OpenAIの文字起こしAI「Whisper」の使い方 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
OpenAIが発表した音声認識モデル「Whisper」は、日本語の音声でも精度高く文字起こしできるツールとして知られています。今回はアイスマイリー編集部が「AIニュース原稿の読み上げ音声を素材にどのくらい精度高く文字起こしできるのか」や「生活騒音下における読み上げ音声でも結果は変わらないのか」について調べてみましたので是非やり方を真似して試してみてください。 記事後半ではWhisper APIおよびChatGPT APIを活用した文字起こしサービスである「writeout.ai」の紹介も行っていますので、業務への活用イメージとしてご活用ください。 生成AIについて詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？種類・使い方・できることをわかりやすく解説 音声認識モデルとは？ 音声認識モデルとは、AIが人間の声を認識し、認識した音声をもとに何らかのデータ
医療テキストを対象としたOpenAI埋め込みのチューニングとその効果 | Fintan
はじめに ChatGPTやGPT-4をはじめとする大規模言語モデルの能力が大幅に向上し、自然言語処理の分野で多くの注目を集めています。これらのモデルを使うことで、今までは複雑な処理が必要だった質問応答や要約などのアプリを以前と比べて簡単に作り始められるようになりました。その使い方の例としては、社内にあるFAQや回答事例集、商品の説明書などに対し、単に検索するだけでなく、質問に対する回答や要約を生成して提示するようなことが考えられます。 質問応答や要約などのアプリを作る場合、Retriever-Reader、Retriever-Generatorと呼ばれるアーキテクチャがよく使われています。Retriever-Readerでは検索した文書（コンテキストと呼ぶこともある）から回答を抽出するのに対し、Retriever-Generatorでは検索した文書から回答や要約を生成します。いずれにせよ、
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