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OpenAI has announced that businesses can now fine-tune GPT-3.5 Turbo using their own data
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オープンAIがGPT-3.5ターボ・インストラクトを発表：強力な飛躍

OpenAIは”GPT-3.5ターボインストラクター.” チャットの最適化によるGPT-3.5ターボの効率の良さが特徴です。 OpenAIの動き 既存モデル インストラクト、text-ada-001、text-babbage-001、text-curie-001、そしてtext-davinciトリオのように、GPT-3.5ターボ・インストラクトを搭載することは大きな一歩である。 GPT-3.5ターボ・インストラクトは、単なる前進ではなく、AI技術の未来への飛躍であると考えられている！ このエキサイティングな開発の主要な側面を探ってみよう。 GPT-3.5ターボはInstructGPTの遺産の上に構築されているのか？ OpenAIは、GPT-3.5 Turbo-Instructの具体的な技術的詳細やベンチマークの数値について、すべてを明らかにしていません。 しかし、それは前任者に触発されたものだ、 インストラクトGPT . なお、InstructGPTはAIの分野で大きな話題となった。 これは、指示に効果的に従うAIモデルを作る上で大きなマイルストーンとなった。 GPT-3.5ターボ・インストラクトはInstructGPTの遺産の上に構築されているため、パフォーマンスと機能はさらに向上すると思われます。 主な強化点 OpenAIは次のように述べている。 GPT-4 GPT-3.5の後継であるGPT-3.5は、複雑な指示に従うことに優れ、より質の高いコンテンツを生成するように設計されている。 興奮するかもしれないのは、単にパフォーマンスが向上しただけでなく、より速くなったということだ。 さらに、GPT-3.5がチャットでのやりとりに重点を置いていたのに対し、この新モデルGPT-3.5-Turbo-Instructは、質問に答えたり、テキストを直接完成させたりすることができる。 この専門性が、的確で簡潔な回答を提供する能力を高めている。 だから、何よりも正確さと明瞭さが要求される仕事なら、このモデルに頼ることができる。 まだある！ GPT-3.5ターボ・インストラクトはコストパフォーマンスに優れ、4Kコンテキスト・ウィンドウを持つ他のGPT-3.5モデルと同等の性能を発揮します。 そのため、コストを上げることなく、この先進モデルのすべてのメリットを得ることができる。 これにより、既存モデルからのスムーズな移行が可能になる。 大きなニュース？ GPT-4は今年後半にリリースされる予定だ！ GPT-3.5ターボの使用例 GPT-3.5ターボ・インストラクトの性能は、さまざまな実用化の可能性を広げている： 顧客からの問い合わせに的確に対応するカスタマーサポート 高品質で情報豊富な記事やレポートを作成するためのコンテンツ作成 データの解釈と洞察を支援するデータ分析 インタラクティブな教材を作成するための教育ツール 情報検索をスピードアップする研究支援 コード・スニペットとソリューションを生成するためのプログラミング支援 医療従事者を支援するための医療診断 法律文書を効率的に分析する法律文書レビュー 微調整の必要性 AIモデルを微調整していない場合、GPT-3.5 Turbo-Instructで動作するようにモデルを調整する必要があります。 これにより、微調整されたモデルは、最新の進歩とともに最高のパフォーマンスを発揮し続ける。 また、GPT-3.5では微調整が可能だ。 続きを読むOpenAI GPT-3.5ターボとGPT 4ファインチューニング 結論 InstructGPTをベースに構築されたOpenAIのGPT-3.5 Turbo Instructは、コスト効率、パフォーマンス、より優れた質問応答とテキスト補完を提供します。 GPT-4を見据えたとき、AIの未来は、より優れた品質、スピード、そして手頃な価格を約束する。… Read more »

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DALL-E 3, developed by OpenAI, can generate highly detailed and realistic images from written prompts.
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OpenAIのマーケティング用AIモデル「DALL-E 3」：何を期待するか

オープンAI は、ジェネレーティブAIビジュアルアート・プラットフォーム「DALL-E」の最新バージョン「DALL-E 3」を発表した。 新バージョンはより優れた機能と新機能を提供する！ ブランドのビジュアル・アイデンティティを向上させ、マーケティング戦略を強化するこの先進技術の可能性は、さらに高まっている。 DALL-E 3とは？ DALL-E 3は、OpenAIが新たに開発したモデルで、書かれたプロンプトから非常に詳細でリアルな画像を生成することができる。 そのために、幅広い画像データベースを評価し、入力テキストの助けを借りて関連するビジュアルを作成する。 前バージョンに対して DALL-E 2 印象的な機能を備えているが、時折スペルミスがあったり、プロンプトの応答が風変わりだったりと、いくつかの制限もある。 重要なのは、人間デザイナーに対するニュアンスの理解が欠けていることだ： ターゲットオーディエンスの理解 ブランディングの複雑さ 競争環境に対する認識 しかし、OpenAIによれば、最新バージョンはコンテキストの理解度が大幅に向上しているという。 また、淫らな画像や憎悪に満ちた画像を防止するための十分な安全機能も備えている。 何が新しいのか？ それは、『ダリー3』との統合だ。 チャットGPT. ユーザーはチャットボットに詳細なプロンプトを作成するよう依頼するだけで、チャットボットはダレノガレ3が従うべき段落を作成する。 だから、必ずしも自分でプロンプトを書く必要はない。 しかし、もしユーザーがDALL-Eに対して特別な提案をしているのであれば、引き続き独自のプロンプトを使用することができる。 このチャットボットとの連携により、より多くのデザイナーが、プロンプトを書くスキルを必要とせずにAIアートを制作できるようになる。 さらに、将来世代のOpenAIのテキスト画像モデルのトレーニングに、自分のアートワークの一部または全部を使用させないことも選択できるようになった。 プロンプトを作成しなくても、デザイナーは様々な方法でDALL-E 3を効果的に使用することができます。 その方法はこうだ： 魅力的な商品画像を作る ネットの世界では視覚的なアピールが不可欠だ。 DALL-E 3は、アイデア発想のプロセスをスピードアップし、コストのかかる写真撮影の必要性をなくすことで、デザイナーを大きく支援することができる。 彼らはChatGPTにプロンプトを求めるか、”トランポリンでジャンプする幸せな子供 “のようなプロンプトを入力し、すぐに関連する画像を取得することができます。 時には、ある商品を自然な設定で撮影するのは簡単ではない。 そのような場合、「海に浮かぶ私の家」や「噴火する火山の画像を撮影する人」といったプロンプトは、創造的な出発点になり得る。 ウェブサイトの美観を高める アテンション・スパンが短くなる中、視覚的にアピールするウェブサイトは視線を集めるために必要だ。 DALL-E 3は、バナーや魅力的な画像の作成に役立ちます。 これにより、設計プロセスがスピードアップする。 さらに、テキストプロンプトからChatGPTが生成したキーワードを画像の説明文に使用することで、検索エンジン最適化（SEO）を向上させることができます。 ソーシャルメディアのプレゼンスを高める ソーシャルメディア・プラットフォーム上の魅力的なビジュアルは、多くの「いいね！」やシェアを集めることができる。 DALL-E 3は、ミーム、魅惑的な背景、製品ショーケースの作成に役立ちます。 これらの画像をソーシャルメディアに投稿すれば、多くのエンゲージメントを得ることができる。 現実のマーケティング AIが生成する画像はデジタルの世界を超えている。 先進的な企業は、こうしたイメージを実際のマーケティング・キャンペーンに取り入れている。 こうすることで、AIの現代的な魅力を最大限に引き出しているのだ。 精密な画像精製… Read more »

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EY.ai is a unifying platform that helps clients to confidently and responsibly embrace AI. This tool can lead to amazing transformations within their organizations, helping businesses succeed in the AI-driven future.
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EY、14億ドルの投資でEY.aiプラットフォームを強化：知っておくべきこと

ビジネスのためのジェネレーティブAIは、企業が既存のシステム、タスク、業務にAIを統合する方法を再考させる。 しかし、AIの導入は技術的な課題にとどまらない。 そこで、14億ドルという巨額の投資を背景に、アーンスト・アンド・ヤング（EY）は画期的なAIプラットフォームであるEY.aiの立ち上げを発表した。 IBM Global AI Adoption Indexによると、「IBMのグローバルAI導入指数」は以下の通りである： 42%の企業が組織内でAIの可能性を模索している。 35%の企業がすでにAIを業務に活用している。 ダウンロードはこちら IBMの報告書全文 イノベーションと責任ある導入に焦点を当てながら、EYがどのように人工知能を前進させるかを見てみよう。 EY.aiとは何か？ EY.aiは、クライアントが自信を持って責任を持ってAIを導入できるよう支援する統一プラットフォームです。 このツールは、組織内の驚くべき変革をもたらし、AI主導の未来におけるビジネスの成功を支援することができる。 人間の知性とAIの可能性が調和している。 チラッと見るにはここをクリック！ EYの人工知能プラットフォームの用途とは？ EY.aiは、クライアントが様々な分野でAIを活用し、組織を大きく変革できるよう支援している。 EYの各分野における幅広い経験により、EYの高度なテクノロジーとAI機能を活用している： 戦略 取引 変形 リスク 保証 税金 EY.aiは、最先端のテクノロジーと様々な業界における深い専門知識を融合し、革新的なソリューションとインサイトを提供します。 膨大な AI知識ベース このブレンドはより効率的に物事を進めることができる。 しかし、それ以上に、イノベーションの火付け役となり、幅広い産業で倫理的にAIを導入している。 それは顧客にとって何を意味するのか？ 社会にポジティブな影響を与えていることを認識しながら、自信を持ってAIを導入することができる。 こうして、EY.aiはビジネスの未来にエキサイティングな可能性を開くことができる。 EYは社内技術にAIをスムーズに組み込んでいる。 彼らが最も重視しているのは EYファブリックビジネス知識、高度な技術、ネットワークを組み合わせて、ソリューションの提供をスピードアップする。 60,000人の膨大な顧客ベースと150万人以上のユニーク・ユーザーにサービスを提供している。 また、戦略的買収により、クラウド・コンピューティングと自動化技術における専門性が強化された。 EYはどのようにAIの知識をプロフェッショナルに提供しているのか？ EYは、次のような方法でチームがAIに対応できるようにしている： 技術志向のチームメンバー4,200人が参加する試験運用を開始 豊富なAI、データ、アナリティクス 学習バッジ 2018年導入 EYテックMBAプログラム 2020年開始 安全で大規模な言語モデル、EY.ai EYQを展開 従業員向けにカスタマイズしたAI学習プログラムを開始予定 これらのプログラムにおいて、EYは明確な目標を掲げている。それは、責任あるAIの実践に目を光らせながら、EYプロフェッショナルのAIのノウハウを高め、広げることである。 このように、従業員がAIに精通するように支援することを本当に強調しており、これはかなり印象的だ。 「新しく入ってくる世代を教育することが重要であるのと同様に、既存の労働力を教育することも重要だと思います。 –… Read more »

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Creative Guidance is an AI tool launched by Google for YouTube ad optimization. It evaluates content, provides best-practice feedback, and notifies if your Google video ad lacks crucial information or key elements.
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Google AIによるYouTube広告のクリエイティブ誘導ツール：完全ガイド

Google広告の最新イノベーションをご紹介します： クリエイティブガイダンスAIを活用した広告ツール。 このイノベーションは、広告主にとって、より多くの顧客にリーチし、広告を改善し、ビジネスを成長させる絶好の機会である。 考える材料 マーケティング担当者の47 広告ターゲティングをAIに頼る 実際、32％がすでにAIを有料広告のマーケティングオートメーションと並行してビジネスに活用している。 消費者でさえ、マーケティングにおけるAIに賛同している。 最近の調査によると キャップジェミニの調査 によると、ビジネスのためのAIに対する考え方は急速に変化しており、62％がジェネレーティブAIに満足している。 ジェネレーティブAI . このように大きな可能性を秘めたAI競争には、世界中の企業がいち早く飛び込んできており、グーグルも遅れをとってはいない。 グーグルのクリエイティブ・ガイダンスの発表と、それがどのように広告を再定義しうるかを掘り下げてみよう。 Google AIによるクリエイティブ・ガイダンスとは？ クリエイティブ・ガイダンスは、グーグルがYouTube広告の最適化のために発表したAIツールである。 コンテンツを評価し、ベストプラクティスのフィードバックを提供し、Google動画広告に重要な情報や重要な要素が欠けている場合に通知します。 組み込み Google広告Google広告に組み込まれており、Googleのベストプラクティスと要件に基づいて、あなたの動画をチェックし、より良いパフォーマンスを実現するためのヒントを提供します。 グーグルは、レスポンシブ・ディスプレイ広告を含む一般的な製品にビジネス向けAIを統合する革新的な企業である。 を使用している。 AIナレッジベースこれらのAIを搭載した検索広告は、より良いコンバージョン率のために、適切な入札とターゲットにする最適なクエリを決定することができます。 例えば、レスポンシブ検索広告では、さまざまな見出しや説明文を試すことができる。 キーワード戦略から貴重なインサイトまで、Creative Guidanceを活用して動画アクションキャンペーンを促進できます： クリエイティブな要素 ビジュアル・ストーリーテリング 実用的な洞察 ビデオ・ディスカバリー広告 インパクトの大きい変化 自動生成ビデオ 最適なユーザー体験 AIを駆使した高品質のナレーション Google AIのクリエイティブ誘導広告ツールの主な機能 Google広告のクリエイティブガイダンスAIツールで、すべてのビジュアル資産のベストプラクティス評価を取得できます。 その主な機能は、キーを取り逃したときに通知を受け取ることだ、 データに裏打ちされたクリエイティブのベストプラクティス. 主な機能は、Google広告の動画に欠けているクリエイティブ属性を特定するのに役立ちます： 1.ブランドロゴ 最初の5秒以内に目立つブランドロゴが表示されるようにする。 2.ビデオの再生時間 理想的なビデオの長さ 理想的な動画の長さマーケティングとビジネスの目標に基づく 3.ナレーション 高品質で人間味のある ナレーション広告の目的に応じて 4.アスペクト比 広告グループに横長（16:9）、縦長（9:16）、正方形（1:1）の動画オリエンテーションを含めます。 また、アセット・ライブラリやビデオ作成ツールの中からでも、15ヶ国語の素晴らしいナレーションを入手することができます。 これらの提案は、Video Analyticsのリテンションカーブの下の「試してみたいアイデア」セクション、または「おすすめ」タブにあります。 ソース… Read more »

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OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング
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OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング

OpenAIは、AI開発者のための新時代を切り開き、強化されたGPT-3.5 Turboモデルを発表した。 これは単なるリリースではない。開発者はモデルをカスタマイズし、独自のアプリケーションにより共鳴するように最適化する自由度がある。 興味深いことに、オープンAIは、GPT-3.5ターボを微調整すれば、特殊なタスクにおいてGPT-4の基礎的な能力を凌駕できる可能性があるとしている。 このカスタマイズは、いくつかの利点をもたらす： 首尾一貫した指示：開発者は、特定のガイドラインに準拠するようにモデルを成形することができ、最初のプロンプトによって設定された言語トーンと同期していることを保証します。 一貫した応答：コードの自動補完であれ、APIコールのスクリプト化であれ、モデルはより一貫した結果をもたらすように導くことができる。 トーンの洗練：ブランドの声には特徴がある。 ブランド・アイデンティティとの整合性を確保しながら、この声を反映するようにモデルを微調整することができる。 この微調整機能の際立った特徴のひとつが効率性だ。 早期採用者は、このモデルの性能を損なうことなく、微調整後のプロンプトサイズをなんと90％削減したことに注目している。 これはAPIコールを高速化するだけでなく、費用対効果も高い。 微調整は多面的なプロセスである。 トレーニングデータセットを準備し、微調整されたモデルを作成し、それを展開する。 ここでの要はデータセットの準備であり、プロンプトの作成、十分に構造化された多数のデモンストレーションの展示、これらのデモンストレーションでのモデルのトレーニング、そしてその後の実力テストといった作業を含む。 しかし、OpenAIは注意を促している。 ファインチューニングの魅力は否定できないが、それがモデルのパフォーマンスを向上させる最初のステップであってはならない。 これは、かなりの時間と専門知識を必要とする複雑な取り組みである。 微調整の旅に出る前に、開発者はまず、プロンプト・エンジニアリング、プロンプト・チェイニング、関数呼び出しなどのテクニックを知るべきである。 これらの戦略は、他のベストプラクティスと相まって、しばしばモデル強化の前段階として機能する。 GPT-4微調整への期待が高まる GPT-3.5ターボの微調整の発表の勢いに乗って、OpenAIは開発者コミュニティに新たな発表を予告しました。 そのため、GPT-4の強化された能力を利用しようと多くの人が熱望している。 微調整が容易になる 最新のアップデートで、OpenAIは微調整可能なユーザーインターフェイスを発表した。 開発者は、微調整作業を視覚的に追跡できるようになった。 さらに、このUIから直接微調整ができるようになる予定だ。 ソースオフィシャル・ローガンK さらに、OpenAIはユーザーに力を与えることに全力を注いでいる。 開発者は複数のモデルを同時に微調整し、効率を最大限に高めることができる。 これらの進歩により、OpenAIはAIイノベーションの最前線における地位を固め続け、現在を再定義するだけでなく、未来への道を開くツールを一貫して提供しています。

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セマンティック検索とファインチューニング：ビジネスにおけるAIのトレーニングにはどちらが最適か？
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セマンティック検索とファインチューニング：ビジネスにおけるAIのトレーニングにはどちらが最適か？

技術主導の今日のビジネス環境では、人工知能を効果的に活用することが最も重要である。 GPT-3.5のような高度なモデルの台頭により、企業はしばしば重大な決断を迫られる：特定のデータセットでこれらのモデルを微調整するべきか、それともセマンティック検索に軸足を移すべきか。 このブログ記事は、両手法に光を当て、包括的な比較を提供することで、企業が十分な情報を得た上で決断できるようにすることを目的としている。 微調整を理解する ファインチューニングとは、まったく新しいスキルを習得するのではなく、あるスキルセットに磨きをかけることに似ている。 クラシックの訓練を受けたピアニストを想像してみてほしい。彼らはピアノの基礎的な理解を持っているが、ジャズを演奏するには多少の調整が必要かもしれない。 同様に、ファインチューニングによって、すでに豊富な知識を備えている事前訓練済みのAIモデルを、特定のタスクのために「微調整」することができる。 AIの領域では、微調整は転移学習の応用である。 転移学習は、最初に膨大なデータセットで訓練されたモデルを、より小さな特定のデータセットで再学習（または「微調整」）することを可能にする。 一番の利点は、ゼロから始める必要がないことだ。 このモデルは、事前の広範なトレーニングを活用し、新しいデータに合わせてパラメータを最小限に調整する。 しかし、よくある誤解は、微調整によってモデルに新しい知識が備わるというものだ。 実際には、ファインチューニングは新しいタスクにモデルを適応させるのであって、新しい情報を適応させるのではない。 ギターの弦を微調整して、演奏中に最適な音を出すようなものだと考えてほしい。 セマンティック検索を解明する セマンティック検索は、検索を一段上のレベルに引き上げる画期的なアプローチである。 伝統的な検索方法はキーワードに依存し、純粋に単語の一致に基づいて結果を返します。一方、セマンティック検索は、クエリの背後にある文脈や意図を理解することで、より深く掘り下げます。 セマンティック検索の核心はセマンティック埋め込みである。 これは、テキストデータの本質と意味を捉える数値表現である。 セマンティック検索を使って検索する場合、キーワードをマッチングさせるだけでなく、意味をマッチングさせることになる。 果物の『アップル』とハイテク企業の『アップル』を検索するかどうかの違いだ。 要するに、セマンティック検索は、より直感的で文脈を意識した情報検索の方法を提供する。 ニュアンスを理解し、正確で関連性の高い検索結果を提供する上で絶大な威力を発揮する。 ファインチューニング対セマンティック検索の対決 ファインチューニングとセマンティック検索を比較検討する場合、両者の目的が異なることを認識することが不可欠である： 基準 微調整 セマンティック検索 目的と用途 タスクの最適化を目指す。 例えば、ある企業が法律用語を理解するAIモデルを持っているが、それを環境法に特化させたい場合、微調整がそのルートになるだろう。 目的は意味に基づく情報検索である。 例えば、医学研究者が特定のタイプの希少疾患の症状に関連する記事を探している場合、セマンティック検索は深い理解の結果を提供するだろう。 コストと効率 時間的にも計算能力的にもリソースを大量に消費する可能性がある。 新しいデータが追加されるたびに再トレーニングが必要になり、コストがかさむかもしれない。 一度設定すれば、セマンティック検索システムは驚くほど効率的になる。 拡張性が高く、新しいデータを検索インデックスに組み込むのは一般的に簡単で、費用対効果も高い。 出力 特定のタスクにより適したモデルを作成する。 しかし、微調整はモデルの知識ベースを本質的に強化するものではない。 コンテンツの深い理解に基づき、関連性によってランク付けされた検索結果のリストを生成します。 最終的な感想 デューイ十進分類法を用いて図書館で適切な本を探し、ページをざっと読み、答えを導き出すためにノートをまとめるという古くから行われてきた習慣を思い起こすと、AIが情報を処理する方法のメタファーとして役立つ。 データが新たな石油となるこのデジタル時代においては、微調整とセマンティック検索のどちらを選ぶかが極めて重要になる。 それぞれの方法には長所があり、具体的なニーズによっては、どちらか一方が他方よりも適しているかもしれないし、あるいは両方をブレンドすることもできる。 プロセスが最適化され、効率が向上することを求める企業が増えているため、特定のビジネス・プロセスに合わせてトレーニングできるCodyのようなツールは貴重な資産となる。 そして、このAIの変革を体験したいと熱望する人々にとって、参入障壁は事実上存在しない。 Cody AIは、企業が初期投資なしでセマンティック検索の力を活用できるよう、無料で始めるチャンスを提供している。 日進月歩のAIと検索の世界において、コーディはセマンティック検索がビジネスに革命をもたらす可能性を証明している。

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