Author: Om Kamath

あなたのビジネスに今、AI社員が必要な理由

現代の職場において、ChatGPTのようなAIソリューションの変革力を否定することはできない。 ChatGPTは、電子メールの下書きの効率化からメンタルヘルスのサポートまで、私たちの日常業務への取り組み方に革命を起こしています。 しかし、特定のビジネス知識ベースへのカスタマイズができないなど、限界がないわけではない。 Codyは、あなたの組織にAIのベストをもたらす、コード不要で手間のかからないソリューションです。

AIが組織にもたらす3つのメリットを探ってみよう：

トレーニング静的トレーニングから動的トレーニングへ

従来のトレーニング方法では、静的であらかじめ定義されたフローを使用することが多く、魅力に欠けるだけでなく、必ずしもビジネスニーズに合わせて作られているとは限りません。 AIを活用することで、社員研修プログラムにダイナミズムとインタラクティブ性をもたらすことができます。

Codyでは、PDFでもWord文書でも、既存のトレーニング文書をアップロードするだけで簡単に利用できます。 あらかじめ用意されたボットテンプレートから選ぶか、高度なボットビルダーを使ってコーディーの個性を自分好みにカスタマイズしましょう。 わずか数ステップで、各従業員のニーズに対応したパーソナライズされたオンボーディング・コーチができ、トレーニング・プログラムの効果と直感性を高めることができます。

検索：知識を利用しやすくする

従業員がデータの選別に何時間も費やすようでは、十分に文書化されたビジネス知識ベースを持つ意味がない。 CodyのようなAIを搭載したソリューションは、社内検索エンジンのように機能し、組織内での情報アクセス方法を変革する。

一旦あなたのビジネス知識がCodyにアップロードされれば、自然言語で行われるどのようなクエリも、あなたの特定のデータから生成された正確で首尾一貫した応答で満たされます。 24時間365日、人間の専門家があらゆる問い合わせに対応しているようなものだ。 無限のデータの中から目的のない検索をする時代は終わった。

自動化：ワークフローの簡素化

最新のアップデートにより、自動化を次のレベルに引き上げることができます。 CodyはZapierとシームレスに統合できるようになり、効率的なだけでなくユーザーフレンドリーなAI搭載の自動ワークフローを構築できるようになった。 ルーチンワークを自動化することで、従業員はより有意義な仕事に集中することができる。 また、コーディのAI機能によって、生成されるコンテンツは人間が作成できるものと同等である。

Zapierは、Codyと5,000以上のアプリを接続できるツールで、無限の可能性が広がる。

未来は今、そしてそれはコーディだ

私たちは、トレーニング、検索、ワークフローの自動化におけるAIの影響に焦点を当て、職場におけるAIの変革力について掘り下げてきました。 コーディのようなプラットフォームがあれば、未来は遠い現実ではなく、今ここで起こっているのだ。 AIの統合は、業務効率の合理化だけでなく、コスト削減や従業員満足度の向上にもつながる。

では、なぜ待つのか？ 規模拡大を目指す新興企業であれ、近代化を目指す既存企業であれ、今こそAIソリューションを取り入れる絶好の機会だ。 魅力的な特典と実績のあるCodyは、未来の仕事への飛躍を目指す人々に、手間のかからない、コード不要の選択肢を提供する。

職場のダイナミクスに革命を起こすチャンスをお見逃しなく。 ここをクリックして、コーディとの旅をスタートさせ、思いもよらない効率性と革新性の世界を発見してください。

Codyを使えば、数クリックで企業データを魅力的な物語に変えることができます。

より多くのプラットフォームとの互換性を求める複数のリクエストを受けて、私たちはCodyのZapier統合という最新のアップデートを発表できることを嬉しく思います。 これによって可能性が広がり、5,000を超えるアプリの膨大なエコシステムとコーディを、わずか数クリックで簡単につなげることができる。 Codyの機能を、Discordや Slackとの統合をはるかに超えて拡張し、多数のプラットフォームで自動化の力を活用しましょう。 この記事は、CodyとZapierを使ってAIでLinkedInの投稿をブーストするのに役立つ。

目次

1. Zapierとは？
2. なぜOpenAI APIではなくCodyを選ぶのか？
3. Zapierを使ってCodyのワークフローを自動化するには？
   1. ステップ1：ボットを作成する
   2. ステップ 2: Zapier統合を有効にする
   3. ステップ3：Zapierの設定
   4. ステップ4：ザップの構築
4. 最終結果
5. 次のステップは？

Zapierとは？

Zapierは、自動化の世界に初めて足を踏み入れる人にとって、無数のアプリ間のコード不要の橋渡し役となり、複雑な技術的ノウハウや複数のAPIキーとの格闘を不要にする。 基本的には、さまざまなプラットフォーム間の機能を統合し、自動化するユーザーフレンドリーな方法であり、Codyの機能をこれまで以上に簡単に拡張できる。

Zapierエコシステムで利用可能な人気アプリの一部：

• グーグル シート
• グーグルドキュメント
• スラック
• テレグラム
• インスタグラム
• フェイスブックメッセンジャー

なぜOpenAI APIではなくCodyを選ぶのか？

Cody AIは、ビジネスの自動化と支援に合わせたアプローチを提供し、汎用的なGPT APIとは一線を画している。 GPT APIとは異なり、Codyでは、独自のナレッジベースを使用して、あなたのビジネス、チーム、プロセス、さらには顧客データについて、アシスタントを特別にトレーニングすることができます。 これにより、ナレッジベースを別に管理したり、セマンティック検索エンジンを実装したりといった技術的に複雑な作業を省くことができます。

さらに、Codyはより包括的なソリューションを提供し、サブスクリプションプランに基づいたさまざまなGPTモデルへのアクセスを提供します。 また、Word / PDFドキュメント、クロールウェブページなどの幅広いドキュメントタイプをサポートし、カスタマイズ可能で埋め込み可能なウィジェットを提供し、既存のビジネスオペレーションにシームレスに統合できるように設計されています。 Codyでは、お客様のニーズに合わせた多機能で包括的なプラットフォームをご利用いただけます。

Zapierを使ってCodyのワークフローを自動化するには？

CodyとZapierの相性の良さを示すために、簡単な自動化を紹介しよう。 この記事では、CodyとZapierを使ってAIでLinkedInの投稿をブーストする方法を理解する。 この設定により、LinkedInに投稿したい内容をSlackに入力することができる。 ほんの数秒で、そのメッセージは自動的に本物のLinkedIn投稿に変わる。 CodyとZapierのおかげで、素早く簡単にソーシャルメディアのプレゼンスを拡大することができる。

ステップ1：ボットを作成する

私たちのウェブサイトには、ボット作成に関する様々なブログがあります。 しかし、簡単に概要を説明すると、ボットは基本的に2つの主要コンポーネントで構成されている：

1. ボットのパーソナリティ：これは、あなたのボットがどのように対話するかのトーン、ムード、スタイルを設定します。 感情的な背景から返答の長さや関連性まで、すべてを網羅する。
2. ナレッジ・ベースここにはあなたの重要な文書がすべて保管されています。 ボットが正確で有用な応答を生成するのに役立つコンテキストを提供する。

この2つの要素を組み合わせることで、ボットの効果と使いやすさが決まります。 この具体的なデモでは、不動産サイトのクロールデータからコンパイルされた知識ベースを使用する。 同じようなオートメーションを作成したい場合は、自分のビジネスウェブサイトをクロールして、ボットのナレッジベースに入力することができます。

プロンプト

システムプロンプト：

ステップ 2: Zapier統合を有効にする

Zapier Integrationを有効にするには、Account > Integrationsに行き、Zapierをインストールします。

インストールをクリックすると、Zapierにリダイレクトされ、そこで招待を受け入れる必要がある。

これで、ZapierアカウントでCodyの統合が有効になりました。

ステップ3：Zapierの設定

統合を有効にしたら、アクセストークンを使ってZapierがCodyアカウントにアクセスできるようにする必要があります。 アクセストークンを作成するには、Account> API Keys> Create API Keyにアクセスする必要があります。 APIキーをコピーし、Zapierアカウントに貼り付ける。

これでカスタムZapを作成する準備が整いました。

ステップ4：ザップの構築

新しいZapを作成するには、+ Create> New Zapをクリックします。

セットアップでは2つの重要なイベントがある：

1. トリガー：自動化を開始する最初のイベント、または “Zap “である。 それは、新しいメッセージの受信から、予定された時間まで何でもあり得る。
2. アクション：トリガーに従って、メッセージの送信やテーブルへのデータ追加など、特定のタスクを実行する。

ザップ作りに入る前に、ワークフローを明確に把握しておこう。 下図に示すように、Slackの公開チャンネルでユーザーが投稿の説明とともにボットの名前を言及すると、プロセスが開始される。 例えば、”@Zapier Villa Homesが他より優れている理由を強調する投稿を作成する”。

この初期メッセージは、ボット名を削除し、核となるコンテンツだけを残すようにフォーマットされる。 このフォーマットされたテキストはCodyに送られ、CodyがLinkedInのキャプションや投稿を生成する。 最後に、この生成されたコンテンツは自動的にLinkedInに投稿される。

要するに、CodyとZapierの助けを借りて、SlackのメッセージをLinkedInの投稿に変換する合理的なプロセスを設定するのだ。

Slackワークスペースからメッセージを引き出すには、まずSlackアカウントをZapierに接続する必要がある。 Trigger “イベントでは、’New Mention’を選択する。 指定したボットが公開Slackチャンネルで言及されるたびに、Zapが作動します。 この場合、Zapierボットが「Post」という単語を含むメッセージで言及されると、Zapが起動する。 これによって、オートメーションがあなたの意図したLinkedInの投稿を特別にターゲットにするようになる。

トリガーのテストが成功したら、次はSlackメッセージのフォーマットです。 ボット名を削除し、メッセージの核となるコンテンツを分離するために、Zapierのフォーマッターツールにある「Replace」関数を使用する。 これにより、LinkedInの投稿を生成するために必要なテキストだけがCodyに渡される。

さて、次はLinkedInの投稿を生成するCodyアクションを設定する番だ。 先ほど作成したボットを選択し、Slackからフォーマットされたテキストをクエリーとして使用します。 これでCodyは、クリーンアップされたメッセージをLinkedIn用に調整した投稿にするよう指示する。

最後のステップは、実際にLinkedInに更新を投稿することだ。 Codyによって生成されたレスポンスを使用し、LinkedInアクションのコメントとして入力する。 こうすることで、コーディからのメッセージがあなたのLinkedInアカウントに直接投稿され、自動化プロセスが完了する。

最終結果

スラックでの会話

リンクトイン投稿

次のステップは？

この記事では、CodyがZapierを介してAIを自動化ワークフローにシームレスに統合する方法を示す、シンプルかつ強力な例を概説した。 Zapierの人気アプリの豊富なライブラリを使えば、クリエイティブな自動化の可能性は無限大だ。 また、近日中にZapierに’Document Upload’アクションを追加し、ナレッジベースで使用できるドキュメントの幅を広げる予定です。

Zapのセットアップに成功し、その経験を共有したい場合は、私たちのDiscordサーバーに参加して他の人たちを刺激してください。 トラブルシューティングについては、「ヘルプを見る」機能からお問い合わせください。

Codyをビジネス・オートメーションのニーズに最大限に活用できるよう、今後も記事を展開していきます。 だから期待していてほしい！

AIは誰にとっても新しい言葉ではないが、2022年11月にChatGPTが開始されたことで、AIが人間の仕事を代替するのではないかという懸念が高まっている。 今後、単純なデータ入力やサポート業務など、下級職の多くがAIに取って代わられる可能性が高い。 しかし、AIが多くの新しい雇用を創出することも期待されている。 まだそれほど広範囲に検討されていないのは、既存社員と新入社員の両方のトレーニングにおけるAIの応用である。 今日の企業研修のシナリオを見てみると、それはここ何年もあまり進化していない。 残念なことに、このような研修では、現実のシナリオをシミュレートする能力がまだ不足しており、従業員が現実の課題に備えているかどうかを正確に評価することができない。

効率的な従業員トレーニングの欠如が原因で、このような事態に陥ることは絶対に避けたい：

従業員を訓練するためのAIソリューションをお探しなら、Codyは理想的なツールです。 ChatGPTと同様に、Codyはあなたのビジネスデータ、チームプロフィール、プロセス、顧客情報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、従業員の要件に特化したパーソナライズされたインテリジェントなトレーニング・アシスタントを構築することができる。 これによりコーディは、AIを活用したビジネス・ソリューションの領域で傑出した存在となった。 Codyを使い始めるには、既存のビジネス関連文書をアップロードし（すでにトレーニング関連の文献があれば、さらに効果的です）、テンプレートライブラリからテンプレートを選択するか、独自のボットをゼロから作成するだけです。 ここでは、Codyが従業員トレーニングを強化し、より効果的なだけでなく、単調で負担の大きいものとは対照的に、魅力的なものにすることができるいくつかの領域を紹介します。

実際のシナリオをシミュレートする

カスタマー・サポートのような仕事には、トレーニングに関して独特の課題がある。 インタラクションの人間中心的な性質を考えると、起こりうるすべてのシナリオや顧客の懸念を予測することは難しい。 従来のトレーニング方法では、標準的な回答を提供するためにマクロやテンプレートに頼ることが多かった。 これらは一般的な問い合わせを幅広くカバーすることができるが、顧客とのやり取りは予測不可能な性質を持っているため、事前に定義された回答の範囲外となる状況が常に発生する。

AIがゲームチェンジャーとなりうるのはこの点だ。 訓練生は、日常的なシナリオと非常に珍しいシナリオを織り交ぜて、より包括的な訓練を経験することができる。 こうしたシミュレーションは、従業員の問題解決能力だけでなく、対人能力やコミュニケーション能力も試すことができる。 フィードバックは瞬時に行われ、トレーニングは受講者のパフォーマンスに基づいてリアルタイムで調整できる。

アダプティブ多肢選択問題

従来の多肢選択問題（MCQ）には、トレーニングシナリオにおける限界がある。 初回に正解できなかった人は、後で同じ問題に出くわすかもしれない。 何度か試行錯誤した後、場合によっては当てずっぽうで正解を選ぶかもしれない。 このやり方は、どのような領域のトレーニングにおいても非効率的である。

AIを使えば、質問とそれに対応する回答の両方を再構築することができる。 これにより、根本的なコンセプトが同じであっても、問題とその選択肢のプレゼンテーションが異なることになる。 AIにいくつかの質問を与え、同じ質問を繰り返さないようにパーソナライズすることで、学習プロセスをより汎用性の高いものにすることができる。

即座の説明

最も効果的な学習は、多くの場合、質問をすることによって行われる。 しかし、トレーニング中に特定の専門用語やプロセスについて質問することは常に可能とは限らず、従業員にとって退屈なものとなり、トレーニングプロセス全体の妨げとなる可能性がある。 AIをトレーニングに組み込むことで、学習者が単に複数の質問に答えることで知識を錯覚させるのではなく、中核となる概念を把握し、基本を明確に理解できるようになります。 即座の説明と正当化は、人間のトレーナーがいつでも従業員をサポートしているという印象を与える。

既存プラットフォームとのシームレスな統合

従来の従業員研修システムに見られるもう1つの点は、研修を完了するために別の媒体に移行することによる摩擦の増加である。 シームレスでないため、従業員はトレーニングセッションを先延ばしにしてしまう。 Codyのようなツールを使えば、トレーニングプロセスをSlackワークスペースにシームレスに統合することができ（近日中にさらに多くの統合が予定されています）、従業員はコンテキストを切り替えることなくトレーニングを完了することができます。

コーディとAIの飛躍

CodyでAIをシームレスにビジネスに取り入れよう。 コーディングも技術的なハードルもない。 ドラッグ、ドロップ、デザイン、デプロイ。 コーディが進化するにつれて、トレーニング・プロセスをより洗練されたものにするための機能がさらに増えるだろう。 コーディーのテストは無料。 そして、その有効性を確信したら、自分のペースでアップグレードする。

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。

と
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。

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。

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