孫正義氏が「ノーベル賞もの」と評価する最新の生成AIとは “考える力”を初めて身につけた、博士号レベルを超えるAIの能力 | ログミーBusiness
OpenAIの最新モデル「o1」が登場 孫正義氏：GPTはいろんな言葉、これをトークンと呼びますけれども、圧倒的な数のトークン・言葉に「この言葉とあの言葉は近しい」と、関係性の近しい度合いにそれぞれ全部ベクトルのインデックスを付けて、それを処理して、言葉と言葉の数珠つなぎをして理解をするということなんです。 質問をしてChatGPTが答えてくれるんですが、理解もしているみたいだと。でも、考えているんだろうかというと、考えているかのように見えるんですが、言葉の数珠つなぎですから、必ずしもChatGPTは考えているわけではなかったということであります。 今日のメインテーマは「考える」です。圧倒的な進化がありました。先週から世に見えてきました。この「考える」ということは、Reasoningという手法で考えることなんですが、ここで聞きたいと思います。 Reasoningをする、考えるという機能を使
Notion AIで実現できることのすべて
コンテンツ必要なときに、どこでもすぐにNotion AIにアクセスするNotion AIとのチャットですばやく洞察に満ちた回答とサポートを得るファイルと画像の分析SlackやGoogleドライブなどの統合済みアプリ全体の情報にアクセスする 検索対象を信頼できる情報源に限定するNotion AIのより強力なライティング機能を活用 回答を得ることは大切ですが、本当に必要なのは、あなたの業務に合わせてカスタマイズされたインサイトと、簡単なタスクでのサポートです。このような状況でも、Notion AIがお役に立ちます。AIチャットボット、文章作成の支援、スマート検索エンジンの機能がすべて、Notion AIで利用できます。GPT-4やClaudeなどの高度なモデルをワークスペースや接続されたアプリの情報に対応させることで、Notion AIの優れた能力は、必要とされるその場所で、関連情報に基づいた
音声認識API AmiVoiceAPIとChatGPTを使ってリアルタイム音声処理を試してみた - Qiita
構想中なので深くは言えませんが、AIによる音声認識とChatGPTによる言語処理を組み合わせて、アプリを作りたいと思っています。 そう、ちょうど思っていたんですよ！そんなときに記事投稿キャンペーンが。AmiVoiceさんありがとうございますクーポンコード使わせていただきました もっとくれてもいいんですよ！！ すみません興奮しました。「AIによる音声認識とChatGPTによる言語処理を組み合わせる」というアイデアは十分に実現可能と思われますが(というかChatGPTのアプリにその機能ある)、レスポンスの速度や精度について検証したかったので簡単なPoCを行いました。音声の取り扱い方や、WebSocketの使い方などの初歩的なところでいくつか躓いたので、ここでシェアします。 PoC概要 やったこと 今回はPythonを使用してPoC用のプログラムを作ります。 次のような実装を組み込みました。 ①
各部署の生成AI活用能力を向上させる！「生成AIアンバサダー」の中間成果を公開｜TOYOTA Connected AI統括部
今回は、2024年7月25日に行われたイベント「Azure OpenAI Service Dev Day」の内容を紹介します！ 700名以上が参加した本イベントには、AI統括部リスキリングチームリーダーの西山 泰仙さんとAI技術室の山本 玄人さんが登壇しました。 本記事を読むことで、各部内での生成AI活用の促進を担っている「生成AIアンバサダー」の中間成果を知ることができます。 アウトライン以下のアウトラインで講演を行いました。 前回の記事では、リスキリングチームリーダーの西山 泰仙さんの講演内容である、Chapter01「生成AI導入の理想状態仮説と現状分析」とChapter02「生成AIネイティブになるための戦略と取り組み」を紹介しました。 前回の記事はこちらをご覧ください。 西山 泰仙さん本記事では、Chapter03「トヨタコネクティッドの生成AI効果分析」とChapter04「イ
東京大学松尾・岩澤研究室 GENIACプロジェクトにおいて、大規模言語モデル「Tanuki-8×8B」を開発・公開 | 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab
発表のポイント 経産省及びNEDOが進める日本国内の生成AI基盤モデル開発を推進する「GENIAC」プロジェクトにおいて、松尾・岩澤研究室が「Tanuki-8×8B」を開発・公開。 本モデルは、フルスクラッチで開発されており、対話、作文能力を評価する指標「Japanese MT-Bench」において「GPT-3.5 Turbo」と同等以上の性能を達成。 Apache License 2.0のライセンスに基づき、研究および商業目的での自由な利用が可能。「Tanuki-8×8B」の軽量版である、「Tanuki-8B」をチャット形式で利用できるデモも公開。 本モデルのNejumi LLMリーダーボード3における評価 発表内容 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 松尾・岩澤研究室（以下「松尾研」）は、経済産業省及び国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進する、
DifyとNotionで領収書をOCRして管理！
はじめに 先日、Claude等を活用した領収書のOCR検証を記事にしました。 今回は、DifyとNotionを連携させて領収書をOCRして、その情報をNotionで管理してみよう！と思います。 イメージはこんなかんじで。 構築ですが、下記記事を参考にしています！ アーキテクチャ アーキテクチャはDifyをHubにして、GPT-4o miniを使ってOCRするのと、結果を整形してNotionの領収書管理データベースに書き込むのを想定しています。 Notionの準備 インテグレーション作成、APIのシークレットキーを取得する 下記にアクセスします。 「新しいインテグレーション」をクリックします。 「関連ワークスペース」を設定します。「種類」は「内部」にしています。 「保存」をクリックすると「インテグレーションが作成されました」と表示されます。「インテグレーションを設定」をクリックしましょう。
Difyで複数のLLMを切り替えるチャットを実現する - Taste of Tech Topics
こんにちは、新人エンジニアの前田です。 最近、南海トラフ地震の臨時情報や台風などもあったりして、自衛のための事前準備は欠かせないなと思いました。 さて、今回はDifyを使って複数の大規模言語モデル（LLM）を切り替えるチャットチャットボットを作ってみたいと思います。 なぜ、この内容をやってみようかと思ったかというと、Difyは、複数のLLMを利用できるのですが、 それらは、事前に設定を行って利用するもので、ユーザーが実行時に切り替えて指定ができなかったのですよね。 とはいえ、これもノーコードで実現できるのが、Difyの強みです。 1. 概要 1.1.Difyとは 1.2. この記事で実現すること 2. アプリ作成 2.1. モデルの定義 2.2. モデルの選択 2.3. 変数の集約 3. 作成したアプリを動かしてみる 4. まとめ 1. 概要 1.1.Difyとは Difyは、大規模言語モ
GPT-4o-miniのファインチューニングのすゝめ
突然ですが、みなさんLLMのファインチューニングしていますか？ 個人的な感想かもしれませんが、ファインチューニングは、幻滅期に入っているように感じています。 GPT-3.5 Turboのファインチューニングが発表されて以降、ファインチューニングしても思ったような出力をしてくれないので、ファインチューニングに期待しないという意見がちらほら聞こえてきました。 ファインチューニングするぐらいなら、Few-shotなどのプロンプトエンジニアリング技法を駆使した方が、結果的には求めている出力をしてくれると考えている方も多かったのではないでしょうか。 正直、私自身もそうでした。 ファインチューニングは、データセットを準備するのも大変ですし、正直コスパがよくないなと感じていました。 実際、プロンプトのチューニングは高速でPDCAを回せるので、ファインチューニングを反復するよりも遥かに高速なフェードバック
Difyをローカルで動かしてRAGまで試してみる
Difyを試してみました Difyが話題だったので、少し試してみました。一言でいうとOSS版の高機能ChatGPTのカスタムGPT（GPTs）でしょうか。より詳しくはnpaka先生の記事を参考にしてください。 ChatGPTの有料版でできること以上のことができます。機能も多機能で、少し触った感じでは完成度も高いように感じました。 クラウド版を使うこともできますし、ローカルで自前でサーバーを立てることもできます。GPTsに比べた分かりやすいメリットある使い道は、容量制限なく手軽にローカルでRAGをクラウドにデータをアップロードできる点でしょうか。 それ以外には、GPT4以外のClaude 3 OpusなどのLLMも使えたり、細かい設定を切り替えたりできるので、手軽に色々できそうです。ただ、結構できること多いので少し詳しい人向けかもしれません。 Difyのローカルセットアップ方法 クラウド版は
DifyでRAGを爆速で構築する
こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。 弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。 Dify愛が止まりません。何でしょう。この思い。 DifyはノーコードのLLMプラットフォームのように言われることが多いですが、様々な言語モデルや、何なら外部サービスなどを組み合わせていろんなことができます。アイデア次第でいろんなことができてしまうので、知的好奇心がくすぐられます。今回はDifyでRAG（文書検索）をサクッと作ってみました。 今回はMacOSのローカルPC上で動作することを前提とします。 ローカルPC上にDifyを立ち上げる方法は、「DifyでSEO記事作成を試してみる」に詳しく記載していますので、そちらをご覧くださ
OpenAIがJSON出力の際に100％の精度で特定のスキーマに従わせる機能をリリース
AIにデータを構造化させる際に、指定したスキーマに確実に従わせることが可能なモードをOpenAIがリリースしました。 Introducing Structured Outputs in the API | OpenAI https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/ 構造化されていないデータを読み取り、構造化されたデータを出力するのはAIの主要なユースケースの一つです。これまでもOpenAIのAPIでは「JSONモード」という設定が存在しており、指定した構造を持つJSONをAIに出力させることが可能でしたが、必ずしも指定した構造通りのデータが出力されるとは限りませんでした。 今回リリースされた「gpt-4o-2024-08-06」モデルでは、strictを「true」に設定することで100％の精度で指定
AIを人事評価に活用、日本IBMが労組に情報開示へ 和解成立：朝日新聞デジタル
","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=\"
間違いが許されなくてもLLMが使えるユースケースとは @GenAI Playground Meetup #01
2024/7/31 GenAI Playground Meetup #01
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
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
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「GPT-4o with canvas」がスゴい! 文章作成やコーディング生産性が爆上がり
Free AI Chat | Chat with GPT4o/Claude/Gemini Online | Felo Chat
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[PDF]AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス
GPT-4を上回るAIチャット「Claude 3」向けの公式プロンプト集が無料公開／Excelの数式作成・Pythonコードのバグ修正など、現在64種類
AIのRAGが「GraphRAG」に進化！ Microsoftが公開したツールでその性能を試す【イニシャルB】
