Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

2024年版AIコピーライティング・ツールの決定版

ai copywriting tools

ビジネスリーダーの半数以上、約52%がすでにAIコピーライティングツールをうまく活用し、コンテンツマーケティングを強化している。 特に注目すべきは、AIのトレンドが特定の業態に限定されていないことだ。B2BとB2Cの両分野がその可能性を認識しており、B2B企業の62%とB2C企業の38%がAIコンテンツ生成ツールの採用に向けた準備を進めている。

結局のところ、ビジネス・コピーライティングにAIを使うことで、言葉は誰の目にも留まり、競合から際立つ。 2024年のAIコピーライティングツール・トップ7はこれだ

1.ジャスパー

チームの協力を念頭に置き、ジャスパーは人間が書いたように読みやすく、聞こえる文章を作ることに喜びを感じている。 最高のAIコピーライティングツールのひとつであり、AIコピーライターにとってはGoogle Workspaceに匹敵する。

コピーライティングツール jasper

ソース

Jasperのテンプレートコレクションとクラウドストレージは、あらゆる規模の企業にとって、コピープロジェクトの下書き、修正、承認を容易にする素晴らしい選択肢です。 Jasperはドキュメントのようなインターフェースを持っている。 必要なコンテンツは、トーンやSEOキーワードなどのオプションを含む概要で指定されます。

価格設定

  • 7日間の無料トライアルあり
  • スターター40ドル(2万語)
  • ボス・モード(5万語)で82ドル

評価

4.7/5

2.HootsuiteのOwlyWriter AI

プロンプトに基づき、OwlyWriterを使って特定のトーンで新鮮なソーシャルメディアキャプションを作成できます。 リンクに基づいたブログエントリーや製品ページを投稿する。 キーワードやトピックを使って記事のアイデアを出し、その中から気に入ったものをベースにコンテンツを書く。 最もパフォーマンスの高いコンテンツを見つけ、再び利用することができる。

aiコピーライティングツール owly

価格設定

  • 30日間無料プランあり
  • プロフェッショナル・プラン:月額99ドル
  • チームプラン:月額249ドル
  • ビジネスプラン月額739ドルから
  • エンタープライズプランカスタム見積もり

評価

4.1/5

3.コピー

Copy.aiは、ソーシャルメディアの投稿アイデアやトピックのアイデアなど、あらゆることをお手伝いします。 それに加えて、コピーライティングのための90以上の無料ツールを提供している。 インスタグラムのキャプションの作成、特定の段落の修正、メタディスクリプションの作成といったライティング作業が簡単になる。

aiコピーライティング・ツール

ソース

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  • 7日間無料体験
  • プロプラン:月額49ドル

評価

4.7/5

4.ワードチューン

予算が限られている広告主にとって、WordtuneはシンプルなAIコピーライティング・ソリューションであり、うまく機能する。 しかし、ゼロからモノを作るわけではない。 このツールの主な目的は、すでに書かれた文章を書き直すことである。 言い換えやリライト、長文の要約、元のメッセージを薄めることなく文章の流れを改善すること、さまざまなチャンネルで使用するために文章を再利用することができます。

aiコピーライティング・ツール wordtune

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  • 無料体験あり
  • ビジネス・エッセンシャルズ: $9.99
  • ビジネス・アドバンスカスタム見積もり
  • エンタープライズカスタム見積もり

評価

4.6/5

5.コピースミス

企業やeコマースのマーケティング担当者は、Copysmithの支援により、コンテンツの作成、立ち上げ、配布を幅広く行うことができます。 ウェブサイトのコンテンツ、eコマースの商品説明、ソーシャルメディアや広告の作成、コンテンツの補強などに、既製のテンプレートを利用できる。 さらに、カスタムコンテンツ・ジェネレーターを使って、独自のテンプレートを作成することもできます。

Copysmithでは、オリジナルでない文章を見つけるために、剽窃チェッカーも提供しています。 このツールは、Hootsuite、Frase、WooCommerce、Google Ads、Google Docs、Zapierなど、いくつかの異なるサービスとのインターフェースを持っている。

コピーライティングツール コピースミス

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非公開

評価

4.3/5

6.リトル

Rytrは約40のユースケースとテンプレートを提供しており、その中には文章や段落を補完してくれる「テキスト補完」ツール(Append ContentやContinue Ryting)、ストーリーライン、歌の歌詞などがある。 希望の言語、トーン、コンテンツの説明を入力すると、マジックコマンド機能により、あらゆる形式のコンテンツが生成される。

rytr ai コピーライティングツール

ソース

価格設定

  • Rytプレミアム:月額29ドル
  • Rytrセーバー:月額9.99ドル

評価

4.7/5

7.ノーティオンAI

Notionは、かわいくて便利なテンプレートで有名なタスク&メモツールです。 また、NotionにはAIツールも含まれている。 主に生産性タスクに焦点を当てているが、専門用語の除去、アイデアの創出、さらには完全な原稿を作成する能力など、強力なAIコピーライティングスキルを備えている。

コピーライティングツール

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価格設定

  • ノティオンの有料プランに追加する場合、会員1名につき月額8ドル

評価

4.7/5

結論

AIコピーライティングツールを使用することで、マーケティング活動を優位に進め、時間を節約し、ビジネスコピーの品質を保つことができます。

Cody AIを試してみよう。AIを搭載したバーチャル従業員は、質問への回答、タスクの完了、新入社員の受け入れ、サポートやトラブルシューティング、新しいアイデアや洞察の提供など、さまざまなタスクでビジネスを支援することができる。

2024年のソーシャルメディアAIプロンプト・トップ16

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視聴者の注目を集めることを任務とするソーシャルメディアチームは、ソーシャルメディアAIプロンプトを作成することで、クリエイティブなプロセスを合理化し、強化することができる。

ソーシャルメディアAIプロンプトとは何か?

ソーシャルメディアAIプロンプトは、Cody AIや ChatGPTのようなAIツールをソーシャルメディアのトピックに関連した会話に参加させるように設計された特定の質問や発言である。 これらのプロンプトは、幅広いテーマをカバーすることができる:


  1. コンテンツの作成と管理

    魅力的なコンテンツの作成、投稿のスケジュール、複数のソーシャルメディアプラットフォームの管理方法に関する質問。



  2. トレンド分析:

    様々なソーシャルメディア・プラットフォームにおける現在のトレンド、その見極め方、よりリーチするための効果的な活用方法についてのお問い合わせ。



  3. オーディエンスのエンゲージメント戦略:

    コメントへの対応、インタラクティブなコンテンツの作成、コミュニティの構築方法など、フォロワーのエンゲージメントを高める戦略について議論。



  4. ソーシャルメディア・マーケティング

    広告、インフルエンサーとのコラボレーション、ブランドのポジショニングなど、マーケティング目的でのソーシャルメディアの利用に関する質問。



  5. 分析と測定:

    ソーシャルメディア分析の解釈、キャンペーンパフォーマンスの測定、視聴者属性の理解に関するお問い合わせ。



  6. 危機管理:

    否定的なフィードバック、広報上の危機、あるいはソーシャルメディア上で物議を醸すような話題への対処法についてのアドバイス。



  7. プラットフォーム固有の機能:

    Instagramのストーリー、Twitterのスレッド、LinkedInの記事など、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームのユニークな機能と、それらを効果的に使う方法についての質問。



  8. 倫理的で責任ある使用:

    プライバシーの問題、誤った情報、デジタル・ウェルネスなど、ソーシャルメディアの利用における倫理的配慮について話し合う。



  9. アルゴリズムの理解

    ソーシャルメディアアルゴリズムの仕組みや、より良い可視性とエンゲージメントを得るためのコンテンツ最適化のヒントについてのお問い合わせ。



  10. 未来的なトレンド:
    AIやその他の新技術の統合を含む、ソーシャルメディアの未来についての推測や議論。

その方法を知りたい? ソーシャルメディアチームにコンテンツ制作の権限を与え、オーディエンスのエンゲージメントを促進する16のAIプロンプトを探ってみよう。

1.インスピレーション

[specific industry or personal interest] 、私のフォロワーの気分を高揚させるために、困難を克服することについてのインスピレーションを与える引用文をインスタグラム用に作成する。 望ましい行動は、克服した個人的な課題を振り返り、共有することである。 冒頭のフックは、「あきらめそうになったことはありませんか?一緒に挑戦することの強さを見つけよう。”

2.技術革新

[specific industry/field] 、画期的な技術革新を強調する魅力的なLinkedInの投稿を作成する。 この革新がどのように未来を形作るのか、私の聴衆を興奮させる。 ターゲットは技術愛好家と専門家。 ペインポイントは、このイノベーションが対処する[industry] の課題である。

3.個人の業績

LinkedInのソーシャルメディア・アップデートを100ワードで作成し、最近達成した[specific activity/field] 。 克服した課題や学んだ教訓を詳しく説明し、モチベーションを高め、共有に値するものにする。

4.推薦図書

280文字以内で、[specific genre/interest] に関連する示唆に富む本をTwitterで提案する。 私のフォロワーに、この本に飛び込んでバーチャル・ブッククラブのディスカッションに参加するよう促す説得力のある投稿を作成する。 必要であれば、個人的なつながりを共有する。 読書好きがターゲット。 望ましい行動は、彼らをバーチャル・ブッククラブに参加させることである。 [specific genre] で質の高い本を探すのが難しい。

5.旅の冒険

私の最も思い出深い旅行体験を描写した、没入感のある投稿を作成する。 その場所についての生き生きとした詳細、文化的な出会い、個人的な考察を盛り込み、フォロワーをその瞬間へといざなう。 ターゲットは旅行愛好家である。 彼らが望むアクションは、お気に入りの旅の思い出を共有させることだ。 冒頭のフックは、”目を閉じて、[destination] の香りと[cultural element] の感触を想像してみてください。” というようなものだ。 [current circumstances] 、旅行体験への憧れが痛点となっている。

6.マインドフルネスの瞬間

私のフォロワーが多忙な生活の中で平穏とバランスを見つけられるよう、短時間でありながらインパクトのあるマインドフルネスのヒントやエクササイズを開発する。 日常のさまざまな場面で応用しやすいように調整する。 ターゲットは多忙なプロフェッショナルである。 冒頭のフックは、”圧倒されていませんか?呼吸を整え、自分を中心に置いてみましょう。 ペースの速い世の中でストレスをうまくコントロールすることだ。

7.今日の質問

私のフォロワーがツイッターで議論できるよう、[specific topic/interest] に関連した魅力的で示唆に富む質問を考える。 質問に対する自分の考えを述べることで、交流を促す。 望ましい行動は、コメントで彼らの洞察を共有させることだ。

8.レシピシェア

[specific type of dish] 、200字以内のFacebook投稿として、詳細で食欲をそそるレシピを提供する。 なぜこのレシピが人気なのか、その背景にあるストーリーを共有し、より親しみやすくするために個人的なタッチを加える。 ターゲットは食の愛好家である。 望ましい行動は、彼らに料理をさせ、その結果を共有することだ。 苦しいのは、家庭料理の種類が限られていることだ。

9.技術ユーモア

技術関連の軽いジョークやミームを書く。 ウィットに富み、共有しやすく、視聴者の特定の興味やユーモアに合わせた内容にする。 そのジョークをシェアしてもらい、友人をタグ付けしてもらうことが望ましい。

10.ポジティブ・ニュース・シェア

世界中の心温まるポジティブなニュースを見つけてシェアしよう。 喜びを広げ、フォロワーが自分の元気が出るようなストーリーを共有できるようなキャプションを考えましょう。 冒頭のフックは、「混沌の中で、喜びを見つけよう。あなたの一日を明るくする、心温まる話があります。あなたのポジティブなニュースは何ですか?”

11.生産性向上のヒント

集中力と効率を維持するために個人的に役立った実践的な生産性の秘訣を提示する。 具体的な手順や例を示し、フォロワーが日課に取り入れやすいようにする。 ターゲットは多忙なプロフェッショナルと起業家。 彼らに生産性の秘訣を実践させ、その経験を共有させることが望ましい行動である。

ソーシャルメディア用aiプロンプト

12.ファッション・インスピレーション

[specific fashion/style] の最新トレンドをフィーチャーした、ファッション性の高いインスタグラムのカルーセルを作成する。 自分ならどうスタイリングするか、なぜそれが自分のファッションセンスと共鳴するのかなど、自分らしさを加える。 ターゲットはファッショニスタとスタイル愛好家。 彼らが望む行動は、彼ら自身のファッションのインスピレーションを共有させることである。 現在のファッショントレンドに触れる機会が限られているのが痛いところだ。

ソーシャルメディア用aiプロンプト

13.感謝のポスト

あなたの人生において、何か特定のものに対して心からの感謝を表しなさい。 個人的な逸話を共有し、関連するハッシュタグを使ってフォロワーに感謝していることを振り返るよう促す。 望まれるアクションは、観客に自らの感謝の表現を共有させることである。 感謝の気持ちがすべてを変える。 今日は[specific thing] に感謝します。あなたの人生を感謝で照らしているものは何ですか?”痛点は、日常生活におけるポジティブさと感謝の必要性かもしれない。

ソーシャルメディアのAIプロンプト

14.DIYプロジェクト・ショーケース

最近のDIYプロジェクトをステップ・バイ・ステップで紹介する。 使用した材料、直面した課題、得られた達成感などの詳細でフォロワーを鼓舞しましょう。 ターゲットはDIY愛好家やクリエーター。 望ましい行動は、彼らにDIYプロジェクトを試みさせ、その結果を共有させることである。

ソーシャルメディアのAIプロンプト

15.技術のジレンマ

テクノロジーに関する仮想的なジレンマを提示し、フォロワーに意見を求める。 潜在的な解決策について活発で思慮深い議論を巻き起こすような投稿をする。 望まれるアクションは、技術のジレンマについて聴衆に洞察を共有させることである。

ソーシャルメディアのAIプロンプト

16.舞台裏

フォロワーに典型的な一日やプロジェクトの舞台裏を見せよう。 興味深い詳細、直面した課題、思いがけない瞬間などを共有することで、聴衆とより個人的なつながりを持つことができる。 望まれるアクションは、舞台裏の瞬間を共有させることだ。 冒頭のフックは、「舞台裏で何が起きているのか興味がありますか?こっそり覗いてみませんか?”

ソーシャルメディアのAIプロンプト

結論

魅力的なソーシャルメディアのAIプロンプトを作成する際には、オーディエンスに合わせて作成することを忘れないでください。 特定のニーズに基づいて、トーン、強調、詳細レベルを調整します。 さまざまなフックを使って遊んでみたり、興味をそそる質問を投げかけたり、行動喚起のスパイスを加えてみたり。

自分の好みに合うゴールデン・コンボが見つかるまで、組み合わせは自由自在だ。 これらのプロンプトの多用途性は、無限の創造的な可能性を可能にし、多様な文脈での参加を促し、有意義な会話を巻き起こす。

ソーシャルメディアに最適なAIプロンプトを作成する9つのステップ

ソーシャルメディア市場のAIは年平均成長率28.04%の見込み
28.04%
に達し、2028年には56億6000万ドルに達する。 AIは、創造性を発揮しやすくし、コンテンツ作りを簡素化する超クールなツールをもたらす。 優れたAIプロンプトを思いついたとき、あなたはAIに、あなたのブランドと調和し、視聴者の心をつかむコンテンツを作成するためのロードマップを与えることになる。

人工知能は人間の知能の代用品ではなく、人間の創造性と創意工夫を増幅させるツールなのだ。

– フェイフェイ・リー、スタンフォード人間中心人工知能研究所共同所長、ビジネススクールIT教授

このブログでは、オーディエンスを魅了し、ソーシャルメディアでの存在感を高める最高のAIプロンプトを作るための戦略とテクニックを掘り下げます。

1.目的を明確にする

すべてのソーシャルメディア投稿には目的があるはずだ。 情報提供、娯楽、宣伝など、AIプロンプトを作成する前に目的を明確に定めましょう。 これは、AIがあなたの狙いにぴったりのコンテンツを作成するのに役立つ。 例えば、新製品を宣伝する場合、その製品のユニークな特徴を強調したり、期間限定の割引を提供したりすることに焦点を当てることができます。

この例では、目的が明確に定義されています。新しいフィットネスアプリをダウンロードしてもらうために、ユーザーに情報を提供し、惹きつけることです。 AIプロンプトは、主要な機能を特定し、期間限定のオファーを宣伝し、さらにはアプリのブランド・アイデンティティに沿ったトーンに誘導する。

2.特異性が鍵

AIに指示を出すとなると、細かいディテールが重要になる。 漠然とするのではなく、具体的で説明的なプロンプトを書くこと。 AIが的確なコンテンツを作成するのを助け、修正作業を減らして時間を節約し、目標に沿った軌道を維持する。

例えば、AIプロンプトが新しいレシピについてのFacebook投稿であれば、材料と調理工程をすべて伝え、人々に感じてもらいたい食欲をそそる感覚的な体験を必ず描写する。 プロンプトが詳細であればあるほど、AIが生成するコンテンツはより正確で説得力のあるものになる。

新製品についての投稿を作成する」というような一般的な指示ではなく、「XYZ新製品の革新的な機能を強調するツイートを作成し、ターゲットオーディエンスの共通の問題を解決するための影響を強調する」というような、より正確なものを検討する。

3.聴衆を知る

ソーシャルメディア・コンテンツを成功させる鍵は、オーディエンスが何を求めているかを知ることだ。 AIのプロンプトを、彼らの好みや興味、話し方に合わせること。

 

プロンプトを考える際には、年齢、デモグラフィック、サイコグラフィックなどの要素を考慮する。 相手がジョーク好きなら、ユーモアを交えよう。 もし彼らが何かを学ぶのが好きなら、あなたのプロンプトが有益な洞察に満ちていることを確認してください。

4.フォーマットの確立

つまり、それぞれのソーシャルメディア・プラットフォームには、それぞれの雰囲気があるということだね? AIプロンプトで目指すフォーマットを明確に定義してください。 カスタマイズすることで、AIがプラットフォームと完全に調和したコンテンツを作成し、見た目も読みやすさも素晴らしいものになる。

この例では、インスタグラムのプロンプトは、プラットフォームの視覚的な性質を強調し、各画像とキャプションに特定のコンテンツを含む複数画像の投稿を作成するようAIに指示している。

5. 創造性と独創性を受け入れる

毎日、ソーシャルメディアは爆発的なコンテンツ増加の様相を呈しており、目立つことは冗談ではない。 AIプロンプトに創造性とオリジナリティを加えて、注目を集めましょう。 決まり文句や退屈なものは飛ばして、AIにクールでユニークなコンテンツを作らせよう。 言葉で遊んだり、ダジャレを入れたり、型破りなアイデアで人々の心に残る投稿をしよう。

言葉遊びやダジャレ、ユニークなアイデアで、新しいピザシリーズのソーシャルメディア投稿用のAIプロンプトを作成すると、次のような結果になる可能性がある。

AIプロンプト

6.トーンとスタイルの調整

ソーシャルメディアが同じ雰囲気で語られるようにすることは、ブランドの個性にとって重要だ。 おしゃべりなのか、上品なのか、面白いのか、それとも単なる情報提供なのか。

例えば、次のように指示する:

絵文字を使ってフォロワーに興奮を表現してもらいながら、明るく会話調で今度のイベントについてのツイートを作成する。

このレベルの具体性によって、AIはあなたのブランド独自の声を理解し、再現することができる。

7.ビジュアル言語の活用

ソーシャルメディアはビジュアル中心のプラットフォームであり、AIが生成したテキストと視覚に訴える要素を組み合わせることで、投稿のインパクトを増幅させることができる。 プロンプトを作成する際には、生成されたコンテンツが、付随する画像、ビデオ、グラフィックをどのように補完し、または向上させるかを考慮する。 AIに生き生きとした物語を紡いでもらい、感情をかき立て、聴衆の心をつかむ言葉の絵を描いてもらおう。

これは、素晴らしい旅行スポットに関するソーシャルメディアへの投稿のために、AIに魅力的で感情を揺さぶる説明を生成させる方法の例である。

AIプロンプト

8.ソーシャルメディア・プラットフォームに応じて長さを最適化する。

ソーシャル・メディア上の短いアテンション・スパンを考えると、AIプロンプトに字数制限を設けることは戦略的な一手である。 ツイート、キャプション、長文投稿など、投稿に必要な長さを指定します。 これにより、簡潔なコンテンツが確保されるだけでなく、プラットフォームの文字制限にも沿うことになる。

例を挙げよう:

最新の製品イメージのTwitter投稿を作成し、その主な利点に焦点を当て、最後にウェブサイトへの訪問を呼びかける。

AIプロンプト


ツイッター投稿を作成する

280文字で

当社の最新の製品イメージについて、その主な利点に焦点を当て、当社のウェブサイトを訪問するためのコールトゥアクションで締めくくる。

AIプロンプト

AIプロンプトが文字数制限を指定しない場合、ツイッターの文字数制限を超える投稿が生成されることに注意。 対照的に、プロンプトで字数制限を指定すると、ツイッターの制約に従った完璧に調整された投稿になる。

9.コール・トゥ・アクション(CTA)を組み込む

ソーシャルメディアの投稿に何かをさせる! いいね!」、「シェア」、「コメント」、「ウェブサイトをチェック」してもらう。 AIメッセージには、ストレートでエキサイティングなプロンプトを使い、参加者を惹きつけましょう。 投票であれ、コメントで感想を述べさせることであれ、クールな製品をチェックさせることであれ、よく練られたCTAはソーシャルメディア戦略の成功に大きく影響する。

 

例1:

例2:

つまり、明確な「行動喚起」(CTA)がない最初の例では、投稿は製品について語るが、ユーザーに次に何をすべきかを伝えていない。 さて、CTAを使った2つ目の例では、”急いで!”という感じです。 このような切迫感があるため、ユーザーは期間限定のお得な情報を求めて早急にウェブサイトをチェックするようになる。 2つ目は、人々を興奮させ、フラッシュセールに参加させる可能性が高い。

結論

ソーシャルメディアへの投稿に最適なAIプロンプトを考えることは、常に変化し続けることのようなもので、賢い思考、創造性、そしてオーディエンスを知ることのミックスが必要だ。 明確な目標を設定し、オーディエンスが好む内容にコンテンツを調整し、創造性を発揮し、適切な長さと形式を手に入れる。 これが、AIマジックを使ってソーシャル・メディア・ゲームを向上させる方法だ。 そして、単にコンテンツを発信するだけでなく、真のつながりを作り、人々を巻き込み、ブランドを中心とした素晴らしいコミュニティを構築することなのだ。 AIがさらに進化している今、刺さるソーシャルメディア・コンテンツを作るためのエキサイティングな可能性がたくさんある。

続きを読む2023年、AIツールとモデルの20大アップデート[With Features]

クロード2.1モデル、200Kコンテクストウインドウで登場:新機能は?

Anthropicによって開発されたClaude 2.1は、大規模言語モデルの機能において大きな飛躍を意味する。 画期的な200,000トークンのコンテキストウィンドウを備えたクロード2.1は、133,000ワード、約533ページもの長さの文書を処理できるようになった。 この進歩により、Claude 2.1は文書の読み取り能力でOpenAIのGPT-4 Turboを上回り、業界のトップランナーとなった。

クロード2.1とは?

クロード2.1は、前モデルのクロード2を大幅にアップグレードし、精度と性能を向上させた。 この最新バージョンでは、コンテキストウィンドウが2倍になり、より複雑な推論やコンテンツ生成を可能にする、先駆的なツール使用機能を備えている。 Claude 2.1は、その正確さと信頼性において際立っており、虚偽の回答を生成することが顕著に減少している。

要約や質問応答のような文書処理を伴うタスクでは、クロード2.1は正直さの高まりを示す。 現在では、間違った主張を肯定したり答えを捏造したりするよりも、与えられた文章に裏付けとなる情報がないことを認める傾向が3~4倍強くなっている。 この誠実さの向上は、クロードのアウトプットの事実性と信頼性の大幅な向上につながる。

主なハイライト

  • 正直さが増すと幻覚が減り、信頼性が増す。
  • 長文コンテンツ分析およびRAG(Retrieval-Augmented Generation)のための拡張コンテキストウィンドウ。
  • ツール使用と機能呼び出しの導入により、能力と柔軟性を拡大。
  • クロード2.1.のために調整された専門的な即興工学技術。

クロード2.1のプロンプティング・テクニックとは?

クロード2.1とその200Kのコンテキストウィンドウの基本的なプロンプトのテクニックは、100Kで使われたものと同じだが、1つ注意すべき重要な点がある:

プロンプト・ドキュメント・クエリの構造化

クロード2.1のパフォーマンスを最適化するには、すべての入力と文書を関連する質問の前に置くことが重要です。 このアプローチは、Claude 2.1の高度なRAGと文書分析機能を活用したものである。

インプットには、以下のようなさまざまなタイプのコンテンツが含まれる:

  • 散文、レポート、記事、書籍、エッセイなど。
  • フォーム、表、リストなどの構造化されたドキュメント。
  • コード・スニペット
  • チャンクされたドキュメントと検索スニペットを含むRAGの結果。
  • トランスクリプト、チャット履歴、Q&Aのやりとりなどの会話テキスト。

クロード 2.1 プロンプトの構成例

最新のClaude 2.1を含むClaudeの全てのバージョンにおいて、文書と入力の後にクエリを並べることで、逆順に比べて常にパフォーマンスが大幅に向上している。

クロード 2.1 システムプロンプトの例

上の画像はこのソースから引用した。

 

このアプローチは、Claude 2.1で最適な結果を得るために特に重要であり、特に、合計で数千トークンを超える長さの文書を扱う場合に重要である。

クロード2.1のシステムプロンプトとは?

クロード2.1におけるシステムプロンプトとは、文脈と指示を設定する方法であり、質問やタスクを投げかける前に、クロードを特定の目的や役割に導くものである。 システムプロンプトは、それを包括することができる:

  • タスク固有の指示。
  • ロールプレイやトーン設定を含むパーソナライゼーション要素。
  • ユーザー入力の背景コンテキスト。
  • 創造性とスタイルのガイドライン(簡潔さに関する命令など)。
  • 外部の知識やデータを取り入れる。
  • ルールと運用上のガードレールの確立。
  • 信頼性を高めるためのアウトプット検証措置。

クロード2.1のシステムプロンプトのサポートは、ロールプレイングにおけるキャラクターの深い関与や、ガイドラインや指示の厳格な遵守など、様々なシナリオでのパフォーマンスを向上させる新機能です。

クロード2.1でシステムプロンプトを使うには?

APIコールの文脈では、システム・プロンプトとは、単に’
Human:
‘ターンの後ではなく、その上に置かれたテキストである。

クロード2.1でシステムプロンプトを使う利点

効果的に作られたシステムプロンプトは、クロードのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。 例えば、ロールプレイング・シナリオでは、システムのプロンプトによってクロードは次のことができる:

  • 長時間の会話でも一貫したパーソナリティを維持する。
  • 決められた性格からの逸脱に対して弾力性を保つ。
  • より創造的で自然な反応を示す。

さらに、システムのプロンプトがクロードのルールや指示の順守を強化する:

  • タスクの制限をより遵守する。
  • 禁止されているコンテンツが発生しにくい。
  • 与えられた仕事を忠実にこなすことに、より集中している。

Claude 2.1 システム・プロンプトの例

システムプロンプトは、独立した行、指定された「システム」の役割、またはその性質を示す特定の語句を必要としない。 プロンプトを直接書き始めるだけでいい! システムプロンプトを含むプロンプト全体は、単一の複数行の文字列でなければならない。 システム・プロンプトの後と’
人間だ:

クロード 2.1 システムプロンプトの例

幸いなことに、あなたがすでに慣れ親しんでいるプロンプトのテクニックはそのまま使える。 主なバリエーションは、『Human:』ターンの前か後かという配置にある。

つまり、あなたの指示がシステムプロンプトの一部であろうと、「Human:」ターンの一部であろうと、クロードの反応を指示することができるということです。 この方法は、「アシスタント:」ターンに従って進めてください。

システム・プロンプト・テクニックの例 クロード 2.1

さらに、システム・プロンプト内で検索や検索の目的で、文書、ガイド、その他の情報などのさまざまなリソースをクロードに提供するオプションもある。 これは、XMLタグの使用を含め、これらの要素を「Human:」プロンプトに組み込む方法と同様である。

システム・プロンプト・テクニックの例 クロード 2.1

広範な文書や多数の文書入力からテキストを取り込む場合は、システムプロンプト内でこれらの文書を整理するために、以下のXML形式を採用することをお勧めします:

システム・プロンプト・テクニックの例 クロード 2.1

この方法では、プロンプトは次のように表示される:

システム・プロンプト・テクニックの例 クロード 2.1

上記の例はすべてこのソースから引用している。

 

クロード2.1の特徴は?

クロード2.1は、拡張されたコンテキストウィンドウや幻覚率の低減など、先進的な機能を備えており、さまざまなビジネスアプリケーションに理想的なツールとなっている。

理解力と要約

クロード2.1の、特に長くて複雑な文書に対する理解力と要約力の向上は注目に値する。 このモデルでは、不正解が30%減少し、文書から誤った結論を導き出す割合が大幅に減少した。 このため、Claude 2.1は、法的文書、財務報告書、技術仕様書を高い精度で分析することに特に長けています。

強化されたユーザーフレンドリーな開発者エクスペリエンス

Claude 2.1 は、直感的なコンソールとワークベンチ製品により、開発者のエクスペリエンスを向上させます。 これらのツールにより、開発者はプロンプトを簡単にテストし、反復し、複数のプロジェクトを効率的に管理し、シームレスな統合のためのコードスニペットを生成することができます。 経験豊富な開発者にも、AI分野の初心者にも対応できるよう、シンプルさと有効性に重点を置いている。

ユースケースとアプリケーション

詳細なビジネスプランの起草や複雑な契約の分析から、包括的なカスタマーサポートの提供や洞察に満ちた市場分析の生成まで、クロード2.1は多才で信頼できるAIパートナーとしての地位を確立しています。

学術・創造分野に革命を起こす

学問の世界では、クロード2.1は複雑な学術論文の翻訳、研究資料の要約、膨大な文学作品の探求を助けることができる。 クリエイティブな仕事に携わる人々にとって、大きなテキストを処理し理解する能力は、執筆、研究、芸術表現に新たな視点を与えるだろう。

法律・金融部門

クロード2.1の強化された理解力と要約能力は、特に複雑な文書に対して、より正確で信頼できる分析を提供します。 これは、法律や金融のように正確さと細部が最も重要な分野では非常に貴重なものだ。

クロード2.1は市場にどのような影響を与えるか?

クロード2.1によって、企業はAI技術で競争上の優位性を得る。 その強化された文書処理能力と信頼性により、企業はより効果的かつ効率的に複雑な課題に取り組むことができる。

クロード2.1の再構築された価格モデルは、単なるコスト効率にとどまらず、AI市場に新たな基準を打ち立てるものだ。 その競争力のある価格設定は現状に挑戦し、高度なAIをより広範なユーザーや業界にとって利用しやすくしている。

クロード2.1の未来

クロード2.1を支えるチームは、継続的な改善と革新に取り組んでいる。 今後のアップデートにより、機能、信頼性、ユーザーエクスペリエンスのさらなる向上が期待される。

さらに、ユーザーからのフィードバックは、クロード2.1の未来を形作る上で重要な役割を果たす。 チームは、多様なユーザー層のニーズと期待に沿ってモデルが進化するよう、積極的なユーザー参加を促している。

続きを読む2023年、AIツールとモデルの20大アップデート[With Features]

よくあるご質問

クロード2.1は幻覚率が低下しているのか?

クロード2.1は、前作のクロード2.0に比べ、幻覚の発生率が著しく減少し、虚偽の供述が2倍減少した。 この機能強化は、特に複雑な文書を扱う際に、企業がAIを業務に統合するための、より信頼性の高い環境を醸成します。

クロード2.1におけるAPIツール使用の統合はどのようなものですか?

クロード2.1ではAPIツールの使用が統合されているため、既存のアプリケーションやワークフローにシームレスに組み込むことができる。 この機能は、システム・プロンプトの導入と相まって、ユーザーがクロードにカスタム・インストラクションを与えることを可能にし、特定のタスクに対してクロードのパフォーマンスを最適化する。

クロード2.1の価格は?

クロード2.1は技術的な優位性をもたらすだけでなく、競争力のある価格体系を備えている。 0.008ドル/1Kトークン入力、0.024ドル/1Kトークン出力で、OpenAIのGPT-4 Turboと比較して、より費用対効果の高いソリューションを提供します。

クロード2.1の200Kコンテキストウィンドウとは何ですか?

クロード2.1の200Kコンテキストウィンドウは、最大200,000トークンを処理できる。 この機能は、完全なコードベースや大規模な財務諸表のような広範なドキュメントをより効率的に扱うことを可能にします。

中小企業や新興企業はクロード2.1を買う余裕があるのか?

Claude 2.1の手頃な価格モデルは、高度なAI技術を中小企業や新興企業がより利用しやすくし、最先端のAIツールの使用を民主化します。

クロード2.1はGPT-4ターボと比べ、コンテクストウィンドウはどうですか?

クロード2.1は、GPT-4ターボの128,000トークンを上回る200,000トークンコンテキストウィンドウで、より大きなドキュメント処理能力を提供します。

クロード2.1で幻覚率が低下したことのメリットは?

幻覚率の大幅な低下は、クロード2.1がより正確で信頼性の高い出力を提供することを意味し、複雑な問題解決をAIに依存する企業の信頼と効率を高める。

APIツールの使用によって、クロード2.1の機能はどのように強化されますか?

APIツールの使用により、クロード2.1はユーザー定義関数、API、ウェブソースと統合することができます。 これにより、ウェブ検索や個人データベースからの情報検索などのタスクを実行できるようになり、実用的なアプリケーションでの汎用性が高まった。

GPT-4ターボに対するクロード2.1の価格面での優位性は?

クロード2.1は、GPT-4ターボの高い料金設定に比べ、1,000トークン入力あたり0.008ドル、1,000トークン出力あたり0.024ドルと、よりコスト効率に優れている。

クロード2.1は既存のビジネス・ワークフローに統合できますか?

はい、クロード2.1のAPIツール使用機能により、既存のビジネスプロセスやアプリケーションにシームレスに統合でき、業務効率と有効性が向上します。

Workbench 製品は、Claude 2.1 で開発者のエクスペリエンスをどのように向上させますか?

Workbench 製品は、開発者がプロンプトをテストし、反復し、最適化するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、クロード 2.1 を様々なアプリケーションに統合することの容易さと有効性を高めます。

 

2023年、AIツールとモデルの20大アップデート [With Features]

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

AI市場の成長率は
38%
に成長し、その大きな理由のひとつは、大手ブランドが導入した多数のAIモデルやツールである!

しかし、なぜ企業はビジネス用のAIモデルやツールを発表するのだろうか?



PWC


は、AIが2025年までに従業員の潜在能力を最大40%高めることができると報告している!

AI市場の前年比収益予測(2018-2025年)については、以下のグラフをご覧ください。

米国には
米国だけで14,700の新興企業がある。
2023年3月現在、米国だけでも14,700の新興企業があり、AIのビジネスの可能性は間違いなく大きい!

AIにおける大規模言語モデル(LLM)とは?

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成を通じて人間のような知性をシミュレートするために設計された高度なAIツールである。 これらのモデルは、膨大なデータを統計的に分析し、単語やフレーズがどのように相互に結びついているかを学習することで作動する。

人工知能のサブセットとして、LLMはテキストの作成、分類、対話での質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなタスクに長けている。

この “大規模 “という呼称は、彼らがトレーニングした膨大なデータセットに由来する。 LLMの基礎は機械学習、特にトランスフォーマーモデルとして知られるニューラルネットワークのフレームワークにある。 これにより、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクを効果的に処理することができ、言語を理解し操作する上での多用途性を示すことができる。


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RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLM?

2023年、オープンソースLLMのトップは?

2023年9月現在
ファルコン180B
は、Hugging Face Open LLM Leaderboardにおいて、事前学習済みの大規模言語モデルとしてトップに浮上し、最高のパフォーマンス・ランキングを達成しました。

2023年のAIモデル・トップ7を紹介しよう。

1.ファルコンLLM

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新


ファルコンLLM
は、AI言語処理の能力を再定義した、強力な事前学習済みのオープンラージ言語モデルです。

このモデルには1800億のパラメータがあり、3兆5000億のトークンで訓練されている。 商業用にも研究用にも使える。

2023年6月、ファルコンLLMはHuggingFaceのオープンLLMリーダーボードでトップに立ち、「キング・オブ・オープンソースLLM」の称号を得た。

ファルコンLLMの特徴

  • 推論、熟練度、コーディング、知識テストにおいて好成績を収める。
  • FlashAttentionとマルチクエリーアテンションにより、より高速な推論と優れたスケーラビリティを実現。
  • ロイヤリティの義務や制限なしに商用利用が可能。
  • このプラットフォームは無料で利用できる。

2.ラマ2

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メタがリリース
ラマ2
訓練済みのオンライン・データ・ソースで、無料で利用できる。 Llama 2はLlamaの2番目のバージョンで、コンテキストの長さが2倍になり、トレーニング量も40%増えた。

また、ラマ2には、ベストプラクティスと安全性評価を理解するための「責任ある使用ガイド」も用意されている。

ラマ2の特徴

  • Llama 2は、研究および商用利用ともに無料でご利用いただけます。
  • 学習済みバージョンと会話微調整バージョンの両方のモデル重みと開始コードを含みます。
  • アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)やハギング・フェイスなど、さまざまなプロバイダーを通じてアクセスできる。
  • 倫理的かつ責任ある利用を確保するため、利用ポリシーを実施する。

3.クロード2.0と2.1

クロード 2 は、Anthropic社が開発した高度な言語モデルである。 このモデルは、APIと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、改善されたパフォーマンス、より長い応答、およびアクセシビリティを誇っている。

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

ChatGPTの後、このモデルはより大きなコンテキストウィンドウを提供し、最も効率的なチャットボットの一つと考えられています。

クロード2の特徴

  • 前モデルより性能が向上し、より長いレスポンスを実現。
  • APIアクセスと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、ユーザーがクロード2と対話できるようにする。
  • 従来モデルより長い記憶力を発揮。
  • セーフティ・テクニックを駆使し、広範囲に及ぶレッド・チームを編成して、攻撃的あるいは危険なアウトプットを軽減する。

無料版: 利用可能
価格 20ドル/月

クロード2.1モデル
クロード2.1モデル
2023年11月21日に導入され、エンタープライズ・アプリケーションに特筆すべき改善がもたらされた。 最先端の20万トークンコンテキストウィンドウを備え、モデルの幻覚を大幅に減らし、システムプロンプトを強化し、ツールの使用に焦点を当てた新しいベータ機能を導入している。

クロード2.1は、企業にとって重要な機能の進歩をもたらすだけでなく、20万トークンという新たな制限を設けることで、システムに伝達できる情報量を倍増させた。

これは約15万ワード、500ページ以上のコンテンツに相当する。 ユーザーは、完全なコードベース、S-1フォームのような包括的な財務諸表、あるいは “イーリアス “や “オデュッセイア “のような長大な文学作品など、広範な技術文書をアップロードできるようになった。

クロードは、大量のコンテンツやデータを処理し、対話する能力によって、情報の要約、質疑応答、トレンド予測、複数のドキュメントの比較対照などを効率的に行うことができる。

クロード2.1の特徴

  • 幻覚率の2倍減少
  • APIツールの使用
  • 開発者エクスペリエンスの向上

価格 未定

4.MPT-7B

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MPT-7BはMosaicML前訓練変換器の略で、1兆トークンのテキストとコードでゼロから訓練された。 GPTと同様、MPTもデコーダのみのトランスで動作しますが、いくつかの改良が加えられています。

費用は20万ドル
MPT-7B
はMosaicMLプラットフォーム上で9.5日間、人手を介さずにトレーニングされた。

特徴

  • 様々な会話タスクのためのダイアログを生成します。
  • シームレスで魅力的なマルチターン・インタラクションのための設備が整っている。
  • データ準備、トレーニング、微調整、配備を含む。
  • 文脈を失うことなく、非常に長い入力を処理できる。
  • 無料で利用できる。

5.コードラマ

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Code Llamaは、特にテキストプロンプトに基づいてコードを生成し、議論するために設計された大規模言語モデル(LLM)です。 これは、一般に公開されているコーディングタスク用のLLMの中では、最先端の開発である。

によると
メタのニュースブログ
Code Llamaはオープンモデルの評価をサポートし、コミュニティが能力を評価し、問題を特定し、脆弱性を修正できるようにすることを目的としている。

CodeLIamaの特徴:

  • コーディング学習者の参入障壁を下げる。
  • 堅牢で文書化されたソフトウェアを書くための生産性向上および教育ツールとしての役割を果たす。
  • Python、C++、Java、PHP、Typescript(Javascript)、C#、Bashなど、一般的なプログラミング言語に対応。
  • パラメータは7B、13B、34Bの3つのサイズがあり、それぞれ500Bトークンのコードとコード関連データで学習される。
  • コストゼロで導入できる。

6.ミストラル-7B AIモデル

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ミストラル 7B はMistral AIチームによって開発された大規模な言語モデルである。 これは73億ものパラメータを持つ言語モデルであり、複雑な言語パターンを理解し、生成する能力があることを示している。

さらに、ミストラル -7Bは、史上最高の7Bモデルであると主張している。
史上最高の7Bモデル
いくつかのベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、言語学習における有効性を証明している。

ミストラル-7Bの特徴

  • グループ化されたクエリー・アテンション(GQA)を利用して推論を高速化し、クエリーの処理効率を向上。
  • スライディングウィンドウアテンション(SWA)を実装し、より長いシーケンスをより少ない計算コストで処理。
  • さまざまなタスクの微調整が容易で、さまざまな用途に適応できる。
  • 利用は無料。

7.チャットGLM2-6B

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ChatGLM2-6B
は、オープンソースのバイリンガル(中国語-英語)チャットモデルChatGLM-6Bの第2バージョンです。ChatGPTに代わる軽量なチャットモデルの需要に応えて、中国の清華大学の研究者によって開発されました。

ChatGLM2-6B 特徴

  • 英語と中国語の1兆以上のトークンで学習。
  • 1兆4,000億以上のトークンで事前学習し、言語理解を向上。
  • 2Kから32Kに拡張された、より長いコンテクストをサポート。
  • 様々なデータセット(MMLU、CEval、BBH)において、同規模の競合モデルを凌駕。

無料版: 利用可能
価格 お問い合わせください。

AIツールとは何か?

AIツールは、人工知能アルゴリズムを利用して特定のタスクを実行し、複雑な問題を解決するソフトウェア・アプリケーションである。 これらのツールは、医療、金融、マーケティング、教育など、さまざまな業界に応用され、タスクの自動化、データの分析、意思決定の支援に役立っている。

AIツールの利点には、プロセスの効率化、時間の節約、バイアスの軽減、反復作業の自動化などがある。

しかし、導入にコストがかかる、雇用が奪われる可能性がある、感情的・創造的能力が不足している、といった課題が目立っている。 こうしたデメリットを軽減するために、重要なのは適切なAIツールを選択することだ。

2023年、最高のAIツールはどれか?

AIツールの思慮深い選択と戦略的導入は、特定のニーズに対して最も価値を提供するものに集中することでコストを削減することができる。 AIツールを慎重に選択し、統合することで、AIツールの利点を活用しながら課題を最小限に抑え、よりバランスの取れた効果的なテクノロジーの活用につなげることができる。

2023年のAIツール・トップ13はこれだ。

 

1.AIのチャットGPTを開く

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チャットGPT は自然言語処理AIモデルで、人間のような会話の答えを生成する。 ケーキの焼き方」という簡単な質問から、高度なコードを書くこともできる。 エッセイ、ソーシャルメディアへの投稿、電子メール、コードなどを生成することができる。

このボットを使って、最もシンプルな方法で新しいコンセプトを学ぶことができます。

このAIチャットボットは、2022年11月にResearch and Artificial companyであるOpen AIによって構築・発表され、瞬く間にネットユーザーの間でセンセーションを巻き起こした。

特徴

  • AIはチャットボットのようで、ユーザーフレンドリーになっている。
  • 様々なトピックに関する知識がある。
  • 多言語対応で、50以上の言語に対応している。
  • GPT 3バージョンは無料で使用できる。

無料版: 利用可能

価格設定:

  • チャットGPT-3: 無料
  • チャットGPTプラス: 20ドル/月



ラーフル・ショーカンド


共同創設者


ウィリエール

最近、私たちはChatGPTを使って、企業顧客から最もリクエストの多かったAndroidアプリの機能を実装しました。 顧客にとって適切なSaaSであるためには、その機能を開発しなければならなかった。 ChatGPTを使うことで、複雑な数学的、論理的なJAVA関数を命令することができ、私たちの要求を正確に満たすことができました。 1週間もかからずに、JAVAのコードを修正して適応させることで、この機能をエンタープライズのお客様に提供することができました。 この機能を立ち上げると、すぐにB2B SaaSの契約数と収益が25~30%増加しました。

2.GPT-4 ターボ 128K コンテキスト

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GPT-4 ターボ 128K コンテキスト
は、GPT 3.5の改良された高度なバージョンとしてリリースされました。 128Kのコンテキスト・ウィンドウでは、RAG(Retrieval Augmented Generation)のようなテクニックを使用して、アプリケーションのためにはるかに多くのカスタム・データを取得することができます。

特徴

  • ユーザーの自然言語入力に基づき、機能的な呼び出しを強化。
  • JSONモードを使用したソフトウェアシステムとの相互運用。
  • シードパラメータを使用した再現性のある出力を提供。
  • 2023年4月まで19ヶ月間、知識の締め切りを延長する。


無料版 利用不可
価格設定:

  • 入力 0.01ドル/1000トークン
  • 出力 0.3ドル/1000トークン

3.チャットGPT4ビジョン

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オープンAIがマルチモーダル
GPT-4ビジョン
2023年3月 このバージョンは、様々な種類のテキストやビジュアル形式を処理することができるので、チャットGPTの最も便利なバージョンの一つです。 GPT-4は高度な画像とナレーション機能を備えており、さまざまなイノベーションとユースケースを解き放つ。

ChatGPT-4の生成AIは、ChatGPT-3の500倍にあたる100兆個のパラメータで学習される。

特徴

  • 写真、文書、手書きのメモ、スクリーンショットなど、視覚的な入力を理解する。
  • 入力としてアップロードされたビジュアルをもとに、オブジェクトや図形を検出・分析。
  • グラフやチャートなどのビジュアル形式のデータ分析を提供。
  • 3倍の費用対効果モデルを提供
  • 4096個の出力トークンを返す

無料版 利用不可
価格設定 使用した分だけ支払うモデル

4.GPT3.5ターボ・インストラクター

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GPT3.5ターボ・インストラクター は、GPT-3バージョンで再発した問題を軽減するためにリリースされた。 これらの問題には、不正確な情報、古い事実などが含まれる。

そのため、3.5バージョンは、ユーザーのクエリに対して論理的、文脈的に正しく、直接的なレスポンスを返すように特別に設計されている。

特徴

  • 指示を理解し、効率的に実行する。
  • 数少ないトークンを使って、より簡潔で的確なものを作る。
  • ユーザーのニーズに合わせた、より迅速で正確な回答を提供。
  • 暗記よりも精神的な推理力を重視。


無料版 利用不可
価格設定:

  • 入力 0.0015ドル/1000トークン
  • 出力 0.0020ドル/1000トークン

5.マイクロソフトのAIツール「コパイロット

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コパイロット365 は、マイクロソフト・オフィス全体で動作する本格的なAIツールである。 このAIを使えば、文書の作成、電子メールの読み取り、要約、返信、プレゼンテーションの作成などができる。 従業員の生産性を向上させ、ワークフローを合理化するために特別に設計されています。

特徴

  • 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
  • プレゼンテーションを作成し、要約する。
  • Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
  • Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
  • 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

6.SAPのジェネレーティブAIアシスタントジュール

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ジュールはジェネレーティブ
AIアシスタントです。
人事、財務、サプライチェーン、調達、カスタマーエクスペリエンスなどのSAPアプリケーションに組み込まれている。

このAI技術を使えば、必要なときにいつでも迅速な対応と洞察に満ちた洞察を得ることができ、遅滞なく迅速な意思決定が可能になる。

特徴

  • 販売実績の把握と改善、問題点の特定、解決策の提案を支援する。
  • すべてのSAPソリューションの新しいシナリオを継続的に提供する。
  • 偏りのない職務内容や適切な面接質問を作成することで、人事に役立ちます。
  • 平易な言語によるクエリに基づいてインテリジェントな回答を提供することで、SAPのユーザーエクスペリエンスを変革します。

無料版: 利用可能

価格お問い合わせください。

7.メタのAIスタジオ

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メタのAIスタジオ は、企業が顧客と交流する方法を向上させるというビジョンを持って構築されている。 Instagram、Facebook、Messengerなど、さまざまなプラットフォーム上のメッセージング・サービスを使って顧客と対話するためのカスタムAIチャットボットを企業が作成できる。

AI Studioの主なユースケースは、eコマースとカスタマーサポートの分野である。

特徴

  • 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
  • プレゼンテーションを作成し、要約する。
  • Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
  • Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
  • 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

8.EYのAIツール

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EY AI は、人間の能力と人工知能(AI)を統合し、組織によるAIの確実かつ責任ある採用を促進する。 EYの豊富なビジネス経験、業界の専門知識、先進的なテクノロジー・プラットフォームを活用し、変革的なソリューションを提供します。

特徴

  • 様々な領域での経験を活かし、特定のビジネスニーズに合わせたAIソリューションとインサイトを提供。
  • EY Fabricを通じて、最先端のAI機能を包括的なソリューションにシームレスに統合。
  • EY Fabricを通じて、AI機能をスピードとスケールで組み込む。

無料版 EY従業員は無料

価格お問い合わせください。

 

9.アマゾンの販売者向けジェネレーティブAIツール

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アマゾンは最近
Amazonセラー向けAI
それは、製品に関連するいくつかの機能を支援するものである。 商品タイトル、箇条書き、説明文、リスト詳細などを簡単に書くことができます。

このAIは、出品者のために最小限の時間と労力で高品質の出品と魅力的な商品情報を作成することを目指している。

特徴

  • 売り手にとって魅力的な商品タイトル、箇条書き、説明文を作成。
  • 自動モニタリングで製品のボトルネックを見つける。
  • 自動チャットボットを生成し、顧客満足度を高める。
  • 時系列とデータタイプを使用して、エンドツーエンドの予測モデルを生成します。

無料版 無料トライアルあり

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10.アドビのデザイナー向けジェネレーティブAIツール

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アドビのジェネレーティブAI for Designersは、デザイナーの創造的なプロセスを強化することを目的としている。 このツールを使えば、プロンプトを使って数秒でシームレスにグラフィックを生成したり、画像を拡大したり、画像内の要素を移動したりすることができます。

このAIは、画像内のあらゆる場所を移動、追加、置換、削除できるようにすることで、デザイナーの自然な創造性を拡大し、サポートすることを目的としている。

特徴

  • テキストプロンプトを画像に変換。
  • オブジェクトを削除したり、新しいオブジェクトをペイントするためのブラシを提供します。
  • ユニークなテキスト効果を提供します。
  • 3D要素を画像に変換。
  • 画像内のオブジェクトを移動する。

無料版: 利用可能

価格月額4.99ドル

11.グーグルのクリエイティブ・ガイダンスAIツール

aiツール更新モデルllms

グーグルは、動画アナリティクスのオプションで、広告最適化のための新しいAI製品「Creative Guidance AI」を発表した。
クリエイティブガイダンスAI
. このツールは、あなたの広告動画を分析し、Googleのベストプラクティスと要件に基づいて洞察力のあるフィードバックを提供します。

さらに、ビデオを作成するのではなく、既存のビデオを最適化するための貴重なフィードバックを提供する。

特徴

  • 動画の5秒以内にブランドロゴが表示されているかどうかを調べる。
  • マーケティングの目的に基づき、動画の長さを分析する。
  • 高品質のボイスオーバーをスキャンする。
  • 映像のアスペクト比を分析する。

無料版 無料

価格お問い合わせください。

12.Grok: 次世代の生成AIツール

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

Grok AI は、イーロン・マスクのAIスタートアップであるxAIが開発した大規模な言語モジュールである。 このツールは330億のパラメータでトレーニングされており、700億のパラメータを持つMetaのLLaMA 2に匹敵する。

実際、次のように語っている。
インディアン・エクスプレス
最新のレポートによると、ゴーク1号はクラウズ2号とGPT3.5を上回っているが、GPT4号はまだ上回っていない。

特徴

  • Xプラットフォーム(旧Twitter)からリアルタイム情報を抽出。
  • ブースト・インタラクションへの対応にユーモアや皮肉を取り入れる、
  • 多くのAIが拒否する「スパイシーな質問」に答えることができる。

無料版 30日間無料トライアル

価格16ドル/月

生産性をお探しですか? ここでは、あなたが知っておくべき10のユニークなAIツールを紹介する!

大規模言語モデル(LLM)とAIツール:その違いは?

LLMは生成AIの特殊なサブセットであるが、すべての生成AIツールがLLMフレームワーク上に構築されているわけではない。 ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音楽など、さまざまな形式のオリジナルコンテンツを作成できる、より広範なAI技術を包含している。 これらのツールは、コンテンツを生成するために、LLMを含む基礎となるAIモデルに依存している。

一方、LLMは言語ベースのタスクのために特別に設計されている。 ディープラーニングとニューラルネットワークを活用し、人間のようなテキストを理解、解釈、生成することに優れている。 彼らは主に言語処理に重点を置いており、テキスト生成、翻訳、質問応答などのタスクに長けている。

重要な違いは、その範囲と適用範囲にある: ジェネレーティブAIとは、複数の領域にわたってオリジナルのコンテンツを創造するあらゆるAIを指す広義のカテゴリーであり、LLMは言語関連のタスクに特化したジェネレーティブAIの一種である。 この区別は、AIランドスケープにおけるそれぞれの役割と能力を理解する上で極めて重要である。


デイビッド・ワトキンス
製品管理ディレクター
エトス

EthOSでは、Alを私たちのプラットフォームに統合した経験は、変革をもたらしました。 IBM Watsonのセンチメントとトーン分析を活用することで、新しいウェブサイトのデザイン、家庭内での製品テスト、その他多くの定性調査において、顧客のセンチメントや感情を迅速に収集することができます。

13.コーディーを試して、ビジネスを簡素化しよう!

Codyは、OpenAIの高度なGPTモデル、特に3.5ターボと4.5ターボを使用してチャットボットを作成するための、アクセス可能でコードなしのソリューションです。 このツールは使いやすく設計されており、技術的なスキルを必要としないため、幅広いユーザーに適しています。 Codyにデータを入力するだけで、あとはCodyが効率的に管理し、手間のかからない体験をお約束します。

Codyの際立った特徴は、特定のモデルのバージョンから独立していることで、ユーザーはボットを再教育することなく、最新のLLMアップデートに対応することができる。 また、カスタマイズ可能なナレッジベースが組み込まれており、継続的に進化することで能力を高めている。

企業内でのプロトタイピングに理想的なCodyは、AIモデルを一から構築する複雑さを伴うことなく、GPTモデルの可能性を示す。 パーソナライズされたモデル・トレーニングのために、様々な形式の企業データを使用することができますが、プライバシーと整合性を維持するために、機密性のない一般公開されているデータを使用することをお勧めします。

堅牢なGPTエコシステムを求める企業向けに、コーディはエンタープライズグレードのソリューションを提供している。 そのAI APIは、さまざまなアプリケーションやサービスへのシームレスな統合を容易にし、ボット管理、メッセージ送信、会話追跡などの機能を提供する。

さらに、Codyは以下のようなプラットフォームと統合することができる。
スラック
,
Discord
そして
Zapier
そして
ボットを他人と共有
. モデルの選択、ボットの性格、信頼度、データソースの参照など、さまざまなカスタマイズオプションが用意されており、特定のニーズに合ったチャットボットを作成することができます。

Codyの使いやすさとカスタマイズ・オプションの融合は、複雑なAIモデル開発に踏み込むことなくGPTテクノロジーの活用を目指す企業にとって優れた選択肢となっている。


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ファルコン180Bと40B:使用例、性能、違い

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

ファルコンLLMは、その技術力の高さだけでなく、オープンソースであることで、高度なAI機能をより多くの人々が利用できるようにしていることでも、その存在を際立たせている。 ファルコン180B、40B、7.5B、1.3Bを含む一連のモデルを提供している。 それぞれのモデルは、異なる計算能力とユースケースに合わせて調整されている。

例えば、180Bは最も大型でパワフルなモデルで、複雑な作業に適している。

ファルコンLLMのオープンソースの性質、特に7Bと40Bのモデルは、AI技術へのアクセスに対する障壁を取り除く。 このアプローチは、個人や組織がそれぞれの環境でこれらのモデルを展開できる、より包括的なAIエコシステムを育成し、AIアプリケーションの革新と多様性を促進する。

ファルコン40Bとは?

ファルコン40Bはファルコン・ラージ・ランゲージ・モデル(LLM)スイートの一部であり、高い計算効率と高度なAI能力のギャップを埋めるために特別に設計されている。 これは400億のパラメーターを持つ生成AIモデルで、パフォーマンスと必要リソースのバランスを提供する。

ファルコンLLM 40Bは何ができるのか?

ファルコン40Bは、クリエイティブなコンテンツ生成、複雑な問題解決、カスタマーサービス業務、バーチャルアシスタンス、言語翻訳、感情分析など、幅広いタスクに対応できる。

このモデルは、反復的な作業を自動化し、様々な産業における効率を向上させる能力において、特に注目に値する。ファルコン40Bはオープンソースであるため、アクセシビリティとイノベーションの面で大きな利点があり、商業目的で自由に使用したり変更したりすることができます。

ファルコン40Bはどのように開発され、訓練されたのか?

Falcon 40 Bの開発には、GPUと高度なデータ処理が広範囲に使用されました Falcon 40Bは、AWS SageMaker上で、384個のA100 40GB GPUを使い、ZeROと並行して、テンソル並列(TP=8)、パイプライン並列(PP=4)、データ並列(DP=12)を組み合わせた3D並列アプローチを採用し、トレーニング処理を行った。 このトレーニング段階は2022年12月に開始され、2カ月かけて終了した。

この訓練により、言語と文脈に対する卓越した理解がモデルに備わり、自然言語処理の分野で新たな基準を打ち立てた。

ファルコン40BのアーキテクチャーデザインはGPT-3のフレームワークをベースにしているが、パフォーマンスを向上させるために大幅な変更が加えられている。 このモデルは、回転位置埋め込みを利用して、シーケンスコンテキストの把握を向上させる。

そのアテンションメカニズムは、マルチクエリーアテンションとフラッシュアテンションによって強化され、より豊かな処理を可能にしている。 デコーダーブロックでは、ファルコン40Bは並列注意と多層パーセプトロン(MLP)構成を統合し、計算効率と有効性のバランスを保つために2層正規化アプローチを採用している。

ファルコン180Bとは?

ファルコン180Bは、ファルコンLLMスイートの最高峰であり、1,800億ものパラメータを誇ります。 この因果デコーダのみのモデルは、RefinedWebの膨大な3.5兆トークンに対して学習されており、オープンソースのLLMとしては最も先進的なものの一つとなっている。 によって建設された。
TII
.

推論、コーディング、熟練度、知識テストにおいて比類のない能力を提供し、幅広い自然言語処理タスクに優れている。

研究論文、法律文書、ニュース、文献、ソーシャルメディア上の会話など、多様なデータソースを含む広範なRefinedWebデータセットでのトレーニングにより、様々なアプリケーションに対応できるようになりました。

ファルコン180 Bのリリースは、AI開発における重要なマイルストーンであり、マルチタスク言語理解やベンチマークテストにおいて、他の主要な独自モデルに匹敵し、さらにそれを上回る驚くべきパフォーマンスを示している。

ファルコン180Bの仕組み

TIIのファルコン40Bモデルの進化版として、ファルコン180Bモデルは最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを持つ自動回帰型言語モデルとして機能します。

このモデルは、RefinedWebとAmazon SageMakerから入手したウェブデータを含む、3.5兆もの膨大なデータトークンで訓練されている。

ファルコン180Bは、Gigatronと呼ばれるカスタム分散トレーニングフレームワークを統合しており、ZeRO最適化とカスタムTrionカーネルによる3次元並列性を採用している。 この技術の開発はリソース集約的で、最大4096GPU、合計700万GPU時間を費やした。 この大規模な訓練により、ファルコン180Bはラマ2などの同型機よりも約2.5倍大きくなっている。

ファルコン180Bには、スタンダードモデル180Bと180B-Chatの2つのバージョンがあります。 前者は事前に訓練されたモデルで、企業が特定の用途に合わせて微調整できる柔軟性がある。 後者の180B-Chatは、一般的な指示用に最適化されており、指示データと会話データセットで微調整されているため、アシスタント・スタイルのタスクに適している。

ファルコン180Bの性能は?

性能面では、ファルコン180Bは一流の結果を出し、多くの既存のソリューションを凌駕することで、AI業界におけるUAEの地位を確固たるものにしている。

ハギング・フェイスのリーダーボードでは高得点を獲得しており、グーグルのPaLM-2のような独自のモデルと拮抗している。 GPT-4にはわずかに及ばないものの、ファルコン180 Bの膨大なテキストコーパスでの訓練は、様々な言語タスクにおける卓越した言語理解と熟練を可能にし、Gen-AIボットの訓練に革命をもたらす可能性がある。
ファルコン180Bを際立たせているのは、そのオープン・アーキテクチャであり、膨大なパラメータ・セットを持つモデルへのアクセスを提供することで、言語処理における研究と探求に力を与えている。 この能力は、医療、金融、教育などの分野に多くの機会をもたらす。

ファルコン180Bへのアクセス方法

ファルコン180BへのアクセスはHuggingFaceとTIIのウェブサイトから可能で、チャット版の実験的プレビューも含まれる。 AWSはまた、Amazon SageMaker JumpStartサービスによるアクセスも提供し、ビジネスユーザーのモデル導入を簡素化する。

ファルコン40Bと180Bの違いは?

Falcon-40BはApache 2.0ソフトウェアライセンスで、Falcon-180BはTIIライセンスで利用可能です。 ファルコン40Bと180Bのその他の主な違いを4つ挙げよう:

1.モデルのサイズと複雑さ

ファルコン40Bは400億のパラメーターを持ち、パワフルでありながら、計算資源の点でより扱いやすいモデルとなっている。 一方、ファルコン180Bは、1800億のパラメータを持つはるかに大きなモデルであり、強化された能力と複雑さを提供する。

2.トレーニングとデータ活用

ファルコン40Bは1兆個のトークンで訓練され、言語と文脈を幅広く理解する。 ファルコン180Bは、3兆5千億のトークンに対するトレーニングでこれを上回り、よりニュアンスのある洗練された言語モデルを実現した。

3.アプリケーションとユースケース

ファルコン40Bは、コンテンツ生成、カスタマーサービス、言語翻訳を含む幅広い汎用アプリケーションに適しています。 ファルコン180Bは、より深い推論と理解を必要とする複雑なタスクの処理に長けており、高度な研究開発プロジェクトに理想的です。

4.リソース要件

ファルコン40Bは、より少ない計算能力で動作するため、より幅広いユーザーやシステムに利用可能です。 ファルコン180Bは、その大きさと複雑さから、ハイエンドのアプリケーションや研究環境をターゲットに、かなり多くの計算資源を要求する。

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F-FAQ(ファルコンのよくある質問)

1.ファルコンLLMと他の大規模言語モデルとの違いは?

ファルコンLLM、特にファルコン180Bと40Bのモデルは、そのオープンソースの性質と印象的なスケールによって際立っている。 1,800億のパラメータを持つファルコン180Bは、3兆5,000億トークンという驚異的なトークンで訓練された、オープンソースで利用可能な最大級のモデルである。 この広範なトレーニングにより、卓越した言語理解力と多用途な応用が可能になる。 さらに、ファルコンLLMは、マルチクエリーアテンションやカスタムTrionカーネルといった革新的なテクノロジーをアーキテクチャに採用することで、その効率性と有効性を高めています。

2.ファルコン40Bのマルチクエリーアテンションメカニズムはどのように機能するのか?

ファルコン40Bは独自のマルチクエリーアテンションメカニズムを採用しており、従来のマルチヘッドアテンションスキームとは異なり、単一のキーと値のペアがすべてのアテンションヘッドで使用される。 このアプローチは、事前学習プロセスに大きな影響を与えることなく、推論中のモデルのスケーラビリティを改善し、モデルの全体的なパフォーマンスと効率を向上させる。

3.ファルコン40Bと180Bの主な用途は?

ファルコン40Bは汎用性が高く、コンテンツ生成、カスタマーサービス、言語翻訳を含む様々なタスクに適しています。 より高度なファルコン180Bは、高度なリサーチ、コーディング、熟練度評価、知識テストなど、深い推論を必要とする複雑なタスクを得意とする。 また、多様なデータセットに対する豊富なトレーニングにより、Gen-AIボットのトレーニングにも威力を発揮する。

4.Falcon LLMは特定のユースケースのためにカスタマイズできますか?

ファルコンLLMの主な利点の1つは、オープンソースであることで、ユーザーは特定のアプリケーションのためにモデルをカスタマイズし、微調整することができます。 例えば、ファルコン180Bモデルには、標準的な事前学習済みモデルとチャット最適化バージョンの2種類があり、それぞれ異なる要件に対応している。 この柔軟性により、各組織は独自のニーズにこのモデルを適応させることができる。

5.ファルコンLLMモデルを実行するために必要な計算量は?

ファルコンLLMモデル、特にファルコン180Bのような大型モデルの実行には、かなりの計算リソースが必要です。 例えば、ファルコン180Bは推論に約640GBのメモリを必要とし、そのサイズの大きさから標準的な計算機システムで実行するのは困難である。 このようなリソースの需要の高さは、特に継続的なオペレーションを行う場合など、モデルの使用を計画する際に考慮する必要がある。

6.ファルコンLLMはAIの研究開発にどのように貢献するか?

ファルコンLLMのオープンソースフレームワークは、グローバルなコラボレーションとイノベーションのプラットフォームを提供することで、AIの研究開発に大きく貢献します。 研究者や開発者はこのモデルに貢献し、改良を加えることができ、AIの急速な進歩につながる。 この協力的なアプローチにより、ファルコンLLMはAI技術の最前線に立ち続け、進化するニーズや課題に適応していくことができるのです。

7.ファルコンLLMとLLaMAではどちらが勝つか?

この比較では、ファルコンがより有利なモデルとして浮上した。 ファルコンはサイズが小さいため、訓練や活用にかかる計算量が少なく、効率的なAIソリューションを求める人々にとって重要な考慮事項となっている。 テキスト生成、言語翻訳、幅広いクリエイティブなコンテンツ作成などのタスクに秀でており、高い汎用性と熟練度を示している。 さらに、ファルコンのコーディング作業を支援する能力は、さまざまな技術的応用における有用性をさらに拡大する。


一方、LLaMAは、それ自体手ごわいモデルではあるが、この比較ではある種の限界に直面している。 サイズが大きいということは、トレーニングにも使用にも計算コストがかかるということであり、リソースが限られているユーザーにとっては大きな要因となりうる。 パフォーマンスという点では、LLaMAはテキストの生成、言語の翻訳、多様なタイプのクリエイティブなコンテンツの作成において、ファルコンの効率性には到底及ばない。 さらに、その能力はコーディング作業には及ばないため、プログラミング関連の支援が必要なシナリオでは適用が制限される。

ファルコンとLLaMAはそれぞれの領域で印象的だが、ファルコンの方がより小型で効率的な設計であり、コーディングを含む幅広い機能と相まって、この比較ではファルコンに優位性がある。