Author: Om Kamath

Om Kamath

OverflowAI:プログラマーのためのChatGPT?

ChatGPT for Programmers Cover

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。 OverflowAIのようなツールは、特定のユースケース(この場合はソフトウェア開発と保守性)に特化して使用される。 ChatGPTを使えば、ほとんどの仕事をこなすことができますが、専門的なツールは、プロセス全体をよりシームレスかつ堅牢にすることで、作業負荷を軽減するのに役立ちます。

もしあなたがOverflowAIのようなツールをお探しで、しかしあなたのビジネスのために、そしてあなたのビジネス文書についてトレーニングを受けたいとお考えなら、Codyをご紹介しましょう。 OverflowAIのように、Codyはあなたのビジネスデータ、チームプロセス、顧客について、あなた独自の知識ベースを使ってトレーニングすることができます。


コーディ
によって、企業はAIの力を活用し、ニーズに特化したパーソナライズされたインテリジェントなアシスタントを作成することができる。

OverflowAIを試すには、StackOverflow Labsに登録する必要があります。

LLaMA 2:メタのオープンソースAIモデル

街で最も新しいLLMは宣伝に値するか?

数日前、メタ社はマイクロソフト社とのコラボレーションにより、LLMの最新バージョン「ラマ2」をリリースした。 LLMの宣伝文句を追いかけている人なら、すでに耳にしたり、新機能について読んだりしているかもしれない。 物事を単純化するために、Llama 2がこれほど大評判になっている4つの理由と、いくつかの最高のLLMとの比較を列挙する。

研究・商用利用無料

Llama 2が人々の興味を引いた大きな理由のひとつは、メタ社が特定の条件がある一部の大企業を除き、ほぼすべての人に全モデルを無料にしたことだ。 この動きは、起業やジェネレーティブAIの世界への進出を考えている個人にエキサイティングな機会を提供する。 今こそAIの世界に飛び込む絶好の機会であり、特にこのレベルの言語モデルが自由に利用できるのだから。 オープンソースのモデルはすでに複数存在していたが、メタ社のような大企業が作ったものはなく、GPTの直接の競争相手にはなり得なかった。

「BLOOM(Scaoら、2022)、LLaMa-1(Touvronら、2023)、Falcon(Penedoら、2023)など、GPT-3(Brownら、2020)やChinchilla(Hoffmannら、2022)のようなクローズドな事前訓練された競合の性能に匹敵する事前訓練されたLLMが公開されています、2020)やChinchilla (Hoffmann et al., 2022)のようなクローズドな事前訓練された競合に匹敵する性能を持つが、これらのモデルのどれもがChatGPT、BARD、Claudeのようなクローズドな “製品 “LLMの代替には適していない。”- メタ研究論文

安全性

Meta research paperで発表された報告によると、Llama 2は、他のオープンソースモデルと比較して、有用性と安全性のベンチマークで優れたパフォーマンスを示している。 これらの点で、ChatGPT(7b、13b、70bモデル)を上回っている。 しかし、この研究論文は、ラマ2世に有利な偏ったデータがある可能性を認めており、結果を解釈する際にはそれを考慮する必要があることに注意する必要がある。 とはいえ、たとえラマ2がChatGPTベンチマークに近づいたとしても、賞賛に値する。

メタのオープンソース・ラマモデル違反比較

ラマ2の安全性に寄与する最も重要な要因のひとつは、そのデータプライバシーである。 いくつかのモデルとは異なり、Llama 2はOpenAIのような外部サーバーにデータを送信して応答を取得する必要はありません。 このユニークな属性は、ユーザーのデータを保護し、プライバシーを維持するのに役立つため、重要で機密性の高いユースケースで特に価値のあるモデルとなっている。 ユーザーは、自分のインフラ内にデータを収めたプライベートサーバー上でモデルを実行することができる。

オープンソース

現在使用されている最も一般的なLLMは、ブラックボックスとして動作しており、ユーザーはその機能を限定的にしか理解できない。 対照的に、オープンソースのモデルは透明なアプローチを提供し、ユーザーはその内部構造を理解することができる。 この透明性によって、スパムや偽情報の生成といった課題に直面する可能性があるにもかかわらず、このようなモデルを使用する際の自信と確信が生まれる。

さらに、これらのモデルのオープンソースとしての性質は、共同作業を促し、LLMの分野における継続的な改善と発展につながる。 その結果、オープンソースのモデルは、言語モデルの世界の進歩を推進する上で重要な役割を果たしている。

「そして、私たちはその方が安全だと信じています。今日のAIモデルへのアクセスをオープンにするということは、開発者や研究者の世代が、コミュニティとしてそれらをストレステストし、問題を迅速に特定し、解決できることを意味します。これらのツールが他の人々によってどのように使われているかを見ることで、我々のチームは彼らから学び、ツールを改善し、脆弱性を修正することができる。”- メタウェブサイト

Llama 2はオープンライセンスだが、Meta社は学習させたデータをまだ公開していない。 Meta社は、Llama 2の研究論文の中で、「個人に関する個人情報が大量に含まれていることが知られている特定のサイトからデータを削除する努力をした」と述べているが、そのサイトが何であるかは記載していない。

パフォーマンス

ラマ2のウエイトは4種類:7B、13B、34B、70B。 ウェイトは、モデルが学習したパラメータの数を表す。 一般的に、パラメータサイズが大きいほど、より正確で信頼性の高い応答が得られますが、計算リソースも大きくなります。 このモデルの人間らしい特性を向上させるため、ラマ2はインストラクション・チューニングと、GPTでも使われているRLHF(人間フィードバックによる強化学習)手法を使って微調整を行っている。

70Bのパラメータ・サイズはかなりのものだが、それでも175Bのパラメータ・サイズを持つGPT-3.5には及ばない。 その結果、Llama 2の性能はGPT-3.5には及ばないかもしれないが、ベンチマークテストでは、パラメータサイズが小さくても拮抗していることが示されている。 この違いにもかかわらず、Llama 2は現在入手可能な既存のオープンソースモデルをすべて凌駕している。

「RLHFは微調整された言語モデルに適用されるモデル学習手順である。 人間の嗜好と指示に従ったモデル動作。我々は、経験的にサンプリングされた人間の嗜好を表すデータを収集し、それによって人間の注釈者が2つのモデル出力のうちどちらを好むかを選択する。この人間のフィードバックは、その後、報酬モデルの訓練に使用され、人間の注釈者の嗜好のパターンを学習し、嗜好の決定を自動化することができる。”- メタ研究論文

 

結論

実際、オープンソースのモデルは数多く登場しており、ラマ2のリリースによって、その可能性は無限に広がっている。 これらのオープンソースモデルがGPT-4のような先進的なものと直接競合するには時間がかかるかもしれないが、GPT-3.5の能力に近いモデルを手に入れることに興奮がある。 この進歩自体は本当に驚くべきことだ。

今後、LLMトレーニングの効率化が進めば、自分のローカル・デバイスで、自分のデータをもとに微調整されたパーソナライズされたChatGPTを利用できる可能性が出てくる。 そのような機能を提供するプラットフォームのひとつが、ビジネスをさまざまな側面からサポートするために調整されたインテリジェントなAIアシスタント、Codyである。 ChatGPTのように、Codyはあなたのビジネスデータ、チーム、プロセス、顧客について、独自のナレッジベースを使ってトレーニングすることができます。

Codyを利用することで、企業はAIの力を活用し、ニーズに特化したパーソナライズされたインテリジェントなアシスタントを作成することができる。

ラマ2のメタ研究論文を読むにはここをクリック。 ラマ2を試す

生産性を高めるAIツールトップ10

人工知能(AI)ツールは、作業を自動化し、人的ミスを減らし、時間とリソースを節約することで生産性を向上させるために、ますます普及している。 これらのツールは、AIアルゴリズムを活用し、コンテンツの生成からプロセスの自動化まで、仕事のさまざまな側面を支援する。 この記事では、生産性を大幅に向上させるAIツールのトップ10を紹介する。

フローライト生産性を高めるAIツールトップ10-1

Flowriteは、AI技術を活用したメールコミュニケーション自動化ツールです。 ユーザーは、メッセージの内容や目的について簡単な文章で指示することができ、Flowriteは自動的に数秒でプロフェッショナルな電子メールを作成します。

Flowriteの特徴:

  1. AIメールアシスタントFlowriteはAIメールアシスタントであり、文章作成時間を短縮し、より良いメールを作成することに重点を置いている。
  2. Chrome拡張機能:Flowriteは、受信トレイの横にAIライターを取り付けて便利に使えるChrome拡張機能です。
  3. すぐに送信できるEメールFlowriteは、短い指示をすぐに送信できるEメールに変換し、プロフェッショナルなEメールを素早く作成することを容易にします。
  4. テンプレートとインスピレーションFlowriteは、ユーザーが自信を持って正式な電子メールを書くための電子メールテンプレートとインスピレーションを提供します。
  5. 手頃な価格設定:Flowriteは、30日間の無料プランと、継続利用のための手頃な価格オプションを提供しています。

Beautiful.ai生産性を高めるAIツールトップ10-2

Beautiful.aiは、人工知能を使ってプロフェッショナルで魅力的なスライドショーを数分でデザインするウェブベースのプレゼンテーションツールです。

Beautiful.aiの特徴:

  1. AIを駆使したデザイン:Beautiful.aiはAIアルゴリズムを使って、スライドのレイアウト、色、フォント、アニメーションを自動的に調整し、スライドを美しく見せます。 この機能は、視覚的に魅力的なプレゼンテーションを素早く作成する必要がある学生にとって、時間と労力を節約できる。
  2. スマートなスライドテンプレートBeautiful.aiは、様々なプレゼンテーションのニーズに合わせてカスタマイズ可能なスライドテンプレートを提供しています。 これらのテンプレートは、ユーザーが必要に応じて要素を追加したり削除したりできるように、柔軟で汎用性のあるように設計されています。
  3. DesignerBot:DesignerBotはAIを搭載したツールで、スライドのデザイン、アイデアのブレーンストーミング、テキストの生成をサポートする。 作家のブロックを克服し、創造的なアイデアを生み出し、プレゼンテーションの全体的な質を向上させるのに役立つ。
  4. コラボレーションと共有:Beautiful.aiを使えば、ユーザーはリアルタイムで同僚や同僚とプレゼンテーションの共同作業ができる。 また、電子メール、ソーシャルメディア、埋め込みコードでプレゼンテーションを共有できる共有オプションも用意されている。
  5. 教育プラン:Beautiful.aiは、.eduアカウントを確認した学生を対象に、年間無料のProサブスクリプションを提供しています。このプランでは、AIを活用したデザイン、スマートスライドテンプレート、DesignerBotなど、Beautiful.aiのすべての機能をご利用いただけます。

ヘイゲン生産性を高めるAIツールトップ10-3

Heygenは、シュール・エンジンをベースにしたAIビデオ・ジェネレーターです。 ジェネレーティブAIの力を活用し、動画作成プロセスを効率化する革新的な動画プラットフォームです。 HeyGenを使えば、企業研修、オンライン学習、説明用ビデオ、eコマースキャンペーンなど、さまざまな用途に対応するAIスポークス・ビデオを数分で作成できます!

ヘイジェンの特徴

  1. 言語40以上の言語、300以上の音声
  2. アバター:120以上の多様な人間アバター
  3. テンプレート300以上のカスタマイズ可能なビデオテンプレート
  4. アセットフリー・ロイヤリティの音楽、グラフィック、ビデオ・アセット
  5. フェイススワップ:自分の写真をアップロードして、AIアバターに自分の顔を入れ替える。
  6. しゃべる写真:写真をアップロードしてテキストを入力し、写真に命を吹き込みます。
  7. アマゾンのURLを動画に:ワンクリックでAmazonのURLから動画を作成
  8. キャプションと翻訳:自動キャプションと自動翻訳

ノーティオンAI生産性を高めるAIツールトップ10-4

Notion AIはAIを搭載したライティング・アシスタントで、ユーザーのライティング、ブレーンストーミング、編集、要約などをサポートする。 ユーザーの思考を補強し、時間を節約したり、より賢く時間を使ったりできるように設計されている。 Notion AIはすべてのユーザーが利用可能で、スペースバーを使ってプロンプトを表示したり、テキストをハイライトして「AIに尋ねる」を選択したり、スラッシュコマンドを使ったりできる。

ノティオンAIの特徴:

  1. 要約と分析:Notion AIは、乱雑なメモから重要で実用的な情報を要約し、ユーザーが資料の要点や重要な洞察を把握しやすくします。 この機能は、短時間で大量の情報を復習する必要がある生徒には特に役立ちます。
  2. 編集と翻訳:Notion AIは、スペルミス、文法ミス、翻訳ミスを発見し、文章が正確で実用的であることを保証する、鷹の目のような編集者として機能します。 この機能は、ライティングスキルを向上させる必要のある学生や、世界中の読者と効果的なコミュニケーションをとる必要のある専門家にとって有用です。
  3. パーソナライゼーション:Notion AIは、個人のニーズや好みに合わせてカスタマイズできる。 生徒一人ひとりに合わせた改善計画を立てたり、生徒からの質問に答えたり、具体的なコメントを提供したりするのに利用できる。 この機能は、生徒が個人化されたフィードバックを受け、学習成果を向上させるのに役立つ。
  4. 統合とコラボレーション:Notion AIは他のツールやプラットフォームと統合できるため、ワークフローを合理化し、同僚や同僚とのコラボレーションを容易にする。 これは、グループプロジェクトに取り組む学生や、レポートやプレゼンテーションを共同で行う専門家にとって有益です。
  5. 文章作成支援:Notion AIは、言い換え、要約、プロンプトなど、AIを活用した文章作成機能を提供する。 これらのツールは、ユーザーのライティングスキルを向上させ、質の高いコンテンツを生成するのに役立つ。

ホタルAI生産性を高めるAIツールトップ10-5

Fireflies.aiはAIを搭載した会議アシスタントで、音声会話の書き起こし、要約、検索、分析を支援する。

Fireflies.aiの特徴:

  1. 会議の文字起こし:Fireflies.aiは、複数のビデオ会議アプリ、ダイヤラー、音声ファイルにまたがる会議を自動的に記録し、書き起こすことができます。 ユーザーはカレンダー上の会議にFireflies.ai Notetakerを簡単に招待することができ、Fireflies.aiはビデオと音声をキャプチャし、数分でトランスクリプトを生成します。 Google Meet、Zoom、Teams Webex、Ringcentral、Aircallなどのプラットフォームと統合。
  2. コラボレーションと共有:Fireflies.aiは、ユーザーがダッシュボードから直接共有できるように、同僚とコラボレーションしたり、通話の重要な部分を共有可能なサウンドバイトスニペットとして共有したりすることを可能にします。 Fireflies.aiは、世の中にあるすべてのコラボレーション・プラットフォームに対して、統合を第一に考えたアプローチをとっている。
  3. 自己更新ナレッジベース:Fireflies.aiは、すべての音声会話から自己更新型のナレッジベースを作成します。ユーザーは、会議の記録を部署ごとに簡単に整理し、情報をすばやく発見できるようにすることができます。 ユーザーは、カスタムプライバシーコントロールを設定し、必要な会議情報のみを適切なチームメンバーに表示することができます。
  4. 高度なAI技術:Fireflies.aiは高度なAI技術を駆使し、話し言葉のパターンやアクセントを分析・理解し、テキストに変換します。 この機能は、会議を正確かつ効率的に書き写す必要があるユーザーに特に役立ちます。

複雑さAI生産性を向上させるAIツールトップ10-6

Perplexity AIは、AIを搭載した会話型検索エンジンで、ユーザーがさまざまなトピックに関する情報を素早く見つけることができる。 ユーザーからの問い合わせに対して、提案や情報源を提供するように設計されており、創業者たちは他の類似ツールよりも正確だと主張している。

Perplexity AIの特徴:

  1. AIによる検索:Perplexity AIは、AIアルゴリズムを使用して、正確で関連性の高い検索結果をユーザーに提供します。 幅広いトピックに関する情報をウェブで検索し、提供する答えを裏付けるソースや引用を提供することができます。
  2. カスタマイズ可能:Perplexity AIは、個々のニーズや好みに合わせてカスタマイズすることができる。 個人別の改善プランの作成、質問への回答、具体的なコメントの提供などに利用できる。 この機能は、利用者が個別のフィードバックを受け、学習成果を向上させるのに役立つ。
  3. 使いやすい:Perplexity AIは、ウェブサイトやモバイルアプリからアクセスできる直感的なユーザーインターフェイスを備えている。 ユーザーは検索バーに質問を入力し、Enterキーを押すだけで回答を得ることができる。
  4. 信頼できる:Perplexity AIの回答は常にソースと引用によってサポートされており、ユーザーは簡単にクリックして提供される回答を確認することができます。 この機能により、ユーザーはPerplexity AIから受け取る情報を信頼することができる。

コーディ・AI生産性を高めるAIツールトップ10-7

Cody AIは、ビジネスを様々な側面からサポートするために設計されたインテリジェントなAIアシスタントである。 ビジネスをさまざまな側面からサポートするために設計されたインテリジェントなAIアシスタントである。 これはChatGPTのようなものですが、あなたのビジネス、あなたのチーム、あなたのプロセス、そしてあなた自身のナレッジベースを使ってクライアントをトレーニングできるという利点があります。

コーディAIの特徴

  1. ビジネスの疑問に即座にお答えします:Codyは御社に蓄積されたドキュメントを分析し、御社のプロセスの専門家としての役割を果たします。 ビジネス関連の問い合わせに素早く正確な回答を提供し、時間と労力を節約します。
  2. あらゆるデータをアップロードし、ナレッジベースを構築:Codyを使えば、パワーポイントやPDFなど様々なタイプのドキュメントを安全にアップロードしたり、ウェブサイト全体をクロールしたりすることができます。 Codyは、この情報を使用して回答をカスタマイズし、お客様のデータベースに基づいてインテリジェントな回答を提供します。
  3. ボットの構築Cody AIでは、さまざまなユースケース向けにカスタマイズされた強力なAIボットを作成することができます。 ステップバイステップの手順と専門家のアドバイスに従って、特定のビジネスニーズに合わせたボットを構築できます。
  4. APIインテグレーション:Cody AIは、お客様のアプリケーションやサービスにCodyを統合できるAPIを提供しています。 直感的なAPIエンドポイントを使用して、ボットのリストにアクセスし、会話を管理し、メッセージを送信することができます。

ヘッドショットAIスタジオツール8

Headshot AI StudioはAIを搭載したプラットフォームで、個人用と仕事用のプロフェッショナルなヘッドショットを生成する。 このプラットフォームは、人工知能を使って本物の写真に似たデジタルポートレートを作成する。 AIアルゴリズムは、デジタルアートで個人の顔を写実的に再現しようとするモデルを作成する。 Headshot AI Studioは、AIが生成するヘッドショットで様々なスタイルを提供しており、彼らの目標は、あなたのニーズや好みに合わせて、便利で費用対効果の高い方法で優れたヘッドショットを提供するソリューションを提供することです。

ヘッドショットAIの特徴:

  1. AI生成プロフェッショナル・ヘッドショット:このプラットフォームは人工知能を活用し、個人的な使用にもプロフェッショナルな使用にも適したリアルなデジタルポートレートを作成します。
  2. 多様なスタイルオプション:AIを搭載したシステムは、生成されたヘッドショットに幅広いスタイルを提供し、ユーザーは自分の好みにぴったり合うものを見つけることができます。
  3. オーダーメイドの利便性と手頃な価格:このソリューションは、個人のニーズや好みに合わせてカスタマイズされた優れたヘッドショットを、便利で費用対効果の高い方法で提供します。
  4. スタジオ写真の専門知識:スタジオ写真に強い背景を持つ当プラットフォームは、高品質のヘッドショットに関して、顧客の特定の好みと期待を理解しています。
  5. 高度な編集とカスタマイズ:ユーザーは、高度な編集ツールとカスタマイズオプションにアクセスすることができ、独自の要件に応じてヘッドショットを微調整することができます。
  6. 特定の属性生成:AIを搭載したプラットフォームは、必要に応じて特定の属性を持つヘッドショットを作成することができ、ユーザーが希望する外見を正確に得ることができます。

サーファーSEOツール9

Surfer AIはAIを搭載したコンテンツ作成ツールで、SEOに適したコンテンツをより簡単かつ迅速に作成することができます。 人工知能を使用して競合調査を行い、記事を構成し、数分以内に作成します。

Sufer SEOの特徴

  1. オンページ最適化:サーファーSEOはあなたのウェブサイトを分析し、検索エンジンのためにあなたのページを最適化するための推奨事項のリストを提供します。
  2. コンテンツエディターSurfer SEOのコンテンツ・エディターは、検索エンジンの検索結果で上位にランクされるよう最適化されたコンテンツを書くのに役立ちます。
  3. キーワードリサーチSurfer SEOのキーワード・リサーチ・ツールは、ウェブサイトをターゲットにする最適なキーワードを見つけるのに役立ちます。
  4. SERPアナライザーSurfer SEOのSERPアナライザー・ツールは、ターゲット・キーワードで上位にランクされているページを分析するのに役立ち、それらのページより上位にランクされる方法についての洞察を提供します。
  5. 監査ツール:Surfer SEOの監査ツールは、検索エンジンのランキングに影響を与えている可能性のあるウェブサイトの技術的な問題を特定するのに役立ちます。

フィンド

Phindは、開発者と技術的な質問のために設計された検索エンジンです。 一般的なAIアシスタントとは異なり、ユーザーの問い合わせに対して直接的かつ包括的な回答を提供する。 大規模なAI言語モデルを搭載したPhindは、インターネットから情報を取得し、その応答が最新かつ適切であることを保証する。 検索エンジンは、複数のソースからの情報を集約することで、関連するコードスニペットを含む回答をインテリジェントに生成します。 このアプローチは、説明の正確さと深さを保証する。

フィンドの特徴

  1. フィルターを使って検索結果をカスタマイズ:ドメイン名やキーワードを追加することで、検索結果のランキングを人為的に変更することができます。 ドメイン“github.com“のルールがあれば、phindはすべてのgithub.comの検索結果にそのルールを適用します。
  2. バング検索ショートカット:バングショートカットをクエリに追加することで、様々なサイトを簡単に検索できます。
  3. モバイルアプリ:PhindはプログレッシブWebアプリをサポートしています。 phindをホーム画面に追加し、ネイティブアプリとして使うことができる。
  4. 大規模なAI言語モデルを搭載:他のAIアシスタントとは異なり、Phindはインターネットから情報を取得し、常に最新の情報を提供します。 複数のソースからの情報に基づいて答えを生成するほど賢い。

コード・インタープリター:ChatGPTの新たな飛躍

Cover Photo

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。 Apply」をクリックして変更を確認したら、出来上がり! コード・インタープリターの有効化に成功し、次のレベルのAIを体験する準備が整いました。

GPTでドキュメントを使う

では、GPTにコードを書かせず、自分のデータでGPTを訓練する場合はどうすればいいのだろう? あなたのビジネスに合わせたChatGPTとして機能するパーソナライズされたAI、Codyをご紹介します。 Codyは、企業向けに特別に設計されたインテリジェントなAIアシスタントである。 貴社のプロセス、チーム情報、顧客データなど、貴社独自のナレッジベースでトレーニングすることができます。 コーディは、質問に答えたり、クリエイティブなサポートを提供したり、問題のトラブルシューティングやブレーンストーミングでチームをサポートします。 その機能は、キーワード検索や復唱された答えにとどまらず、よりパーソナライズされた、文脈を意識したインタラクションを可能にする。 また、Codyはお気に入りのツールと統合し、蓄積されたドキュメントを分析することで、ビジネス上の疑問に対する答えを即座に提供することができます。

コーディについてもっと知りたいですか? この革新的なプラットフォームを最大限に活用するための様々なリソースをご用意しています。 Discordコミュニティに参加して、他のCodyユーザーや専門家チームと交流したり、ブログでCodyの能力をさらに深く掘り下げたりしてください。 また、個別のサポートが必要な場合は、専任のサポートチームがいつでも対応いたします。 よくあるご質問やサポートリクエストについては、ヘルプセンターをご覧ください。 コーディがどのようにAIの境界を再定義しているのか、私たちのウェブサイトをご覧ください。

お客様のデータは当社で安全に保護されます

データセキュリティとプライバシーへの取り組み

ChatGPTは人工知能の代名詞となり、これまでAIになじみのなかった人たちでさえ、AIについての知識を得るようになった。 その人気は急上昇し、企業や個人はChatGPTに似ているが自社のデータに合わせたAIボットを求めるようになった。 Cody AIでは、このプロセスを簡素化し、合理化することで、AIの複雑な技術的問題を掘り下げる必要をなくすとともに、最新のイノベーションに対応することを目指しています。

カスタムユースケースでAIを使用する個人や企業の間で大きな懸念となっているのが、データの完全性とセキュリティだ。 GPTのような言語モデルを構築するには、膨大なトレーニングデータセットを使用する必要がある。 Cody AIでは、このような懸念を理解し尊重し、お客様のデータとプライバシーの保護を優先しています。

Codyがどのようにプロセス全体を通してデータのセキュリティを確保するのかを理解するために、その道のりを3つのセクションに分けてみよう:ドキュメントエンベッディングモデルです。

書類

Codyは安全でプライベートなAmazon Simple Storage Service (S3)を利用し、処理前の初期段階でドキュメントを保存します。 S3は全てのバケットへの全てのオブジェクトのアップロードの暗号化を保証し、PCI-DSSHIPAA/HITECHFedRAMPEUデータ保護指令FISMAのような様々なプログラムへのコンプライアンスを維持する。 これにより、お客様のデータは確実に保護され、規制要件に準拠します。 Codyにアップロードされたドキュメントは、SSE-S3(Server-Side Encryption)プロトコルに従い、あなたとあなたのチームメンバーだけがアクセスでき、データの機密性とプライバシーが保証されます。

埋め込み

エンベッディングは基本的に、データをベクトル(数値のリスト)の形で表現したものです。 コーディに提供されるデータは構造化されていないため、埋め込みデータに変換することで、より高速な検索と意味検索が可能になる。 Codyがどのように文書から回答を生成するかについては、こちらの記事をご覧ください。

これらのベクトルや埋め込みを保存するために、CodyはPineconeという大企業から信頼されているセキュアなベクトルデータベースに依存している。

Pineconeは、以下のような強固なセキュリティ機能を提供している:

  1. SOC2 Type II 認証
  2. GDPR対応
  3. 脆弱性をチェックするための定期的な侵入テスト。
  4. 完全に管理されたセキュアなAWSインフラ上でKubernetesコンテナを分離し、データを保存。

モデル

Cody AIはOpenAIのGPTモデル(GPT-3.5、GPT-3.5 16K、GPT-4を含む)を活用して応答を生成します。 リソースの制限のため、これらのモデルはコーディのネイティブサーバーではホスティングされていません。 その代わりに、OpenAIが提供するAPI(ドキュメントやクエリのエンベッディングの作成にも使用される)を利用する。 回答を生成する際には、すべての文書を送信するのではなく、質問されたことに関連するデータの特定の部分のみをリクエストで送信する。 このアプローチは、効率的な処理、データの完全性を保証し、不必要なデータ転送を最小限に抑える。 APIによって提供される追加のセキュリティメカニズムは、あなたのデータが既存または新しい言語モデルの学習に使用されないことです。 これにより、お客様のデータはお客様のボットに限定され、モデルのトレーニング目的には使用されません。

2023年3月1日より、データの使用および保持に関するポリシーを2点変更いたします:
1.OpenAIは、お客様が明示的にこの目的のためにお客様のデータを弊社と共有することを決定しない限り、弊社のモデルを訓練または改善するために、弊社のAPIを介してお客様から提出されたデータを使用しません。 データ共有のオプトインが可能です。
2.APIを通じて送信されたデータは、不正使用および誤用監視の目的で最大30日間保持され、その後削除されます(法律で義務付けられている場合を除く)。

ソースオープンAI

このコミットメントにより、機密性のレイヤーが追加され、お客様のデータのプライバシーとセキュリティが保証されます。 詳しくはこちらの記事をご覧いただきたい。

結論

これら3つの要素を総合的に考慮すると、Cody AIはデータ・セキュリティとコンプライアンスに対してきちんと構築されたアプローチを示し、お客様のデータの99%のセキュリティを保証します。 データ・プライバシーが最も重要視される時代において、私たちはお客様のデータの完全なセキュリティを確保するために、それ以上の努力を惜しみません。

Cody AIとそのデータセキュリティに関するご意見やご質問は、ヘルプをご覧ください。 また、Discordコミュニティへの参加も大歓迎です。貴重な意見を提供したり、ディスカッションに参加したりすることができます。

エクセルデータでGPTを無料でトレーニングするには? (ベータ)

CodyのナレッジベースとトレーニングChatGPTにExcelデータを追加するためのガイドを無料で提供しています。

御社のExcelデータでコーディーのトレーニングを始める前に、ボットから最高の回答を得るためにいくつかのコンセプトを明確にする必要があります。 GPT(Generative Pre-Trained Transformers)とは、文やフレーズを完成させるために、次の単語を予測するために広範なデータセットで訓練された言語モデルである。 これらは特に、構造化されていない会話や文字データの大規模なサンプルからなる自然言語データセットで学習される。 線形回帰のような統計モデルとは異なり、GPTは論理的な学習データを使って数値を予測することには長けていない。 例えば、2+2=5と主張するデータセットでGPTを訓練すると、GPTは論理的矛盾を理解しようとせずに、2+2=5と答えるだろう(これはあくまで例であり、OpenAIはこのようなクエリにも正確な回答を返す)。 これはLLMのもう一つの限界である幻覚と相まって、数学的計算には不向きな環境を作り出している。

GPTの限界を理解したところで、GPTをExcelデータでトレーニングするプロセスを無料でご案内しましょう。 CodyのナレッジベースにExcelやCSVデータを追加する方法を開発しました。 前述したように、GPTは自然言語を理解することに長けているので、Excelデータを言語モデルによって簡単に読み取れる形式に変換します。

ステップ1:エクセルデータの変換

ボットを訓練したいCSVまたはExcelデータを取得し、弊社が作成したユーティリティを使用してテキストファイルに変換します。 このユーティリティは、対応するヘッダーでデータに注釈を付けることで、エクセルデータをテキストファイルに変換します。 セル項目にヘッダーのアノテーションを付けることで、前処理の段階で文書のセグメンテーションによってヘッダーがスキップされる可能性が高くなるため、言語モデルが文脈をより理解しやすくなる。

例えば。

エクセルのデータ:

テキストデータ:

{The Name is ‘John’. The Age is ‘16’.}, {The Name is ‘Marie’. The Age is ‘18’.}

生成されるテキストファイルは、JSONに似たフォーマットに従っているが、より人間に近い感覚を提供するために、より文学的なスタイルになっている。 このソリューションは現在実験段階であり、Codyアプリにはまだ統合されていませんが、GPTの3モデルすべてでうまく機能します。

ユーティリティ・インターフェース:

Cody用CSV/ExcelからTXTへの変換ツール ExcelデータでGPTを無料でトレーニング

サンプルCSVデータ:

ExcelデータでGPTをトレーニングするためのサンプルCSVデータ(無料

ボットから最高の品質の回答を得るには、変換前にデータをクリーニングすることをお勧めします。

ExcelデータでGPTを無料でトレーニングするコンバーターのユーザーインターフェース

CSVまたはExcelデータをユーティリティにアップロードした後、GPT互換テキストファイルを生成する前にデータをプレビューすることができます。

パートごとの行数:大きなデータセットの場合、データセットを複数のパートに分割することが望ましい。 この分割により、セマンティック検索が改善され、回答の質が向上する。

セル参照を含める:テキストファイルにExcelのセル参照を含める場合は、このオプションを選択できます。 ボットは、エクセルで実行可能なアクションのステップバイステップのガイドを作成する際に、これらのセル参照を参照することができます。 例えば、中央値を求める数式を生成することができる。

圧縮されたzipフォルダーが生成され、その中にはエクセルデータのすべての部分が.txt形式で含まれています。

エクセルデータにGPTトレーニング用ファイルを無料で作成

ステップ2:Codyナレッジベースにデータを追加する

変換されたデータをCody Knowledge Baseに追加するには、以下の手順に従ってください:

  1. Codyのアプリケーションにアクセスし、「コンテンツ」セクションに移動する。
  2. ナレッジ・ベース内にデータを保存する新しいフォルダを作成します。
  3. フォルダが作成されたら、その中に移動する。
  4. アップロード」ボタンをクリックして、変換されたデータをアップロードします。
  5. ローカル・ストレージから、ナレッジ・ベースに追加したい変換データ・ファイルをすべて選択します。
  6. 選択を確認し、アップロードプロセスを開始します。
  7. 変換されたデータファイルはアップロードされ、作成したフォルダ内に保存されているCody Knowledge Baseに追加されます。 文書が正常に学習されると、文書のステータスが「学習済み」と表示されます。

エクセルデータのGPTトレーニング用テキストファイルを無償アップロード

ステップ3:ボットパーソナリティの設定

これはまだ実験段階なので、テンプレートモードに追加する前に、プロンプトの改良に取り組んでいます。

プロンプト

あなたはデータ・コーディ、私の会社のAIデータ・アナリストです。 あなたの主な目的は、提供されたExcelデータから推論を生成することです。 エクセルのセル参照は、$Cellの形式で指定することができる。 回答にはセル参照を記載しないでください。 ‘{}’に含まれる情報は1レコードである。 特定の記録の詳細を尋ねられた場合は、ポインタで列挙する。

システムプロンプト:

どんな些細なことでも聞かれたら、人間らしく答えるようにする。 自分の答えを正当化してはいけない。

このプロセスはGPTの3つのモデルすべてで有効なので、無料プランの方でもお試しいただけます。 しかし、GPT-3.5の16KとGPT-4のモデルは、データをよりよく理解する傾向があることは注目に値する。 無料プランで得られる回答には満足しているが、回答の書式をより柔軟に変更したり、複数のレコードを比較したりしたい場合は、GPT-3.5 16K または GPT-4 にアップグレードすることが有益です。 これらのモデルによって提供される追加のコンテキストウィンドウは、より包括的な分析とデータの操作を可能にする。

デモ

ExcelデータでGPTをトレーニングするデモ(無料

最初のクエリの参照:

2つ目のクエリの参照:

制限事項

CodyにExcelやCSVファイルをアップロードできるからといって、Google SheetsやMicrosoft Excelのような表計算ツールの直接の代替にはならない。 Codyで構造化データを扱う場合、考慮すべきいくつかの制限がある:

  1. 分析的課題中の幻覚:コーディに平均値、中央値、最小値/最大値を尋ねるなど、統計的または分析的な計算を伴う課題では、誤った回答が得られることがある。 コーディはリアルタイムの計算を行わないため、不正確な結果を提供する可能性がある。 コード・インタープリターや関数呼び出しのようなOpenAIの最近のアップデートは、将来的にこれを改善するかもしれない。
  2. レコード比較中のエラー:場合によっては、Codyがドキュメントの異なるセグメントからデータを取得する際に問題が発生し、その結果、情報が利用できないことを示す応答が返されることがあります。 このシナリオは、無料プランで利用可能なGPT-3.5モデルで可能性が高くなります。 ベーシックプランまたはプレミアムプランにアップグレードすると、GPT-3.5 16KモデルまたはGPT-4モデルを使用できるようになります。 これらのモデルはどちらもコンテキストウィンドウが大きく、この制限に対処できる可能性がある。

結論

このような制限はありますが、このプロセスは、ビジネスFAQデータや、従業員のトレーニングデータなどのリテラルデータがExcelやCSV形式で保存されている場合に特に有効です。 Codyは、このデータに対して何の修正も必要とせずに訓練することができる。 Codyはまた、単一のレコードの詳細を取得したり、データを説明したり、貸借対照表や売上高のような数値データセットから推測される洞察に基づいて提案を提供したりする際にも優れたパフォーマンスを発揮する。

エクセルやCSVデータでコーディをトレーニングするための暫定的なソリューションとして、この方法についてのご意見をお寄せください。 私たちはあなたの意見を尊重し、私たちのDiscordサーバーで、またはヘルプを得る機能を通じて私たちとあなたの考えを共有することをお勧めします。 私たちはあなたの経験を聞き、あなたのフィードバックから多くを学びたいと思っています。 エクセルデータを使ったGPTの無料トレーニングのアプローチ、気に入っていただけたでしょうか? コーディについてもっと知りたい方は、私たちのブログをご覧ください。