GPT-4 APIがやってきた!3.5と"性能"を比較する｜shi3z
Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。 GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPT APIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer APIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ
GPT-4使ってみた｜shi3z
意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ
自分の人生20年分をVQGANに学習させてみた｜shi3z｜note
GakyoのManjiの原理は、VQGANとCLIPの組み合わせにある。 VQGANとは、Vector Quantization-GANで、要はベクトル量子化とGANの組み合わせである。 と書くと、あたかも「わからない説明のお手本」のような書き振りだが、ベクトル量子化を理解すればそんなに難しくない。 「ベクトル量子化」は、高次元ベクトルを効率的に扱いたいときによく用いられる。たとえば100次元くらいの情報を扱いたいのだが、扱う情報量が疎(スパース)の場合、ほとんどの次元の情報がゼロになる。そこで効率的にベクトルを検索したり類似性を探したりするためにベクトル量子化と言う処理を加えて、コードブックを参照するようにする(一種のハッシュテーブル化と言える)と、高次元の情報を効率的に分類、再生することができる、と言うのが骨子である。 VQGANにおいてはベクトル量子化はもっと単純な意味で使われていて
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