術開発を手がけるメタデータ（東京・文京）の社長です。理学博士で、東京大学大学院医学系研究科研究員でもあります。1962年生まれで、1984年に東京大学工学部卒。NEC C&C研究所、ジャストシステム、法政大学、リコー勤務を経て、メタデータを創業。この間、米マサチューセッツ工科大学（MIT）人工知能研究所客員研究員も務めました。
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松尾教授が座長を務める、AI戦略会議の資料が公開されました。（第9回資料：「生成AIの産業における可能性」） | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
AIによるグーグルの新機能が、Chromebookにもやってくる
注目の生成AI関連技術「Knowledge Graph」で、桃太郎の物語を視覚化してみよう【イニシャルB】
【最新版】「課金」する価値のある生成AIサービスはこれだ
AIの「創発性」は幻影に過ぎない──大規模言語モデルの新たな測定で判明