OpenAIが「GPT-4o」を発表、人間と同等の速さでテキスト・音声・カメラ入力を処理可能で「周囲を見渡して状況判断」「数学の解き方を教える」「AI同士で会話して作曲」など多様な操作を実行可能
OpenAIが日本時間の2024年5月14日(火)にAIモデル「GPT-4o」を発表しました。GPT-4oは単一のモデルでテキスト、音声、視覚入力を非常に高速に処理可能で、リアルタイムに会話しながら「計算問題を解く」「画像の生成」「周囲の映像から状況を判断」といったタスクを実行可能です。 Hello GPT-4o | OpenAI https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ Introducing GPT-4o and more tools to ChatGPT free users | OpenAI https://openai.com/index/gpt-4o-and-more-tools-to-chatgpt-free/ GPT-4oはテキスト、音声、視覚入力を高速処理できるマルチモーダルなAIモデルです。GPT-4oの応答時間は平均320ミリ秒で、
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
「GPT-4o」発表 頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開 音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】
米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
デジタル庁「ChatGPTを業務に組み込むための手引き」を公開
河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX（旧Twitter）にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。
ChatGPT - LLMシステム開発大全
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
Prompt Flowが使えるようになったから、もうLangChainとか自分でホストしなくていい世界になったのかもしれない。 | DevelopersIO
Prompt Flowが使えるようになったから、もうLangChainとか自分でホストしなくていい世界になったのかもしれない。 Buildで発表され、注目されていた Model Catalogと Prompt Flowが2023年7月6日(JST)から使えるようになっていました。 ※ まだ、Previewなので、今後仕様などが変更する可能性があります。 この記事ではPrompt Flowの紹介です。 Model Catalogはこちら Azure Machine LearningでModel Catalogが使えるようになりました。 どちらの機能も、Azure Machine Learning Studioから使うことができます。 Prompt Flowとは Prompt flow is a powerful feature within Azure Machine Learning (A
「自社版ChatGPT」をグループ全社導入 約1万5000人で2カ月使った手応えは？ ベネッセに聞いた
中には「塾選びのサービスを巡る話し合いの中で、『お客様はどう塾を選ぶのか』という疑問が改めて出た。社員の中には過去の経験やデータから、バイアスが掛かっている人もいる。そこでAIに質問し『中立的な意見はこうなる』と認識を擦り合わせた」（浅井さん）といった使い方も。植田さんによれば、基本的には事業部門より技術系部門の利用が多いという。 グループへの展開に当たっては、セキュリティのガイドラインも整備した。セキュリティの担当チームと協議の上、機密や個人情報を入力しないといった暫定的なルールを策定。適宜アップデートしながら運用する方針にした。ただし現在は、日本ディープラーニング協会が提供するテンプレートが利用の実態に即しているとして、カスタマイズした上での乗り換えを検討しているという。 グループ内におけるBenesseChatの評判も上々と植田さん。社内アンケートで感謝のコメントが届く他、「○○をや
Azure OpenAIで独自データ追加機能(Add your data)を試してみた - Qiita
はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
OpenAI、LLMの新バージョンや値下げを発表 関数呼び出し可能に
米OpenAIは6月13日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）のAPIの更新と一部の値下げを発表した。 gpt-3.5-turboとGPT-4がそれぞれアップデートされ、「gpt-3.5-turbo-0613」と「gpt-4-0613」になった。 新モデルでは、関数呼び出し機能が利用できる。これらのモデルには、関数を呼び出すための引数を含むJSONオブジェクトの出力を選択させることができる。GPTの機能を外部ツールやAPIと接続するための新しい方法だ。 プロンプトから関数を呼び出す必要があると検出すると、関数の署名に準拠したJSONで応答する。 これにより、開発者は例えば、ChatGPTプラグインなどの外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットbotを構築したり、自然言語をAPI呼び出しやデータクエリに変換したりすることが可能になる。 また、各モデルにコンテキストウィンドウ（プロンプト
ChatGPT(チャットGPT)とは｜今からでも遅くない、使い方の基本と知っておくべきこと | Ledge.ai
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ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
大規模言語モデルの開発者が知っておくと役立つさまざまな数字
Googleの人工知能部門の責任者を務めるスゴ腕エンジニアのジェフ・ディーンがかつて作成した「すべてのエンジニアが知っておくべき数字」に習って、「大規模言語モデル(LLM)の開発者が知っておくべき数字」が元Googleのエンジニアだったワリード・カドスさんによってまとめられています。 ray-project/llm-numbers: Numbers every LLM developer should know https://github.com/ray-project/llm-numbers ◆プロンプト編 40-90％：プロンプトに「簡潔に」を追加することで節約できる量 LLMの返答はトークン単位で課金されるため、LLMに簡潔に返答するよう要求すると大幅にコストを削減可能です。単にプロンプトに「簡潔に」を追加するだけでなく、例えば10個の案を出すというプロンプトを行う時に代わりに5個
OpenAIが「言語モデルに言語モデルを説明」させるデモンストレーションツールを公開
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、動作の仕組みが分かりにくいことから「ブラックボックス」と呼ばれることが多く、AIの危険性や予測の困難さを唱える議論に拍車をかけています。LLMの理解を進めるため、OpenAIがLLMを用いてLLMの機能を解明するツールを公開しました。 Language models can explain neurons in language models https://openai.com/research/language-models-can-explain-neurons-in-language-models OpenAI’s new tool attempts to explain language models’ behaviors | TechCrunch https://techcrunch.com/2023/05/09/openai
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ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地
「自社向けChatGPT」をAzureで、Microsoft「Azure OpenAI Service」を試す【イニシャルB】
ChatGPTも部品の1つ、組み合わせて価値を創造すべき。AI SaaSのPKSHAが勉強会を実施
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
