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.

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

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

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。

続きを読むファルコンLLMの商業的有用性、オープンソース技術、そして未来

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。

Adobe FireflyによるデザイナーのためのジェネレーティブAIクレジット [Latest Update]

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

デザインにおけるジェネレーティブAIの世界市場は急成長し、2032年までに77億5,483万ドルという驚異的な規模に達すると予測されている。
34.11%
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アドビは9月、画期的なイノベーションである「Fireflyウェブアプリケーション」を発表し、この革命に大きく貢献した。
Fireflyウェブアプリケーション
. その後、より多くの機能が追加された。 デザイナーにとって、このプラットフォームは、AIを使ってクリエイティブなアイデアをより良いものにできる楽しい場所のようなものだ。

6ヶ月間のベータ期間終了後、アドビはFireflyの機能をAdobe Creative Cloud、Adobe Express、Adobe Experience Cloudなどのクリエイティブエコシステムにシームレスに統合し、商用利用が可能になりました。

このブログでは、Fireflyを搭載したAdobeのGenerative AI with creditsが、デザイナーのゲームをどのように変えているのかを探ります。

ホタルの生成AIモデルの創造力

ホタルのジェネレーティブAIモデルは、画像、テキストエフェクト、ベクターなど、さまざまなクリエイティブ領域に対応しています。 これらのモデルが印象的なのは、100以上の言語で書かれた指示を理解し、それに反応できるからだ。 こうすることで、世界中のデザイナーが、魅力的で商業的に有効なコンテンツを作ることができる。

さらにエキサイティングなのは、AdobeがCreative Cloud内の複数のアプリケーションにFireflyを搭載した機能を統合したことだ。 幅広い創造的なエンパワーメントを提供する。 例えば、Photoshopのジェネレーティブフィルとジェネレーティブエキスパンド、Illustratorのジェネレーティブリカラー、Adobe Expressのテキストから画像への変換とテキストエフェクトなどがあります。

企業レベルのイノベーションでデザイナーに力を与える

アドビが新しいアイデアや技術を提供する姿勢は、個人のクリエイターだけでなく、大企業にも当てはまる。 Firefly for Enterpriseは、Adobe GenStudioとExpress for Enterpriseに最先端のジェネレーティブAI機能をもたらします。 ビジネスクライアントとの緊密な連携により、アドビはクライアントが独自の資産やブランド固有のコンテンツを使用してAIモデルをカスタマイズできるようにしている。

Accenture、IHG Hotels & Resorts、Mattel、NASCAR、NVIDIA、ServiceNow、Omnicomなどの国際的な有名企業が、すでにFireflyを使用して業務をより簡単かつ迅速に行っています。 彼らはお金を節約し、コンテンツを準備するスピードを上げるために利用している。

さらに、企業顧客はFirefly APIにアクセスできる。 これにより、このクリエイティブなパワーを自社のエコシステムと自動化ワークフローに簡単に統合することができる。 知的財産権(IP)補償の付加的な利点は、Fireflyを通じて生成されたコンテンツが安全であり、法的な複雑さから解放されることを保証します。

ジェネレーティブAIの新時代

アドビは、ジェネレーティブ画像ワークフローをより身近で柔軟なものにするため、ジェネレーティブAIにクレジットベースのシステムを導入している。

Firefly ウェブアプリケーション、Express Premium、および Creative Cloud 有料プランのユーザーには、「高速」ジェネレーティブクレジットが割り当てられるようになりました。 これらのクレジットはトークンの役割を果たす。 そのため、ユーザーはPhotoshop、Illustrator、Express、Fireflyウェブアプリケーションなどのアプリケーションを使って、テキストベースのプロンプトを画像やベクターに変換することができる。

最初の “高速 “ジェネレーティブクレジットを使い果たした人は、ゆっくりとしたペースでコンテンツを生成し続けるか、Fireflyの有料購読プランで追加クレジットを購入することができます。

2023年11月、アドビはサブスクリプションパックを通じて、「高速」ジェネレーティブクレジットを追加で取得できるオプションをユーザーに提供する予定だ。 この動きは、ジェネレーティブAIの創造的な可能性を最大限に活用する上で、さらに便利なものとなるだろう。

1.ジェネレーティブ・クレジットとは?

ジェネレーティブクレジットは、あなたが権利を持つアプリケーションでFireflyのジェネレーティブAI機能にアクセスするために使用するものです。 クレジット残高は毎月補充されます。

2.ジェネレーティブ・クレジットはいつ更新されますか?

有料プランの場合、ジェネレーティブクレジットは毎月更新されます。 例えば、15日にプランが始まった場合、クレジットは毎月15日にリセットされます。 サブスクリプションなしの無料ユーザーとして、Fireflyを利用した機能を初めて利用する際に、ジェネレーティブクレジットを受け取ることができます。 例えば、15日にホタルのウェブサイトにログインし、Text to Imageを使用した場合、25ジェネレーティブ・クレジットを獲得し、翌月の15日まで使用できる。 新しい月に初めてFireflyの機能を利用すると、その日から1ヶ月間有効な新しいクレジットを獲得できます。

3.ジェネレイティブ・クレジットはどのように消費されるのか?

使用するジェネレーティブ・クレジットの数は、使用するジェネレーティブAI機能の計算コストと価値に依存する。 例えば、テキスト・エフェクトで「生成」を選択したときや、テキストから画像への変換で「もっと読み込む」や「更新」を選択したときにクレジットを使用します。

ジェネレイティブ・クレジットはどのように消費されるのか?

画像ソース

 

ただし、レート表で “0 “と表示されているアクションや、Fireflyギャラリーでサンプルを見るときには、”Refresh “を選択しない限り、クレジットは使用されません。”Refresh “は新しいコンテンツを生成するため、クレジットを使用します。

Adobe firefly Generativeクレジット使用率表

画像ソース

 

クレジット消費率は2000×2000ピクセルまでの標準画像に適用されます。 この料金の恩恵を受けるには、ソフトウェアの最新バージョンを使用していることを確認してください。 利用料金は変動する可能性があり、プランは変更される場合がある。

Adobe Fireflyは継続的に進化しており、より高解像度の画像、アニメーション、ビデオ、3DジェネレーティブAI機能などの新機能やサービスが追加されるたびに、レートカードを更新する予定だ。 これらの今後の機能に対するクレジット消費は、現在のレートよりも高くなるかもしれない。

4.あなたの計画には何単位が含まれていますか?

ジェネレーティブクレジットは、Adobe FireflyのジェネレーティブAI機能で使用することができます。 これらのクレジットは毎月リセットされる。 複数のサブスクリプションをお持ちの場合、クレジットの合計は各プランの配分の組み合わせとなります。 有料のCreative CloudとAdobe Stockサブスクリプションでは、毎月の作成数が決まっており、それを過ぎるとAI機能の速度が低下する可能性があります。

有料のAdobe ExpressとAdobe Fireflyのプランには、特定の月ごとの作成も含まれており、クレジット消化後、次のサイクルまで1日2アクションを行うことができる。 無料プランのユーザーには、毎月特定のクリエーションが提供され、上限に達した後も継続的にアクセスするためのアップグレードオプションが用意されている。

5.どのようにして残りの発電クレジットを確認できますか?

Adobe IDをお持ちの場合は、Adobeアカウントでジェネレーティブクレジットの残高を確認できます。 毎月の割り当てと使用量が表示されます。 Creative Cloud、Adobe Firefly、Adobe Express、Adobe Stockの有料メンバーシップをご契約のお客様は、期間限定で、カウンターに表示される利用限度額に制限を設けません。 与信限度額は2024年1月1日以降に施行される予定である。

6.ジェネレーティブクレジットは翌月に持ち越されますか?

いいえ、ジェネレイティブ・クレジットはロールオーバーしません。 クラウドの固定された計算資源は、毎月ユーザーごとに特定の割り当てを前提としている。 クレジット残高は毎月、割り当てられた金額にリセットされます。

7.複数のサブスクリプションを持っている場合はどうなりますか?

複数のサブスクリプションをご利用の場合、ジェネレーティブ・クレジットは累積され、各プランから加算されます。 例えば、IllustratorとPhotoshopの両方を持っていれば、Adobe ExpressやFireflyだけでなく、どちらのアプリでもクレジットを使うことができる。 毎月のクレジットの合計は、各プランの配分の合計と同じになります。

複数のサブスクリプション adobe firefly ジェネレーティブAI クレジット

画像ソース

 

8.ジェネレイティブ・クレジットを使い果たしたらどうなりますか?

クレジットは毎月リセットされます。 2024年1月1日までは、有料会員には与信枠がない。 有料版Creative CloudおよびAdobe Stockをご利用の方は、クレジット制限の実施後にAI機能の利用が遅くなる可能性があり、有料版Adobe ExpressおよびAdobe Fireflyをご利用の方は、1日2回のアクションが可能です。 無料ユーザーは、アップグレードして継続的に作成することができます。

9.さらにジェネレーティブ・クレジットが必要な場合は?

クレジット・リミットが施行されるまでは、有料会員は月々の限度額を超えて作成することができる。 無料ユーザーはアップグレードすることで継続的にアクセスできる。

10.なぜアドビはジェネレーティブクレジットを使うのか?

ジェネレーティブクレジットは、アドビのアプリケーションでAdobe FireflyのAIテクノロジーを使用して、探求と創造を促進します。 これらは、AIが生成するコンテンツに必要な計算資源を反映している。 サブスクリプションによって毎月のクレジット割り当てが決定され、AI機能の計算コストと価値に基づいて消費されます。

11.ジェネレーティブ・クレジットはチームや企業のプランで共有されているか?

ジェネレーティブ・クレジットは個人単位であり、チームやエンタープライズ・プランの複数のユーザー間で共有することはできません。

12.Adobe Stockクレジットとジェネレーティブクレジットは互換性がありますか?

いいえ、Adobe Stockクレジットとジェネレーティブクレジットは別物です。 Adobe Stockクレジットは、Adobe Stockウェブサイトからコンテンツをライセンスするためのもので、ジェネレーティブクレジットは、Fireflyの機能を使用してコンテンツを作成するためのものです。

13.将来のAIの能力や機能については?

3D、ビデオ、より高解像度の画像やベクター生成のような将来的な導入には、追加のジェネレーティブ・クレジットが必要になるか、追加コストが発生する可能性がある。 最新情報は料金表をご覧ください。

AIが生成するコンテンツの信頼性と透明性

アドビのFireflyイニシアチブは、AIが生成するコンテンツの信頼性と透明性を確保する。 さまざまなスキルを持つユーザーや、多様なユースケースに対応できるよう、それぞれが調整されたさまざまなモデルを利用している。

実際、アドビの倫理的AIへのコミットメントは、著作権を侵害しないデータを使って訓練された初期モデルにも表れている。 こうすることで、生成されたコンテンツが商用利用しても安全であることが保証される。 さらに、新しいFireflyモデルが導入されると、アドビは潜在的に有害なバイアスへの対処を優先します。

コンテンツ・クレデンシャル – デジタル “栄養ラベル”

アドビは、Fireflyを使用して生成されたすべてのアセットにコンテンツクレデンシャルを搭載し、デジタル “栄養ラベル “の役割を果たしています。 これらのクレデンシャルには、アセットの名前、作成日、作成に使用したツール、編集などの重要な情報が含まれています。

このデータは、Content Authenticity Initiative(CAI)による無料のオープンソース技術によってサポートされている。 これにより、コンテンツがどこで使用、公開、保存されようとも、コンテンツとの関連性が保たれる。 これは、適切な帰属を容易にし、消費者がデジタルコンテンツについて十分な情報を得た上で意思決定するのに役立つ。

次世代AIモデル

基調講演では
時間の基調講演
10月にロサンゼルスで開催されたイベントで、アドビはいくつかの最先端のAIモデルを発表した。
ホタル画像2
スポットライトを浴びる PhotoshopのGenerative Fill(生成的塗りつぶし)などの機能を提供する、オリジナルのFirefly AI画像ジェネレーターのこの反復版は、複雑なディテールを持つより高解像度の画像を提供します。

ユーザーは、フォトリアリスティックな人物レンダリングで、葉、肌の質感、髪、手、顔の特徴などのディテールをよりリアルに体験することができます。 アドビはFirefly Image 2をウェブベースのFireflyベータ版として公開し、Creative Cloudアプリケーションへの統合を計画している。

ベクター・グラフィックスの新境地

同イベントでアドビは、ベクター画像とデザインテンプレートの生成に特化した2つの新しいFireflyモデルの導入も発表した。 Firefly Vector Modelは、テキストプロンプトによってベクターグラフィックスを作成する最初のジェネレーティブAIソリューションと考えられています。 このモデルは、マーケティングや広告グラフィック制作の効率化から、アイデア出しやムードボード開発まで、幅広い用途を開拓し、デザイナーにクリエイティブな可能性のまったく新しい領域を提供する。

前向きに

アドビのジェネレーティブAIは、Fireflyプラットフォームによって駆動され、デザインの展望を再構築している。 個人のクリエイターから企業やグローバルブランドまで、このテクノロジーはエキサイティングなクリエイティブの可能性を提供する。

ジェネレーティブクレジットのような革新的な機能と透明性へのコミットメントにより、アドビはクリエイティブツールを進化させるだけでなく、デザイン業界における信頼と倫理的なAIプラクティスを構築している。 ホタルのジェネレーティブAIの可能性を活用するデザイナーの未来は明るい。

続きを読むGrok Generative AI:機能、価格、テクノロジー

Grok Generative AI:能力、価格、技術

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

2022年、私たちはAIの導入に大きな飛躍を見た。 大規模なジェネレーティブAIが占める割合 23% テック界の さて、2025年に向けて話を進めると、大規模なAIの導入は46%に達し、興奮はさらに高まる。 このAI革命の真っ只中に、エキサイティングな新プレーヤーが堂々と登場する。 2023年11月4日、イーロン・マスクはゲームを変えるAIモデル「Grok」を公開した。

GrokAIができることの限界を押し広げるためだ。

Grokは単なるAIアシスタントではなく、機知に富み、知的で、さまざまな質問に答えることができるように設計されている。 このブログでは、Grokとは何か、その機能、そしてなぜこれほどまでに盛り上がりを見せているのかを探る。

グロック:Xの核心(前回までのツイッター)

Grok、新しい住まいを見つける
X
以前はツイッターとして知られていた。 しかし、これは単なるブランド名の変更ではなく、AIの能力を大きく前進させるものだ。 GrokはXの発案によるもので、退屈な答えを与える以上のことをするように設計されている。 あなたを楽しませ、巻き込み、そして大笑いさせるのが大好きなのだ。

ナレッジ・パワーハウス

Grokの特徴は、Xプラットフォームとの統合により、リアルタイムの知識にアクセスできることだ。 つまり、最新の出来事をスクープしているということだ。 このためGrokは、他のほとんどのAIモデルが避けて通るような厄介な問題にも取り組むことができる。

GrokはAIの世界では比較的若い。 結成からまだ4カ月と短く、トレーニング歴もわずか2カ月だ。 とはいえ、すでに大きな期待が寄せられており、Xは今後さらなる改良を加えることを約束している。

Grok-1: Grokを支えるエンジン

Grok-1はGrokの能力の原動力である。 この大規模言語モデル(LLM)は、4ヶ月前から作成され、かなりのトレーニングを受けている。

参考までに、初期のバージョンであるGrok-0は、330億のパラメーターでトレーニングされた。 それはスーパーチャージャーエンジンを搭載しているようなものだ。 と肩を並べることができる。 メタのLLaMa 2700億のパラメータを持つ。 Grok-1は、集中した育成とトレーニングの賜物である。

では、Grok-1はどうやってそんなに賢くなったのか? まあ、それは、いくつかの強烈なカスタム・トレーニングを経た。
Kubernetes
,
さび
そしてJAX。 それに、Grok-1はリアルタイムでインターネットにアクセスできる。 いつもネットサーフィンをして、最新の情報を仕入れているんだ。

しかし、ここに問題がある:Grokは完璧ではない。 それは時に、まったく的を得ていない情報や、互いに矛盾するようなものまで生み出すことがある。 だが エックスアイXに統合されたイーロン・マスクのAIスタートアップであるGrokは、Grokをより良いものにする使命を担っている。 彼らは、Grokが文脈を理解し、より多機能になり、困難なクエリを完璧に処理できるようにするために、あなたのフィードバックを求めています。

ベンチマークとその先

Grok-1はさまざまなベンチマークでテストされ、その結果は印象的だった。 HumanEvalコーディングタスクでは63.2%、MMLUベンチマークではさらに驚異的な73%を記録した。 を凌駕しているわけではないが GPT-4xAIはGrok-1の進歩にかなり感銘を受けている。 グロク0から大きく進歩したと言われているが、それは大きな進歩だ。

アカデミックな挑戦

Grok-1は数学の問題にとどまらない。 MMLUやHumanEvalのような他のさまざまなテストもこなし、コーディングのスキルも発揮している。 パイソン. それでも足りない場合は、中学・高校レベルの数学の課題に挑戦することもできる。

注目すべきは、2023年ハンガリー全国高校決勝の数学で、Grok-1がC評価(59%)を上回り、クリアしたことだ。
クロード2
(55%)、GPT-4は68%でB評価だった。

これらのベンチマーク結果は、Grok-1がOpenAIの
GPT-3.5
多くの面で。 注目すべきは、Grok-1が少ないデータセットで、大規模な計算能力を要求することなくこれを実現していることだ。

Grokのインフォグラフィック - GPT 3.5より優れている点

グロックの限定リリース – 価格は?

現在のところ、Grokのベータ版は米国の一部のユーザーに提供されている。

しかし、ここからがエキサイティングなところだ。Grokがその扉を開く準備をしているからだ。
Xプレミアム
購読者 月々₹1,300ドルで、デスクトップからアクセスすれば、Grokの超スマートな可能性への鍵が手に入る。

結論

Grokは、AIの世界における重要な一歩である。 知識、ウィット、能力の融合により、テクノロジーとの付き合い方に大きなインパクトを与えるだろう。 Grokは進化を続け、そのスキルに磨きをかけながら、単に質問に答えるだけでなく、質問の仕方を変えている。 今後、この知的で機知に富んだAIによる、さらなるエキサイティングな展開が期待される。

GPT-4ビジョン:GPT-4ビジョンは何を可能にし、なぜ重要なのか?

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

GPT-4ビジョン(GPT-4V)は、ディープラーニングとコンピュータービジョンを組み合わせた、オープンAIによる画期的な進歩である。

このモデルはテキストを理解するだけでなく、ビジュアルコンテンツにまで踏み込んでいる。 GPT-3がテキストベースの理解を得意としていたのに対し、GPT-4ビジョンは視覚的要素をレパートリーに加えることで、飛躍的な進歩を遂げた。

このブログでは、GPT-4ビジョンの魅惑的な世界を探求し、その潜在的なアプリケーション、基礎技術、そしてこの強力なAI開発に関連する倫理的考察を検証する。

GPT-4ビジョン(GPT-4V)とは何ですか?

GPT-4ビジョンは、しばしばGPT-4Vと呼ばれ、人工知能の分野で重要な進歩を遂げた。 これは、画像などの付加的なモダリティを大規模言語モデル(LLM)に統合することを含む。 マルチモーダルLLMは、言語ベースのシステムの能力を拡張し、斬新なインターフェースを導入し、より幅広いタスクを解決し、最終的にはユーザーにユニークな体験を提供する可能性を秘めているからだ。 このモデルは、自然言語理解で有名なGPT-3の成功に基づいている。 GPT-4 Visionは、このようなテキストへの理解を維持するだけでなく、ビジュアルコンテンツを処理・生成する機能を拡張している。

このマルチモーダルAIモデルは、文字情報と視覚情報の両方を理解するユニークな能力を持っている。 その大きな可能性を垣間見ることができる:

ビジュアル質問応答(VQA)

GPT-4Vは画像に関する質問に答えることができる。”この犬は何という種類の犬ですか?”とか、”この写真では何が起こっていますか?”といった答えを提供する。

画像分類

画像内のオブジェクトやシーンを識別し、車、猫、ビーチなどを区別することができる。

画像キャプション

GPT-4Vは画像の説明文を生成することができ、”赤いソファに座る黒猫 “や “ビーチでバレーボールをする人々 “といったフレーズを作ることができる。

画像翻訳

このモデルは、画像内のテキストをある言語から別の言語に翻訳することができる。

クリエイティブ・ライティング

GPT-4Vは、テキストを理解し、生成するだけでなく、詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙など、さまざまな創造的なコンテンツ形式を作成し、画像をシームレスに組み込むことができます。


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GPT-4 ターボ 128K コンテキスト:知っておくべきこと

GPT-4ビジョンにアクセスするには?

GPT-4ビジョンへのアクセスは、主にOpenAIが提供するAPIを通じて行われる。 これらのAPIにより、開発者はモデルをアプリケーションに統合することができ、さまざまなタスクにその機能を活用することができる。 OpenAIは、GPT-4 Visionのさまざまな価格層と利用プランを提供し、多くのユーザーが利用できるようにしている。 GPT-4ビジョンはAPIを通じて利用できるため、多様なユースケースに対応できる。

GPT-4ビジョンの価格は?

GPT-4 Visionの価格は、使用量、ボリューム、選択した特定のAPIやサービスによって異なる場合があります。 オープンAI 通常、公式ウェブサイトまたは開発者ポータルで詳細な価格情報を提供している。 ユーザーは、価格設定、使用量制限、サブスクリプションのオプションを検討し、最適なプランを決定することができます。

GPT-3とGPT-4ビジョンの違いは?

GPT-4ビジョンは、GPT-3よりも大きく進化しており、主にビジュアルコンテンツを理解し、生成する能力を備えている。 GPT-3がテキストベースの理解と生成に重点を置いていたのに対し、GPT-4ビジョンはテキストと画像をシームレスに統合している。 2つのモデルの主な違いは以下の通り:

マルチモーダル能力

GPT-4ビジョンは、テキストと画像を同時に処理し理解することができ、真のマルチモーダルAIとなっている。 これに対してGPT-3は、主にテキストに焦点を当てた。

視覚的理解

GPT-4ビジョンは画像を分析・解釈し、視覚的な内容に関する質問に詳細な説明と回答を提供することができます。 GPT-3は、主にテキストの領域で動作するため、この能力が欠けている。

コンテンツ・ジェネレーション

GPT-3がテキストベースのコンテンツ生成に長けているのに対し、GPT-4 Visionは、詩やコードからスクリプトや作曲に至るまで、創造的なコンテンツに画像を組み込むことで、コンテンツ生成を次のレベルに引き上げている。

イメージベース翻訳

GPT-4ビジョンは、画像内のテキストをある言語から別の言語に翻訳することができる。

GPT-4ビジョンはどのような技術を採用していますか?

GPT-4ビジョンの能力を十分に理解するには、その機能を支えるテクノロジーを理解することが重要だ。 GPT-4 Visionの中核は、ディープラーニング技術、特にニューラルネットワークに依存している。

このモデルは、人間の脳の構造を模倣した、相互接続されたノードの多層構造で構成されており、膨大なデータセットを効率的に処理し、理解することを可能にしている。 GPT-4ビジョンの主な技術要素には以下のものがある:

1.変圧器アーキテクチャ

GPT-4 Visionは、前モデルと同様、シーケンシャルデータの処理に優れたトランスフォーマーアーキテクチャを採用している。 このアーキテクチャは、テキストとビジュアル情報の処理に理想的であり、モデルの能力の強固な基盤を提供する。

2.マルチモーダル学習

GPT-4ビジョンの特徴は、マルチモーダル学習ができることだ。 つまり、このモデルはテキストと画像を同時に処理することができ、画像のテキスト説明を生成したり、ビジュアルコンテンツに関する質問に答えたり、さらにはテキスト説明に基づいて画像を生成したりすることができる。 これらのモダリティを融合させることが、GPT-4ビジョンの多用途性の鍵である。

3.事前トレーニングと微調整

GPT-4ビジョンは2段階のトレーニングを受ける。 事前学習段階では、広範なデータセットを分析することで、テキストや画像を理解し、生成することを学習する。 その後、ファインチューニングと呼ばれるドメイン固有のトレーニングプロセスを経て、用途に応じた能力が磨かれる。


LLaVAとの出会い:


GPT-4ビジョンの新たな競争相手

結論

GPT-4ビジョンは、さまざまな産業やアプリケーションに革命をもたらす可能性を秘めた強力な新ツールである。

今後も発展が続けば、さらに強力で多機能なものになり、AI主導のアプリケーションに新たな地平が開けるだろう。 とはいえ、この強力なツールが社会に利益をもたらすためには、技術革新と倫理的配慮のバランスを取りながら、GPT-4ビジョンの責任ある開発と展開が最も重要である。

AIの時代に突入した今、人類の向上のためにGPT-4ビジョンの可能性を最大限に活用するために、実務と規制を適応させることが不可欠である。


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OpenAIのChatGPTエンタープライズ:コスト、メリット、セキュリティ

よくある質問 (FAQ)

1.GPTビジョンとは何ですか?

GPTビジョンは、画像を自動的に分析して物体、テキスト、人物などを識別するAI技術だ。 ユーザーは画像をアップロードするだけで、GPT Visionは画像内容の説明を提供し、画像からテキストへの変換を可能にします。

2.GPT VisionのOCR機能と、認識できるテキストの種類を教えてください。

GPTビジョンは、手書き文字を含む画像内のテキストを正確に認識できる、業界をリードするOCR(光学式文字認識)技術を有しています。 印刷物や手書きのテキストを高精度で電子テキストに変換できるので、さまざまなシーンで活躍する。

 

3.GPT Visionは複雑なチャートやグラフを解析できますか?

そう、GPT Visionは複雑なチャートやグラフを解析することができ、データビジュアライゼーションから情報を抽出するようなタスクに威力を発揮する。

4.GPT-4Vは画像コンテンツのクロスランゲージ認識に対応していますか?

はい、GPT-4Vは中国語、英語、日本語など、世界の主要言語を含む多言語認識に対応しています。 異なる言語の画像コンテンツを正確に認識し、対応するテキスト記述に変換することができます。

5.GPT-4Vの画像認識機能はどのような場面で活用できますか?

GPT-4Vの画像認識機能は、電子商取引、ドキュメントのデジタル化、アクセシビリティサービス、言語学習など、さまざまな用途に利用できる。 個人でも企業でも、画像を多用する作業を支援し、作業効率を向上させることができる。

6.GPT-4Vはどのような画像を解析できますか?

GPT-4Vは、解釈するのに十分な鮮明な画像であれば、写真、図面、図表など、さまざまな種類の画像を解析することができる。

7.GPT-4Vは手書き文書の文字を認識できますか?

そう、GPT-4Vは高度なOCR技術により、手書き文書のテキストを高い精度で認識できるのだ。

8.GPT-4Vは多言語のテキスト認識に対応していますか?

はい、GPT-4Vは多言語認識に対応しており、多言語のテキストを認識できます。

9.GPT-4Vの画像認識精度は?

GPT-4Vの画像認識精度は、画像の複雑さや質によって異なる。 製品やロゴのような単純な画像に対して高い精度を示す傾向があり、トレーニングを重ねることで継続的に向上する。

10.GPT-4Vの使用制限はありますか?

– GPT-4Vの利用制限は、契約プランによって異なります。 無料ユーザーの場合、1ヶ月あたりのプロンプト数が制限される場合がありますが、有料プランの場合、それ以上の制限があったり、制限がなかったりします。 さらに、有害な使用例を防ぐために、コンテンツフィルターが設置されている。

トリビア(?)

 

GPT-4ターボ128Kコンテクスト:知っておくべきこと

GPT-4 Turbo 128K: Slashed Prices and New Updates

OpenAIの待望のDevDayイベントは、いくつかのエキサイティングなニュースと価格リークをもたらし、AIコミュニティを期待でざわつかせた。 主なハイライトは、GPT-4ターボのリリース、各種サービスの大幅値下げ、GPT-4ターボ128kコンテキストウィンドウ、アシスタントAPIの公開などである。 その詳細を掘り下げ、これらの開発がAIの未来をどのように形作るのかを見てみよう。

GPT-4ターボ:低価格でパワーアップ

このイベントのヘッドラインを飾ったのは、間違いなくGPT-4ターボのお披露目だった。 この先進的なAIモデルは、128Kという驚異的なコンテキスト・ウィンドウを誇り、前身のGPT-3.5から大きく飛躍した。 この拡張されたコンテキストにより、GPT-4ターボは1つのコンテキストウィンドウで400ページの書籍に相当する情報を読み取り、処理することができる。 GPT-4ターボが同等のコンテキストサイズを提供するようになったからだ。

しかし、ニュースはそれだけにとどまらない。 GPT-4ターボは、より大きなコンテキスト・ウィンドウを提供するだけでなく、より高速な出力を実現し、GPT-4の数分の一の入出力価格で入手可能である。 この強化された能力と費用対効果の組み合わせにより、GPT-4ターボはAIの世界におけるゲームチェンジャーとして位置づけられる。

OpenAIの開発日の価格がリーク 128kコンテキストのgpt-4ターボ

全面値下げ

OpenAIは、AIをこれまで以上に身近で手頃なものにしようとしている。 リークされた情報によれば、GPT-3.5の投入コストは33%削減されたという。 さらに、GPT-3.5モデルのデフォルトは16Kになり、ユーザーにとってより費用対効果が高くなりました。 これらの変更は、AIの利用を民主化し、より多くの人々がこれらのモデルの力を活用できるようにすることを目的としている。

多くのAIアプリケーションにとって重要なリソースであるファインチューニング・モデルも、大幅な価格引き下げの恩恵を受けている。 微調整されたモデルの推論コストは、入力で75%、出力で60%近くも削減されるという。 これらの削減により、開発者や組織はAI主導のソリューションをより経済的に展開できるようになる。

OpenAIの開発日の価格がリーク 128kコンテキストのgpt-4ターボ

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アシスタントAPI:AIの新たなフロンティア

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OpenAIのDevDayでは、近日公開予定のAssistants APIも紹介された。Assistants APIは、APIを介してユーザーにコードインタプリタと検索機能を提供する予定だ。 このイノベーションにより、さまざまなアプリケーションへのAIの統合が効率化され、開発者はより強力でダイナミックなソリューションを構築できるようになると期待されている。

Dall-E 3とDall-E 3 HD:クリエイティブの地平を広げる

このイベントでは、Dall-E 3とDall-E 3 HDの導入も明らかにされた。 これらのモデルは、創造的なAIの限界を押し広げることを約束する一方で、Dall-E 2に比べてより高価なオプションとして位置づけられている。 しかし、これらのモデルの強化された機能は、画像生成と操作のための最先端AIを求めるユーザーにとって、高いコストを正当化するかもしれない。

128Kコンテキストの力

簡単に言うと、GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウは、驚くほどの量の情報を一度に処理し、理解することができる。 コンテキストについては、前世代のGPT-3は1,024トークンのコンテキストウィンドウを持っていた。 トークンは、言語やテキストによって、単語や文字、あるいはサブワードを表すこともある。 GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウはGPT-3の約125倍で、AI言語モデルの世界ではまさに巨大なものとなっている。

実践的な意味合い

128Kのコンテキスト・ウィンドウを持つGPT-4ターボの導入は、AI分野での目覚ましい前進である。 膨大な量の情報を処理し理解するその能力は、AIシステムとの対話、研究、コンテンツ作成などに革命をもたらす可能性を秘めている。 開発者や研究者がこの強力なツールの可能性を探るにつれ、GPT-4 Turboの能力をフルに活用し、人工知能の新たな地平を切り開く革新的なアプリケーションが登場することが期待される。

包括的な理解

128Kのコンテキストを持つGPT-4 Turboは、広範な文書、記事、データセットをまるごと読み取り、分析することができる。 この機能により、複雑な質問、調査タスク、データ分析のニーズに対して、より包括的で正確な回答を提供することができる。

文脈の連続性

これまでのモデルでは、長い文書にまたがって文脈を維持することに苦労することが多く、バラバラな回答や関連性のない回答につながっていた。 GPT-4ターボ128Kウインドウは、長時間に渡ってコンテクストを維持することができ、その結果、より首尾一貫した、コンテクストに関連したインタラクションが可能になる。

情報過多の解消

情報過多の時代において、GPT-4ターボの膨大なデータを一度に処理する能力は、ゲームチェンジャーとなりうる。 大規模なデータセットをふるいにかけ、重要な洞察を抽出し、簡潔な要約を提供することで、ユーザーの貴重な時間と労力を節約することができる。

高度なリサーチとライティング

研究者、ライター、コンテンツ制作者は、GPT-4 Turboの128Kコンテキストから大きな恩恵を受けることができます。 主題を深く理解した上で、綿密な研究論文、記事、レポートを作成するのに役立ちます。

言語翻訳の強化

言語翻訳タスクは、より広い文脈からも恩恵を受けることができる。 GPT-4ターボは、言語のニュアンス、慣用表現、文化的背景をよりよく理解することができ、より正確な翻訳につながります。

課題と考察

GPT-4ターボ128Kのコンテキストは間違いなくゲームチェンジャーだが、同時に課題もある。 このような大規模なモデルを扱うには膨大な計算リソースが必要であり、ユーザーによってはアクセスが制限される可能性がある。 さらに、AIモデルがより強力になるにつれて、データのプライバシーやコンテンツ生成に関する倫理的な検討にも取り組む必要がある。

GPT-4にさらなる進展?

OpenAIのDevDayイベントは、AIの展望を形成するエキサイティングなアップデートと価格リークを豊富に提供した。 GPT-4ターボの印象的な128Kのコンテキスト・ウィンドウ、より高速な出力、そして低価格は、傑出した製品となっている。 インプット、アウトプット、そして微調整されたモデルの全体的な価格引き下げは、AIの利用を民主化し、より多くの人々がAIにアクセスできるようにする。 近々発表されるAssistants APIとDall-E 3モデルは、イノベーションと人工知能分野の発展に対するOpenAIのコミットメントをさらに強調するものです。

このような展開の中で、OpenAIが最先端のAIツールとサービスで開発者、企業、創造的頭脳に力を与えようと決意していることは明らかだ。 AIの未来は明るく、かつてないほど身近なものになりつつある。

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