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OverflowAI:プログラマーのためのChatGPT?

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

によって Om Kamath読書時間: 1
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。

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Gemini Embedding 2:機能、ベンチマーク、価格、開始方法 先週、グーグルは ジェミニ エンベッディング2は、Geminiアーキテクチャ上に構築された初のネイティブなマルチモーダルエンベッディングモデルである。エンベッディングを何らかの形で扱うのであれば、これは注目に値する。これは、今日ほとんどのチームが依存しているマルチモデルのエンベッディングパイプラインを大きく破壊する可能性を秘めています。 これまで、OpenAI、Cohere、Voyageの主要な埋め込みモデルは、主にテキストベースでした。画像とテキストのアライメントにはCLIP、画像とビデオにはVoyage Multimodal 3.5など、いくつかのマルチモーダル・オプションは存在しましたが、単一の統一されたベクトル空間で、あらゆるモダリティをカバーするものはありませんでした。音声は通常、埋め込む前に書き起こす必要があった。ビデオでは、フレーム抽出と個別のトランスクリプト埋め込みが必要でした。画像は、完全に独自のベクトル空間に存在していました。 Gemini Embedding 2はその方程式を変える。1つのモデル、1つのAPIコール、1つのベクトル空間。 新情報を掘り下げてみよう。 Gemini Embedding 2とは何ですか? Gemini Embedding 2(gemini-embedding-2-preview) は、Google DeepMind初の完全なマルチモーダル埋め込みモデルである。テキスト、画像、ビデオクリップ、音声記録、PDF文書を取り込み、それらすべてを同じ共有意味空間に存在するベクトルに変換する。 CLIPのような以前のマルチモーダルアプローチは、ビジョンエンコーダとテキストエンコーダをペアにして、最後に対比学習でそれらを調整するものであったが、Gemini Embedding 2は、Geminiの基礎モデルそのものに基づいて構築されている。これは、深いクロスモーダル理解を基礎から受け継いでいることを意味する。 実例ビデオチュートリアル、オーディオレクチャー、文書によるガイドで学習管理システム(LMS)を構築しているとします。Gemini Embedding 2を使用すると、これらすべてのコンテンツのエンベッディングを単一のベクトル空間に格納し、ビデオ、オーディオ、ドキュメントから関連するチャンクを取得するRAGベースのチャットボットを構築することができます。これまでは、何層ものエンベッディングパイプラインが必要でしたが、それでも、トランスクリプトをキャプチャするだけで、ビデオのビジュアルコンテキストやスピーカーの声のトーンを逃していました。 このモデルはマトリョーシカ表現学習を使用しているため、必要なければ3072次元すべてを使用する必要はない。1536や768に縮小しても、使用可能な結果を得ることができる。 マトリョーシカ表現学習(MRL)は、学習された表現が完全な次元だけでなく、ロシアのマトリョーシカ人形のように互いに入れ子になっている様々な小さな次元でも有用であるように、埋め込みモデルを学習する手法です。学習中、損失関数は完全な埋め込みだけでなく、埋め込みベクトルの複数の接頭辞に対しても計算されます。これによりモデルは、最も重要な情報を最も初期の次元に詰め込み、それに続く各次元がより細かいディテールを追加していく、つまり粗いものから細かいものへの構造を持つようになる。 対応モダリティと入力制限 このモデルは5種類の入力を受け入れ、すべて同じ埋め込み空間にマッピングされる: モダリティ 入力制限 フォーマット テキスト 最大8,192トークン プレーンテキスト 画像 1リクエストにつき6枚まで PNG, JPEG ビデオ 最大120秒 MP4、MOV 音声 最大80秒(ネイティブ、トランスクリプションなし) MP3, WAV PDF 直接埋め込む PDFドキュメント 既存モデルとの比較 TLDR:Googleの新しいGemini Embedding 2モデルは、テキスト、画像、ビデオ、音声のほぼ全てのモダリティにおいて、競合他社(自身の前身、Amazon… Read more »

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