Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
GPT から Claude 3 への移行ガイド - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
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