会話型AIサービス「ChatGPT」などを手掛ける米OpenAIは3月1日(現地時間)、ChatGPTと音声テキスト変換AI「Whisper」のAPI提供を開始したと発表した。システム最適化で実現したコストの90%削減(2022年12月比)を価格に反映させたとしている。 ChatGPT APIのエンジンは「GPT-3.5」ではなく、ChatGPT製品で使われているものと同じ「gpt-3.5-turbo」(gptはなぜか小文字)。価格は1000トークン(1000トークンは英語の場合およそ750ワード相当)当たり0.002ドルで、これは既存のGPT-3.5モデルより10倍安い。 gpt-3.5-turboは、一連のトークンとして表される非構造化テキストをそのまま使う従来モデルと異なり、テキストを一連のメッセージとメタデータとしてChatGPT APIにフィードする「ChatML」(Chat M
ChatGPTに自分の過去作を突っ込んで「感想言えよ!!感想言え!!!」ってやってるんだけど、普通にいい感じかもしれなくてヤバし。深津式感情パラメーターをちょっと変えて実験してみている。 https://t.co/0WoST0AmVo
ポーランドに拠点を置くAIスタートアップのElevenLabsは、音声サンプルから「声のクローン」を作成してさまざまな文章を読み上げさせるツールを開発しています。ElevenLabsが最新ツールのベータ版を公開したところ、海外掲示板・4chanのユーザーたちにより「有名人の声で人種差別発言や不謹慎なことを言わせる」といった悪用事例が急増してしまったと報じられています。 AI-Generated Voice Firm Clamps Down After 4chan Makes Celebrity Voices for Abuse https://www.vice.com/en/article/dy7mww/ai-voice-firm-4chan-celebrity-voices-emma-watson-joe-rogan-elevenlabs ElevenLabsは元Googleの機械学習エ
いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ
Slackって読むの大変ですよね。っていうかもうみんな追いかけるの無理でメンションしか読んでないですよね? でも、全体感は把握しておきたい。そんな人のために昨日発表されたChatGPT APIを使って、SlackのチャンネルをGPTが読んで短くまとめてくれるスクリプトを作りました。 OpenAIへの登録(要課金)とGitHub Actions(要課金)だけで、朝早くに昨日のSlackのPublic channelの内容をチャンネルごとに要約して投稿してくれます。 Summaryチャンネルに昨日の要約が投稿されるかなりの精度で要約してくれるので、普段は目を通さないチャンネルでも何が話されているのか把握ができてめちゃ便利です。 このスクリプトで既知の課題としては、1チャンネル当たりの発言が4000tokenを超えるとコケます。分割する部分は書いてないので。Pull Requestをお待ちしてま
プロデューサーのみなさん、こんにちは! みなさまのご要望にお応えして、 「THE IDOLM@STER SHINY COLORS 5thLIVE If I_wings.」のライブ配信アーカイブ映像につきまして、 公演当日の「最速版アーカイブ映像」を公開することが決定いたしました! こちらの「最速版アーカイブ映像」は、ライブ終演1時間後を目安に公開させていただきます。 詳細は以下のご案内をご確認ください! 各最速版アーカイブ映像の公開予定時間は以下となります。 DAY1:3月18日(土) ライブ本編終了1時間後 DAY2:3月19日(日) ライブ本編終了1時間後 ※公演内容の都合上、公演終了時刻が大きくずれる可能性があるため、明確な公開時間はお伝えしておりません。予めご了承ください。 ※公開予定時間はあくまで目安です。公開準備等の都合により後ろ倒しになる可能性がございます。 ※公演において何
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
2016年にMastodonってのが出た。なんでも自由にサーバを建てられるから巨大資本に言論統制されないらしい。ちょうど真新しさに飢えていた人々はさっそくこれに群がった。かくいう僕もその一人だ。学生が建てたサーバがパンクして企業が支援を申し出たり、政治家がお忍びでアカウントを作ったりなんかして、しばらくお祭り騒ぎになった。 しかし分散型SNSが負の側面を露呈せしめるのは割と早かった。自由にサーバを建てられると言っても結局、ほとんどのユーザは人がたくさんいる場所、安定していそうな場所に行きたがる。やがてインフラコストに耐えられなくなった運営者は次々とサーバを手放し、安住の地から放逐されたユーザたちはそそくさと古巣に戻っていった。第一次Mastodonブームの終焉である。以降、Twitterがなにかやらかすたびに分散型SNSは潮の満ち引きを繰り返してきた。 現在、度重なる譲渡の末に国内二強サー
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 (スケーリング則はどうのこうの諸説あるが)さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
Metaが2023年2月に発表した大規模言語モデル「LLaMA」はGPT-3と匹敵する性能を持ち、単体のGPUでも動作可能なほどに動作が軽いことから、コンシューマーレベルのハードウェア環境でもChatGPTのようなAIを動かせるようになることが期待されています。そんなLLaMAのデータが流出したと話題になっています。 Facebook LLAMA is being openly distributed via torrents | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=35007978 LLaMAはMetaのAI研究組織であるMeta AI Researchによって開発された大規模言語モデルです。OpenAIのChatGPTやDeepMindのChinchillaなど、従来の大規模言語モデルを動作させるためにはAIに最適化したアク
日常生活でのAI(人工知能)の使用への関心が高まる中、OpenAIのGPT-3やMicrosoftのKosmos-1などの大規模言語モデル(LLM)が注目を浴びており、2023年2月にはMetaが新たなLLMである「LLaMA」を発表しました。このLLaMAはGPT-3よりも小さな規模でありながらGPT-3に匹敵する性能を単体GPUの環境でも示すことが可能ということで、エンジニアのジョージ・ゲルガノフ氏がM1などのApple シリコン搭載MacでLLaMAを動作させる「llama.cpp」をGitHubで公開しています。 GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ https://github.com/ggerganov/llama.cpp l1x/dev | Using LLaMA with
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