ChatGPTとAIに関するvccのブックマーク (6)
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花笠監督の﹁私立GPT北高校﹂でグランシュライデ2週目キャラ演じてみたんだけど、面白すぎるｗ いかん、これはハマるｗ https://t.co/jNaQSFjJoZ pic.twitter.com/dGsmjfYCdr — らけしで (@lakeside529) November 10, 2023 実際に100人ぐらいの人が現時点でプレイしてくれてますね。 ありがたいですね。 GPTsの実際の作り方まずGPT Builderを立ち上げましょう。よくわからん場所にあります。 PCで立ち上げて左上を見ましょう。 Exploreってあるよね。そこ。 そこを押すと、よくわかんないリストの一番上に﹁+﹂マークが出るじゃない。それを押すのです。 そうするとこういう画面に来ますわね。 ここで画面左側、Createのタブで普段通りつくりたいGPTをテキストで打っていってもいいんですが。。。これって結局ここ
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米OpenAI︵オープンAI︶が2023年3月中旬にリリースした最新の巨大言語モデルGPT-4については、大きな﹁謎﹂がある。機械学習モデルの規模︵パラメーター数︶や学習させたデータ量が明らかにされていないのだ。 2020年発表の﹁スケーリング則﹂がここにきて話題に オープンAIが2022年11月にリリースしたAI︵人工知能︶チャットボットChatGPTの能力があまりに高いことから、日本でもここにきて巨大言語モデルのスケーリング則︵Scaling Law︶が改めて注目されている。 スケーリング則とは、オープンAIが2020年10月に発表した論文﹁Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling﹂で示した法則だ。オープンAIは2020年6月に発表した巨大言語モデルGPT-3の経験に基づき、自己注意機構︵SA、Self Attention︶
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2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを︵Research Preview版ではあるが︶無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
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はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
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◆◆◆ ﹁確率的に確からしい﹂という言葉を続けるロボット ――最近、ChatGPTという言葉をよくインターネットで目にします。なんとなく﹁こんなことができるのかな……？﹂というイメージは湧いているのですが、具体的なサービス内容を簡単に教えてもらえるでしょうか。 深津貴之氏︵以下、深津︶ 一言で言えば﹁人間の言葉で質問すると、人間の言葉で答えてくれるロボット﹂です。 例えば、質問に答えてくれたり、相談に乗ってくれたり、長文を要約してくれたり……。これまでの“検索”とは違って、人間的な知性があるかのように“文章で返答をしてくれる”のが大きな特徴というサービスですね。 お昼ごはんについて質問したときの回答。これまでの“検索”とは良くも悪くも勝手が違うことがよくわかる これはAIに大量の単語を学習させることで、﹁直前の単語に対して、最も可能性が高い次の単語を予測している﹂んです。例えば﹁むかしむか
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2022年11月の公開から瞬く間に大旋風を巻き起こしたAIチャットボット﹁ChatGPT﹂。その技術を自社の検索エンジン﹁Bing﹂に取り入れたマイクロソフトと、生成AIの進化に貢献した深層学習の手法﹁Transformer﹂を生んだグーグルによるAI競争も、熾烈さを増している。 一方で、こうした生成AIの回答には誤りも多く、社会にもたらす悪影響への懸念がくすぶる。このテクノロジーとどう向き合うべきなのか。国立情報学研究所 社会共有知研究センター長で、2011年にスタートした人工知能プロジェクト﹁ロボットは東大に入れるか﹂のプロジェクトディレクタを務めた新井紀子氏に聞いた。 ――ChatGPTやBingchatが続々と公開され、自然な受け答えを評価される一方、誤りの多さについて懸念も上がっています。 Transformerの登場以降、書き手が人か機械かの見分けがつかないほど、AIの生成する
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GPTsで恋愛ゲーム作ってみたらすぐ作れた割に時間がトロトロに溶けました｜花笠万夜
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LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
「みんな、ChatGPTの扱いがもったいない…」ほとんどの日本人がチャットAIを使いこなせていない“決定的要因” | 文春オンライン
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