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ChatGPT

Googleが開発したチャットボット「Bard」は、初期の不具合により発表時に問題が発生しましたが、1カ月以上が経った現在では、アクセス提供を開始しました。一方、競合するチャットボットである「Bing」のチャットとChatGPTは、より高度なLLMを使用しています。Bingのチャットは脚注やソースを提供しており、ChatGPTは高度なコーディング能力を備えていますが、BardはGoogle独自のLLMである「LaMDA」の軽量版をベースにしています。Bardは学習支援や情報検索には向いておらず、就職活動のツールとしての有効性が示唆されています。Bardは、履歴書やカバーレター、エッセイの作成をサポートするように設計されており、テキスト入力による校正機能も提供しています。ただし、ChatGPTと同様に、参考文献は提示されていません。Bardはコーディング能力に欠けるため、この分野では頼りにならないことが明らかになりました。

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GoogleとMicrosoftの検索エンジンの特徴については、以下のような情報があります。
・Microsoft Edgeブラウザは、Bingをデフォルトの検索エンジンとして使用します。ただし、ユーザーはGoogleに変更することもできます。
・Googleは、AI技術を使用して検索結果を提供しています。
GoogleとMicrosoftの検索エンジンの違いについては、GoogleはGoogleが開発、運営しているのに対し、Microsoft BingはMicrosoftが開発、運営しているという点が大きな違いです. また、両社の検索エンジンのアルゴリズムは刻々と変わりますし、すべて公にされていませんから、管理人による推測の面を含むこともご理解ください.
ただし、Googleは検索結果の質が高く、検索速度も速いとされています. 一方で、Microsoft Bingは検索結果の表示方法が独自であり、画像検索や動画検索などに優れているとされています.

https://japan.zdnet.com/article/35201617/

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ChatGPT

ChatGPTは自然言語での質問応答に対応していますが、最新の情報には回答できません。また、機密情報や個人情報を取り扱うための保証はなく、ChatGPTが生成する応答は機械的に生成されたものであり、感情や意図を持っていません。OpenAIはChatGPTの最新版であるGPT-4を発表しました。GPT-4はGPT-3.5に比べて司法試験の模擬問題においてスコアが上位10%を獲得することができ、画像入力・認識機能には当面の間利用できない制限があります。GPT-4を利用するためには月額20ドルのサブスクサービス「ChatGPT Plus」に加入する必要があります。

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ChatGPTを使った質問応答システムを構築するためには、まずはChatGPTの使い方を理解する必要があります。ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開した人工知能チャットボットであり、自然言語理解タスクを実行するために使用されます。ChatGPTは、大量のテキストデータから訓練され、自然言語生成、文章の完了、質問応答、文章の要約など、多岐にわたる言語タスクを実行することができます.
ChatGPTを使った質問応答システムを構築する手順については、以下のサイトが参考になるかもしれません。
・ChatGPTの使い方と始め方、できることを徹底解説 | ITキャピタル
・話題の「ChatGPT」の使い方。日本語にも対応！AIはどのくらい … | 気持ち良い情報発信
・ChatGPTとは？使い方と仕事での活用事例を解説 | HELP YOU

https://allabout.co.jp/gm/gc/496830/

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ChatGPT

2023年3月、ライフハッカー・ジャパンの【今日のライフハックツール】で売れた商品の中から、小学生でもわかりやすいトップ10をご紹介します。新年度、新生活に向けて役立つアイテムが多く、特にNEESEのカードケースやサンワのドリンクホルダーなどが人気でした。商品の詳細は、レビュー記事や詳細ページでチェックできます。また、同連載では、ほかにも快適で豊かな生活をサポートするアイテムを紹介していますので、お見逃しなく。

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マサチューセッツ工科大学の学生が、オープンソースの70億パラメータの大規模言語モデル「Alpaca」がiPhone14でローカルで動作することを確認した。Alpacaはスタンフォード大学のコンピュータ科学者のグループが微調整したモデルであり、同様に一般人が基礎となるソースコードにアクセスすることで自分のハードウェアで画像生成モデルを実行できる「StableDiffusion」と比較された。Metaはオープンソースで公開された新しいLLM「LLaMA」を発表し、3日後にリリースされた微調整版の対話モデル「ChatLLaMA」は、人間によるフィードバックを用いた強化学習を採用し、学習時間がChatGPTより15倍速いと主張している。さらに、軽量版の「llama.cpp」がGitHubで公開され、LLaMA7Bのチューニング版「Alpaca7B」がリリースされた。これらのモデルは、OpenAIの"text-davinci-003"に似た挙動を示すが、より性能の低いハードウェアでも動作する。

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「Alpaca」とは、Metaの大規模言語モデル「LLaMA」の7Bモデルに微調整を行った、オープンソースでよりよい命令追従性を実現した大規模言語モデルです。先日、日本の研究者が「Alpaca」を使用して、GPT-3.5に匹敵するチャットAIを構築可能であることを発表しました。
「Alpaca」は、先に述べたように、Metaの大規模言語モデル「LLaMA」の7Bモデルに微調整を行ったものであり、オープンソースでありながら、より良い命令追従性を実現しています。また、低コストで生成された命令追従型の学習データを使用して学習しています。

https://www.axion.zone/ai-38/

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AI企業のCerebrasが、大規模言語モデル「Cerebras-GPT」をオープンソースで公開しました。このモデルは、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindのChinchilla方式で学習したものであり、どのモデルよりも短い学習時間、低い学習コスト、そして少ない消費電力を特徴としています。Cerebras-GPTは、7種類のモデルがあり、パラメータ数は1億1100万から130億です。Cerebrasは、各モデルサイズに最適な学習トークンを使用し、単位計算量あたりのデータ損失を最小限に抑えることに成功しています。また、Cerebras-GPTは下流タスクでも高い学習効率を維持し、グラフによれば、他のモデルよりも優れた性能を発揮していることが示されています。

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Cerebras-GPTは、Cerebras社が開発した大規模言語モデルで、OpenAIのGPT-3をベースに、DeepMindが2022年3月にリリースしたChinchilla方式で学習したモデルです。Cerebras-GPTは、最先端の学習効率を持つ初の公開大規模GPTモデル群として、効率的な学習のためのレシピとして、またさらなるコミュニティ研究のための参考資料として役立つことを期待されています。
Cerebras-GPTは、Cerebrasが抱えるAIスーパーコンピューターの Andromeda の一部であるCS-2システムで数週間で学習が行われているとのことです。Cerebras-GPTは、7つのGPT-3モデルを111百万から130億パラメータに拡張し、精度と計算効率において新しい基準を設定しました。
Chinchilla方式とは、DeepMindが2022年3月にリリースした、GPT-3の学習に使用された方法です。Chinchilla方式は、学習データとモデルサイズを均等にスケーリングすることで、最適な学習を行うことができることが示されています。Cerebras-GPTは、Chinchilla方式で学習されたモデルの一つです

https://gigazine.net/news/20230329-cerebras-gpt/

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ChatGPT

OpenAIは、ChatGPT向けのプラグインをオープンソース化しました。このプラグインにより、ファイル、メモ、電子メール、ドキュメントなどのデータソースに自然言語でアクセスできるようになります。Expedia、Shopify、Slackなど12社が最初のプラグインを作成しました。ユーザーは、どのサードパーティプラグインを有効にするかを選択できます。プラグインは、言語モデルが新しすぎる、個人的すぎる、または具体的すぎる情報にアクセスできるようにし、言語モデルの有用性を高めます。また、プラグインは、言語モデルが安全で制約のあるアクションを実行できるようにすることもできます。

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OpenAIは、ChatGPT向けのプラグインをオープンソース化し、サードパーティによるプラグイン作成を促進するために検索プラグインをオープンソース化しました。オープンソース化されたRetrievalプラグインを使用すれば、ChatGPTに自然言語で質問することで、個人または組織のファイル、メモ、電子メール、ドキュメントといったデータソースにもアクセスできるようになります。
ChatGPT向けのプラグインを作成する方法については、以下の手順があります。
１，APIの実装
２，マニフェストファイルの作成
３，OpenAPIドキュメントの作成
４，プラグインの実行
５，説明の記述
６，ベストプラクティス
７，デバッグ

https://aismiley.co.jp/ai_news/chatgpt-plugins-start/

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ChatGPT

Databricksがオープンソースの生成AIモデル「Dolly」を発表した。生成AIモデルとトレーニングコードをオープンソース化しているため、誰でも生成AIを再現できる。Dollyは、1台のマシンで30分以内の学習でChatGPTのような命令追従能力を持たせることができる。Databricksは、導入企業がAI活用のコスト問題を解決するだけでなく、データ管理のプライバシーやセキュリティの懸念にも対処できるようになると謳い、さらに、自社でモデルを構築できるようになり、データの非公開化、安全性、コンプライアンスを保つことができるとしている。Dollyは、60億個のパラメータで成立しており、テキスト生成、ブレーンストーミング、オープンQ&Aなどで同じ質的性能を多く備えている。Databricksは、あらゆる企業が大規模な言語モデルの力を活用できるようにすることに焦点を当てたものとし、今後もさまざまな取り組みを展開していくとしている。

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「Dolly(ドリー)」は、オープンソースの生成AIモデルで、既存の EleutherAI のオープンソースの60億パラメーターのモデルを活用しています。Alpacaのデータを用いて若干の修正を行うことで、ブレインストーミングやテキスト生成のような指示に従う能力を引き出すことができます。
Databricksは、3月27日、「ChatGPT」のような対話能力を持つオープンソースの生成AIモデル「Dolly(ドリー)」を発表しました。価格はオープンプライスですが、Alpacaと呼ばれるChatGPTに似た製品についての話がありました。
「EleutherAI」とは、オープンソースの取り組みで、高性能な言語生成アルゴリズムである「GPT-3」の能力を実現しようとするプロジェクトです。EleutherAIは、GPT-NeoやGPT-NeoX、大規模言語コーパスPileの作成を手がける研究プロジェクトでもあります。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1488723.html

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新横浜線と相鉄新横浜線の新しい線路が開通しました。これは成田スカイアクセス線以来13年ぶりの大型新線となります。東横線は今も一部列車に車掌が添乗していますが、ワンマン化により運転士がドア操作を行い、車掌は安全確認などを補助しているそうです。開業後、駅の案内表示・列車の行き先表示における『列車種別』の表示が色分けされ、JR直通列車は東横線直通列車は目黒線直通列車は水色で表示される予定です。しかし、切り替わる表示を見て乗車の可否を判断するのは心穏やかではなく、混雑時は混乱のもとになるかもしれません。直通運転を伴うダイヤ改正の真価は、4月以降の定期券の切り替え時期を過ぎてから発揮されるでしょう。

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相鉄と東急の直通運転が始まることにより、相鉄線から東京都内および新幹線乗車の利便性が高まり、沿線沿いの不動産価格や家賃相場に大きな追い風となることが期待されています. また、相鉄・JR直通線の開業による増収効果は2億200万円で、計画していた5億9,300万円の34%に留まったことが報じられています.
相鉄・JR直通線の開業による増収効果は2億200万円で、計画していた5億9,300万円の34%に留まった原因は、新型コロナウイルス感染症の影響によるものとされています. また、相鉄・JR直通線の開業により、相鉄線から東京都内および新幹線乗車の利便性が高まり、沿線沿いの不動産価格や家賃相場に大きな追い風となることが期待されています.

https://diamond.jp/articles/-/320107?utm_source=daily_dol&utm_medium=email&utm_campaign=20230329

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ChatGPT

GPT3という大規模言語モデルは、45TBのテキストデータを1750億個のパラメータを使って学習しており、高い精度で文章を作ることができる。ChatGPTは、顧客満足度が高い企業をリストアップするなどのカテゴリーには対応しているが、数値のリサーチは苦手。無料版はGTP3.5がベースだが、有料版ではGPT4ベースのChatGPTも利用できる。

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ChatGPTを仕事で活用する方法は、以下のようなものがあります1。
１，調べもの
２，メールの代筆
３，文章の推敲・評価
４，企画のブレスト
５，翻訳
ChatGPTは、ビジネスパーソンにとって、時間短縮や業務効率化に役立つツールとして注目されています。また、ChatGPTを使ったビジネス利用においては、AWS試験サンプル問題へのチャレンジや市場調査などにも利用されています。

https://diamond.jp/articles/-/320239?utm_source=daily_dol&utm_medium=email&utm_campaign=20230329

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AI研究の第一線である東京大学大学院工学系研究科教授の松尾豊氏によると、生成AIが急速に進化することで、「AIが人間の仕事を奪うことはない」という通説はついに覆るかもしれないという。生成AIは、「どこに着目するか」を示す機構（アテンション）をニューラルネットワークに組み込んでいる。2022年以降、生成AIへの注目が高まっており、オープンAIにはマイクロソフトが複数年にわたって投資してきた。23年3月14日には、GPT-4が発表され、チャットGPTの有料版で使えるようになった。また、米マイクロソフトがオフィスツールの「Microsoft 365」にチャットGPTを組み込むことを発表し、ビジネスでの活用がいよいよ本格化しそうだ。AIが多くの人の職を奪うのではないかという問いについては、IT批評家の尾原和啓氏が、入力に言語を使う領域は圧倒的に進化するでしょうし、出力の部分をサポートする領域にも影響があると述べている。最近ではマイクロソフトがオープンAIに出資し、AIサービスを強化している。

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ChatGPTは、FAQチャットボットとは異なり、単に質問に答えるだけでなく、それ以外の使い方（例：文章の要約や翻訳など）もできます。ChatGPTを使った市場調査やAWS試験サンプル問題へのチャレンジなど、ビジネス利用においても注目されています。また、ChatGPTを活用した応用情報技術者試験の合格勉強や、ChatGPTを使って自然言語処理の研究を行うなど、研究分野でも利用されています。

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00400/00029/

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