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検索拡張生成、AIエージェント、モデル、実運用を支える知識システムについて、分かりやすい解説と実践ガイドをお届けします。

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2023年8月7日

ChatGPTのコード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるか？

コード・インタープリターがデータ分析に与える影響について議論する数週間前、OpenAIはChatGPT Plus加入者向けにコード・インタープリター機能をリリースし、テック界に波紋を呼んだ。もしあなたが、コード・インタープリターとは何か、その可能性をまだ知らない技術関係者なら、あなたは正しい場所に来たのだ。この記事では、コード・インタープリターがデータ・アナリストに与える影響と、実際にコード・インタープリターがデータ・アナリストを完全に置き換えることになるのかどうかを議論する。目次コード・インタープリターとは？コード・インタープリターを起動するには？データ解析のためのコード・インタープリターの使用データクリーニングデータ分析手法の学習さまざまな解決策を探るデータの可視化既存のコードを理解するコード・インタープリターはデータ・アナリストに取って代わるのか？コード・インタープリターとは？ OpenAIがChatGPTのコード・インタープリター機能を開始したとき、私たちはそれが何であり、どのように機能するかについて記事を書きました。その記事はこちらでチェックできる。コードインタープリターとは何か簡単に説明すると、ChatGPTで生成されたコードを実行し、最終的な出力を提供するpythonサンドボックスです。コードの実行は再帰的に行われ、コンテキストはほぼチャット中持続される。再帰的実行とは、満足のいく応答が生成されるまで、コードの出力がサンドボックスにフィードバックされることを意味する。これはコードのデバッグにも当てはまる。また、コード、文書、画像、データセットなどのファイルをアップロードすることもできる。バックエンドのコンテキストウィンドウやライブコンテナのマイグレーションにより、コンテキストが失われることがある。このような場合、ファイルを再アップロードする必要があるかもしれませんが、コード・インタープリターが残りを処理します。コード・インタープリターを起動するには？ ChatGPT用コード通訳を有効にするには、ChatGPT Plusに加入する必要があります。加入後、3つの点をクリックし、次のページに進みます。設定＆ベータ > ベータ機能. コード・インタープリターを有効にする。新規チャットを作成し、コードインタープリター付きGPT-4を選択する。データ解析のためのコード・インタープリターの使用コード・インタープリターの可能性を説明し、表示するために、データ解析の領域を探ります。データ解析は、コードを生成する以上のプログラミングの多面性を含んでいるからです。正確なデータ分析には、データとその属性をよく理解する必要がある。コード・インタープリターを使ってデータ分析を始めるには、データセットをアップロードし、自然言語でクエリーを実行するだけです。ここでは、コード・インタープリターが輝き、データ分析ワークフローを強化できる使用例をいくつか紹介する：データクリーニングデータ分析のこの段階は重要だが、特にデータ分析／データサイエンスの旅を始めたばかりの初心者の場合、かなり退屈になる。コード・インタープリターは、プロセス全体を効率化し、データセットを閲覧して理解する時間を大幅に節約するのに役立つ。 LLMは頻繁に幻覚を見る傾向があるからだ。プロセス全体を常にチェックすることが必要だ。コード・インタープリターは、次のような様々なデータ・クリーニングに役立ちます：データセットを理解する欠落値/無効値の処理誤ったデータ型をチェックし、修正するための解決策を提案する。データ分析手法の学習データ分析は、技術業界への入り口として現在最もトレンドのある仕事の一つであり、多くの人がこの分野に入る準備をしている。データ・アナリストになるために受講できるオンライン・コースには、さまざまなものがある。しかし、データ分析やデータサイエンスの専門知識は、数十のコースをこなしただけでは身につかない。実践的で、さまざまなデータセットを分析／実験し続ける必要があり、時には自分でデータセットを作ることもある。 GPT-4の論理的な推論は、コードインタプリタを使ったコードのライブ実行と調和して、ChatGPTをデータ分析における無数の用語を理解するためのメンターとして機能させることに他なりません。 ChatGPTで同じことができます。…

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2023年7月29日

OverflowAI：プログラマーのためのChatGPT？

本当にChatGPTより良いのですか？ StackOverflowは、ChatGPTの一時的な禁止を発表した後、最新のOverflowAIでGenAIの流行に乗ることを決定した。 OverflowAIは単一の製品ではなく、1つの包括的な用語の下に複数のGenAI製品のコレクションです。 OverflowAIが本当にプログラマーのためのChatGPTの代替品なのか見てみましょう。 OverflowAIの何が特別なのか？検索 OverflowAIは、質問に対する解決策を検索する時間を短縮し、改善するために、様々なソースから知識を集約し、特定の問題を解決するために、段階的な解決策を作成します。解答を作成するために使用したすべてのリソースは、あなた自身が解答を検証できるように参考文献とともに引用され、解答の投稿者にはクレジットが与えられます。フォローアップの質問は、チャットのような形式で行うことができる。こうすることで、元の質問の文脈を維持したまま、さらに情報を追加することができ、質問の構成に時間をかけずに、互いに関連した一連の質問をすることができます。ドラフト「AIはすぐに人間に取って代わるものではないが、我々のコミュニティに投稿する質問の下書きを手助けしてくれる」 – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow ほとんどの問題が解けなかったり、無視されたりしているのは、純粋に問題の構成が不十分だったり、情報が冗長だったりするからだ。 OverflowAIは、StackOverflowコミュニティに投稿できる、より良い質問を作成するのに役立ちます。同じ機能は、OverflowAIが特定の質問に回答できない場合に使用されます。答えを幻覚で見せるのではなく、単にユーザーに質問をコミュニティにリダイレクトするよう促し、またユーザーによく練られた質問を提供する。要約するもしあなたが開発者なら、単純な1つの問題に対する解決策を見つけるために、複数の回答やドキュメントを読んだり読み飛ばしたりすることの苦痛を、間違いなく知っているはずだ。 OverflowAIは、そのGenAIソリューションで、複数の回答を要約し、冗長な回答や有用性の低い回答を破棄して、問題に対する解決策のクリーンで構造化された要約を提供します。これらの属性付きで信頼できる回答は、コーディング能力、長さ、GitHubのような他の知識ベースに基づいて改良することができる。 StackOverflow for Teamsでは、OverflowAIをあなたのレポにトレーニングすることで、企業の同僚が提供したソリューションを参照することもできます。プラグイン「開発者から寄せられる課題の1つは、コーディング中の中断やコンテキストの切り替えを最小限に抑えることです」 – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow Visual Studio Codeのプラグインは、ペアプログラマーのように動作するように設計されており、公開および非公開のStackOverflowチームから検証された帰属コンテンツを提供することで、プログラミングの効率化を支援します。このエクステンションは、プライベートな Stack Overflow for Teams インスタンスとパブリックなプラットフォームから検証済みのコンテンツをインポートし、開発者に迅速かつ効果的な問題解決方法のパーソナライズされた要約を提供します。 Slackとの統合現在、ほとんどの企業が主要なコミュニケーション手段としてSlackに依存しているため、Slack Integration for StackOverflowは、誰もが簡単に情報にアクセスできるようにし、チャンネル上で共同で解決策を見つけることができるようにする。すべてのチームは、人の手を煩わせることなく、リソースやナレッジベースと対話することができる。 ChatGPTとの違いは？現在、無数のLLMが存在する中で、LLMの能力ですべてのLLMが際立つことができるわけではない。 ChatGPTは、GPTモデルの日常的な使用におけるパワーを紹介するために作成されたツールです。…

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2023年7月15日

コード・インタープリター：ChatGPTの新たな飛躍

ChatGPTのコード・インタープリターがAIを次のレベルへ導く方法 ChatGPTの話題が一段落したかと思われた矢先、OpenAIは画期的な新機能を発表し、興奮を再燃させた。この強化はAIの能力に新たな次元を加え、この技術の無限の可能性を再確認させた。以前のChatGPTの能力は、主にコードを含むテキストを理解し提供することに限られていました。この能力は印象的ではあったが、その範囲は限られていた。コードの構文やデバッグの支援、さらには特定のタスクに対処するためのコードのスニペットを提供することもできる。しかし、最終的な結果を出すためのコードブロックの実行には至らなかった。基本的には、非常にインテリジェントなコードエディターのようなものだが、本格的なプログラマーとまではいかない。新機能のコード・インタープリターの登場により、ChatGPTはコードを理解する以上のことができるようになりました。自然言語の命令を理解し、その命令をコードに変換し、コードを実行し、最終的な結果を返すことができる。コード・インタープリターがプログラミングのゲームをどう変えるか OpenAIの最新の追加機能であるコード・インタープリター機能は、最近ChatGPTユニバース（正確にはGPT-4モデル内）に導入されました。この機能により、サンドボックス化されたPython環境内でのPythonコードのライブ実行が可能になる。プログラマーのために作られた機能のように思えるかもしれないが、実際には、さまざまなタスクを達成するために幅広いユーザーを支援できる汎用性の高いツールだ。コード・インタープリターは、コード実行のためのチャット・インターフェースに組み込まれたツール以上のものだ。コード・スニペットをテストしたり、デバッグしたり、コード学習の旅を充実させたりすることができる。実行はChatGPTのサンドボックス環境で行われます。さらにコード・インタープリターは、タスクを自動化し、他のAPIと統合するための効果的なツールとなる。間違いなく、コード・インタープリター機能の最も顕著な利点は、生産性を高め、時間を節約する可能性にある。ユーザーは、異なるソフトウェアやツールの間を行き来する手間をかけることなく、コードのテストやデバッグを迅速に行うことができる。これは、頻繁なテストと反復が必要な複雑なプロジェクトに携わる開発者にとって特に有益である。コード・インタープリターは、ツール切り替えの必要性をなくすことで、開発者の時間を有効に活用し、生産性を高めるのに役立つ。理論から実践へ：コード・インタープリターの実際のアプリケーション ChatGPTのコード・インタープリタにはいくつかの使用例があります。いくつか例を挙げよう：データ分析：コード・インタープリターは、平易でシンプルな言語でプロンプトを記述できるようにすることで、データ分析に革命をもたらします。このユーザーフレンドリーなアプローチにより、プログラミングの専門知識がない人でも、データ分析を簡単に行うことができる。その多用途性は、顧客のセグメンテーション、株式や暗号通貨の分析、データのヒートマップへの変換にまで及ぶ。自動化された定量分析：コード・インタープリターは独創的で、複雑な定量分析、データのマージとクレンジング、データについての推論を人間のように自動化することができる。この強力な機能により、タスクの自動化やコード操作に欠かせないツールとなっている。グラフ作成：Code Interpreterは、プログラミングの知識がなくても、プロフェッショナルなグラフやチャートを作成することができます。これは、データを視覚化し、簡潔かつ明瞭に提示する上で非常に貴重なものである。 Pythonライブラリ：Code Interpreterのもうひとつの特筆すべき機能は、さまざまなPythonライブラリをインポートして利用できることで、自動化タスクがさらに強化されます。この規定によって、データ分析や機械学習などのために一般的なライブラリの機能を活用できるようになる。 ChatGPTにコードインタープリタを組み込むことで、自動化作業を効率化するだけでなく、ChatGPTのインターフェイス内で直接データ解析やコード実行を行うことができます。タスクを自動化し、コードを操作するための便利で強力なツールとして、高くそびえ立っている。コード・インタープリターを有効にする手順 ChatGPTの最新機能、コード・インタープリターをアンロックするエキサイティングな旅に出かけましょう。この画期的なイノベーションは、AIの展望に革命をもたらすだけでなく、AIをより身近で使いやすいものにしている。ここでは、この素晴らしい機能を有効にするためのステップバイステップガイドをご紹介します。ステップ1：機能へのアクセス ChatGPT Plusへのアップグレードを選択して、ChatGPT Plusにアップグレードします。 ChatGPTインターフェースの’設定’オプションをクリックするだけです。 ChatGPTが提供する機能の宝庫を探索するには、’ベータ機能’タブを探してください。ステップ2：コード・インタープリターの有効化ベータ機能」の中に「コード・インタープリター」オプションがあります。この機能を有効にするには、その横のチェックボックスをクリックするだけです。大きな力には大きな責任が伴うことを忘れないでほしい。賢く使うようにしよう！ステップ3：確認と申し込みコード・インタープリター」を有効にしたら、変更を保存してください。…

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Falcon LLM is a model suite with variations like Falcon 180B, 40B, 7.5B, and 1.3B, designed to address complex challenges for commercial AI.

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人工知能
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2023年7月13日

ファルコンLLM：オープンソースイノベーションでAIを再定義する

人工知能（AI）は急速に進化し、企業にとって戦略的なテコとなり、イノベーションの加速装置となっている。この革命の中心にいるのが、AI業界の重要なプレーヤーであるファルコンLLMだ。ファルコンLLM（ラージ・ランゲージ・モデル）は、人間の言語を解釈・生成する最先端の技術である。その最先端の機能により、文脈を理解し、補完、翻訳、要約を生成し、指定されたスタイルで書くこともできる。ファルコンLLMとは？ファルコンLLMは、最も先進的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の1つとして登場し、AIの展望における極めて重要な変化を象徴しています。ファルコン180B、40B、7.5B、1.3Bなどのバリエーションを含むこのモデル群は、複雑な課題に対処し、さまざまなアプリケーションを前進させるために設計されている。ファルコンLLM、特に7Bと40Bモデルのオープンソース化は、最先端のAI技術へのアクセスを民主化し、個人や組織がそれぞれのシステム上でこれらのモデルを実行することを可能にする。ファルコンLLMは何に使われていますか？ファルコンLLMのアーキテクチャは推論のために最適化されており、他の主要モデルに対して際立ったパフォーマンスを発揮することに貢献している。 REFINEDWEBデータセットは、さまざまなウェブソースデータを網羅しており、推論や知識テストのようなタスクで卓越した能力を発揮する。何百ものGPUからなる高度なインフラを使用し、1兆のトークンでモデルをトレーニングしたことは、AI開発における重要な成果である。企業には多くのメリットがある：協力と知識の共有を奨励する柔軟性とカスタマイズ・オプションを提供するイノベーションと急速な発展を促進するこれらのモデルのオープンソースの性質は、一般にアクセス可能であることを意味し、誰でも必要に応じてソースコードを調査、修正、配布することができる。この透明性がユーザー間の信頼を促進し、問題解決と技術進歩を促進する。エンタープライズAIモデルとは、特にエンタープライズ・アプリケーション向けに設計されたAI技術を指す。これらのモデルは、タスクの自動化、より多くの情報に基づいた意思決定、オペレーションの最適化、顧客体験の向上など、さまざまな利点でビジネスを支援する。このようなモデルの採用は、競争上の優位性をもたらし、ビジネスの成長を促進するなど、組織にとって変革をもたらす可能性がある。本稿では、ファルコンLLM技術の仕組み、オープンソースであること、様々な産業での使用例、クローズドソースのAIモデルとの比較、そして商業的な有用性と効率的なリソース利用について掘り下げていく。ファルコンLLMのオープンソーステクノロジーを理解するファルコンLLMはAI技術の先陣を切っている。これは強力な大規模言語モデル（LLM）であり、人工知能業界に革命を起こすという魅力的な約束がある。この大胆な約束は、企業が潜在能力を最大限に発揮できるように設計された独自の機能によって裏付けられている。ファルコンLLMの何が特別なのかを理解するためには、LLMの概念を理解しなければならない。これは、人間の言語を理解し、生成するために特別に設計されたAIモデルの一種である。膨大なテキストデータを処理することで、法学修士はエッセイを書いたり、問い合わせに答えたり、言語を翻訳したり、詩を作ったりすることさえできる。このような機能により、企業は顧客サービスからコンテンツ生成まで、幅広い用途にこれらのモデルを展開することができる。しかし、ファルコンLLMの真の実力は、その革新的な共同作業にある。NVIDIAとマイクロソフトは、その開発に貢献している注目すべき協力者の一人である。エヌビディアの高度なハードウェアアクセラレータとマイクロソフトの広範なクラウドインフラストラクチャは、ファルコンLLMの洗練されたAIオペレーションを支える強力な柱として機能する。例えば、エヌビディアの最先端のグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は、こうした大規模な言語モデルの学習に必要な計算能力を向上させる。これをマイクロソフトのAzureクラウドプラットフォームと組み合わせることで、さまざまな企業アプリケーションにファルコンLLMをシームレスに展開・運用できるスケーラブルなソリューションを提供します。この共生的コラボレーションは、ファルコンLLMの優れたパフォーマンスを保証すると同時に、エンタープライズアプリケーションにおける効率性と拡張性を維持します。インフラストラクチャーの制限やリソースの制約を気にすることなく、企業がAIの力を活用する道を開く。このテクノロジーを取り入れることで、顧客体験の向上から日常業務の自動化まで、企業にとってかつてないチャンスへの扉が開かれる。次のセクションでは、ファルコンLLMのAIランドスケープにおけるポジションを定義する上で、オープンソースがいかに重要な役割を果たしているかについて掘り下げていく。ファルコンLLMにおけるオープンソースの役割オープンソースのアプローチは、グローバルなAIコミュニティがモデルに貢献し、改良を加えることができる共同作業環境を促進する。この集団的努力は、ファルコンLLMがAI技術の最前線にとどまることを確実にし、より迅速な進歩と多様な応用につながる。オープンソースは、ファルコンLLMテクノロジーの単なる構成要素ではなく、重要な推進力です。オープンソースは、透明性、柔軟性、共同開発を含む様々な利点をテーブルにもたらし、AIモデルの進歩と強化に大きく貢献します。ファルコンLLMのオープンソースアプローチは、これらの利点を取り入れています。知識の共有と集団的な改善を促す環境を培っている。ファルコンLLMは、そのAIモデルのコードベースへのアクセスを提供することで、世界中の開発者がそのアルゴリズムを研究し、修正し、強化することを可能にしている。これにより、継続的な革新と改善のサイクルが促進され、これらのモデルを使用する企業に直接的な利益をもたらす。ファルコンLLMのオープンソースの道のりを形作る上で、先端技術研究評議会と技術革新研究所は重要な役割を果たした。彼らの関与は、技術革新を促進するだけでなく、AIの限界を押し広げることに専心する研究者や開発者のコミュニティを育成してきた。この相乗効果により、企業の多様なニーズに対応できる強固で強力なAIモデルが誕生した。「コラボレーションはオープンソースの基盤です。先進技術研究会議や技術革新研究所のような組織を巻き込むことで、私たちはAIの進歩に向けて世界中の頭脳が協力し合うプラットフォームを作り出しているのです” Falcon LLMのようなオープンソースモデルは、AI技術の民主化において重要な役割を果たす。最先端のモデルへの無料アクセスを提供することで、ファルコンLLMは、個人の研究者から大企業に至るまで、さまざまなユーザーが、独占的なモデルに通常伴う高いコストをかけずにAIを探求し、革新することを可能にします。オープンソースのAIモデルの利点は大きいが、課題がないわけではない：…

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2023年7月10日

DiscordのAI統合

コーディをDiscordにセットアップする。ゲームオン！ユーザーエクスペリエンスを向上させることを常に目指している私たちは、DiscordのCodyAIをスムーズかつシームレスに統合するという、新たな記念すべき機能追加を発表できることに興奮しています。最も期待されている統合の1つとして認識されており、Discordサーバーを次のレベルへと導きます。熱狂的なゲーム・ディスカッション、宿題のための学術資料へのアクセス、あるいは単にインタラクティブな交流など、Cody AIはあなたの専用アシスタントです。 CodyのAIをDiscordサーバーに追加する方法：ボットをサーバーに招待するには、次のリンクを使用します。リンクまたは、Cody AI SettingsのIntegrationsセクションをご覧ください。 Discordアカウントにサインインしてください。コーディボットを追加するサーバーを選択します。 APIキーを設定するには /set-cody-token コマンドをどのテキスト・チャンネルでも使用できる。 Cody AI Tokenは、サーバー管理者のみが設定できる。 APIキーの取得にサポートが必要な場合は、こちらの記事をご参照ください。ボットをテキストチャンネルに割り当てるには /assign-bot コマンドを使用している。異なるチャンネルにこのコマンドを使用して、チャンネルごとに異なるボットを設定することができます。ボットに質問するには、次のように入力するだけです。 @Cody 続いて、あなたの質問。コーディ・AIがチャンネルに新しいスレッドを作成し、あなたの質問に回答します。そのスレッド内のメッセージはすべてチャット履歴とみなされます。新しい会話を始めたい場合は、スレッドから退出し、次のように言ってください。 @Cody 再びあなたの意見が重要我々は常にユーザーからのフィードバックに支えられてきた。皆さんの見識と経験が私たちの指針です。 Cody-Discordの統合を進めるにあたり、ご意見やご提案をお聞かせください。 Discordサーバー Discordサーバーまたは、Cody AIのウェブアプリにある「Get Help」ボタンからお問い合わせください。 Discordでのコーディとの旅は私たちにとって重要であり、可能な限り充実したものにしたいと考えています。その他のインテグレーションについては、新しいai Zapierインテグレーションをお読みください。

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2023年7月3日

SlackのAI統合

目まぐるしく変化する今日のデジタル社会において、AIを日々のコミュニケーション・ツールに組み込むことは単なる贅沢ではなく、必要不可欠なことなのだ。このニーズを認識し、CodyとのAI Slack統合機能を発表できることを嬉しく思います。この統合は、コミュニケーションにSlackを多用している企業や法人のSlack体験を向上させるように設計されている。企業文書で訓練されたCodyボットを統合することで、ユーザーはSlackワークスペース内で、より合理的で効率的なコミュニケーションプロセスを享受できるようになった。 CodyのAIをSlackワークスペースに統合する方法 CodySettings> Integrationsに移動し、Install Slackをクリックして、Cody BotをSlackワークスペースに追加します。 Cody Settings> API Keysから Create API KeyをクリックしてAPI Keyを取得します。 SlackのワークスペースでCody Appを検索し、HomeセクションでAPI Keyを設定します。ワークスペースの任意のチャンネルに移動して /assign-bot コマンドを使用して、Codyアカウントからそのチャンネルにボットを割り当てます。ボットに質問するには、次のように入力するだけです。 @Cody 続いて、あなたの質問。コーディがあなたの質問に答えるために、チャンネルに新しいスレッドを作成します。そのスレッド内のメッセージはすべてチャット履歴とみなされます。新しい会話を始めたい場合は、スレッドから退出し、次のように言ってください。 @Cody 再びコーディーのAI統合の未来このAI Slack Integrationは、サードパーティ製アプリケーションとの統合における当社の先駆的な取り組みのひとつです。ユーザーからの圧倒的な要望と人気が、この機能開始の原動力となった。そして、これはほんの始まりに過ぎない！現在、Discordや Zapierなどの追加機能や統合を開発中です。これらのエキサイティングなアップデートは近い将来展開される予定だ。あなたのフィードバックが重要皆さんの洞察とフィードバックは、私たちにとってかけがえのないものです。彼らは私たちのイノベーションの方向性を形成し、私たちが常に最高のものを提供することを保証します。この統合について、あなたの考えや経験を共有していただきたい。私たちのDiscordサーバーに接続するか、アプリ内の「ヘルプを得る」ボタンからご連絡ください。

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