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The French startup Mistral AI has introduced the GenAI model. Is it the next best AI business assistant?
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ミストラルAIとは:オープンソースモデル

AI分野を破壊する大きな一歩として、フランスの新興企業ミストラルAIがGenAIビジネスアシスタントを発表した。 MetaやOpenAIのような業界大手の覇権を握る準備は整っている。 このブログでは、人工知能におけるこのエキサイティングな発展の潜在的な意味を探る。 ミストラルAIの1億1300万ドルという驚くべき評価額:その話題とは? パリを拠点とするAI新興企業ミストラルAIは、2億6000万ドルという巨額の評価額で1億1300万ドルを調達し、多くの注目を集めた。 設立からわずか3カ月で、従業員数は20人に満たなかった。 だから、当時は評価試合のように思えた。 ミストラルAIは、オープンソースの大規模言語モデル「ミストラル7B」を発表した。 ミストラル7Bの2倍の大きさのラマ2 13Bモデルよりもすべてのパラメーターで優れている。 ミストラルのAIは、ラマ1 34Bよりも優れている。 多くのベンチマーク . ミストラル7B対巨人:このAIオープンソースがいかに優れているか この軽量AIモデルは、既存の重量級AIモデルと競合している。 そして、撤退はしていない! ミストラルAIのこれまでの業績は、わずかなコストとリソースで、その巨額の評価に値することを証明している。 ミストラルAIの成功の主な理由をいくつか紹介しよう: ミストラルAIが第一世代のAIモデルを訓練するために使用した訓練方法は、より効率的である。 ミストラルAIのトレーニング方法は、既存の方法よりも実装コストが少なくとも2倍低い。 オープンソースであるため、柔軟性が高い。 オープンソースのモデルは微調整が容易で、それが何よりの長所だ。 ミストラルAIはこれらのモデルを誰にでもオープンにしている。 ということは、このフランスの新興企業は、より大きく、より良く、より複雑なモデルを開発するということだろうか? まあ、そうだね! これまで、世界中のAI愛好家たちは、良質なAIビジネスアシスタントや基盤モデルを開発するメタ社に依存してきた。 つまり、ミストラルAIのGenAIモデルは、彼らにとって良い出来事なのだ。 新しいAIプレーヤーへの道を開く AIアシスタントの分野は寡占状態にあり、その大半は米国のプレーヤーである。 しかし、これまで他の選手を寄せ付けなかったのはなぜか? その理由は、参入障壁の高さにある。 このような潜在的なAI従業員の巨人と競争するためには、作りにくい技術と莫大な投資が必要だ。 数百万ドルの資金と希少中の希少なチームを持つミストラルの参入は、この分野に混乱を引き起こす可能性がある。 実際、ミストラルはLLaVAのように、早ければ2024年にもGPT-4を上回るビジネス用AIアシスタントを開発しようとしている。 AI分野でミストラルを際立たせているものは何ですか? ミストラルの創業チームは、ビジネス向けAIアシスタント分野のリーダーで構成されている。 MetaやDeepMind出身の経験豊富な研究者を擁するミストラルの急ピッチの成功は偶然ではなく、MetaやOpenAIに匹敵する彼らの将来計画はよく練られているようだ。 ミストラルAIの新しいAIビジネス・アシスタント・モデルの柔軟性とオープンソース・ライセンスは、誰もがAI分野に参入できる均等な土壌を提供する。 しかし、このモデルは無制限に使用できるため、倫理的な使用が懸念される。 結論 ミストラルはAIの波に順調に乗り、このフランスの新興企業は、メタやオープンAIが提供するビジネス向けの独自AIソリューションと、創業から数年以内に厳しい競争を繰り広げる準備が整っている。 もう一人のビッグプレーヤーが登場した今、言語モデルだけでなく、他の種類のモデルも登場することが予想される。 このような高品質のオープンソースモデルは、AI業界の変化を示している。 これは、Mistral AIのような新しいビジネスAIモデルが、MetaやOpenAIのような米国のAI大手と直接競合することを意味する。 続きを読む2023年のAIツール・ディレクトリ・トップ6

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With AI Studio's advanced capabilities addressing a range of chatbot requirements, coupled with the sandbox tool, Meta's efforts toward making AI accessible for all can be expected to transform the chatbot arena for professional and personal usage.
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メタのAIスタジオ:独自のAIチャットボット、ツール、ソフトウェアを作成する

先日の メタコネクト2023 Meta CEOのマーク・ザッカーバーグは、個人および企業向けのさまざまなAI体験を紹介した。 AIスタジオ . AI Studioを使用すると、独自のAIチャットボット、ツール、ソフトウェアを作成できます! 世界中で15億人のAIチャットボットユーザーを抱えるフェイスブックの親会社メタ社は、AI開発を誰もが利用できるようにすることを目指している。 Metaの新しいAIイノベーションは、コーディングの専門知識がなくても、パーソナライズされたAIチャットボットを作る力を提供します。 「ガートナーのアナリスト、アルン・チャンドラセカランは言う。「中小企業や企業側にも、主に生産性、コミュニケーションの向上、ユーザー・エンゲージメントの向上という側面があるのは明らか です。 AI Studioは、事前に訓練されたモデルと、ドラッグ&ドロップで操作できる使いやすいツールのおかげで、誰でもAIチャットボットを作成し、訓練することができます。 カスタマーサービス用チャットボットから、有名人や歴史上の人物のように話すAIチャットボットまで、AI Studioの創造的な可能性は無限です! AIエコシステムに貢献するメタ 生成AIや自然言語処理(NLP)からコンピュータ・ビジョンやその他のAIの中核分野まで、メタは長年にわたり、協調的で倫理的なAIソリューションを通じて、楽しく感動的な方法で人々をつなぐことに注力してきた。 メタコネクト2023では、AIステッカー、画像編集のEmu、レイバンのスマートクラス、クエスト3なども発表された。 見るんだ! オリジン・ストーリー – Meta AI 2016年、当時フェイスブックと呼ばれていたメタ社は、企業向けのメッセージング・チャットボット用のメッセンジャー開発キットをリリースした。 AI Studioが初めて導入されたのはこの頃だ。 しかし、今日に至っては、AIスタジオのボットは、過去の厳格にプログラムされたルールベースのボットとは全く違う。 彼らはより有能で、よりダイナミックな回答をする。 どうやって? 彼らは強力な言語モデルを使っている。 そのひとつがMeta社のLlama 2で、100万件以上の人間によるアノテーションで訓練されている。 そして、今後数週間で何が起こると思う? 開発者はメタ社のAPIを使用して、同社のメッセージング・サービス用のサードパーティ製AIを作成することができる。 この開発はメッセンジャーでスタートする。 次はインスタグラムとWhatsAppだ。 規模拡大を目指す中小企業から、コミュニケーションを改善したい巨大ブランドまで、あらゆる企業が顧客サービスを向上させ、ブランドの価値を体現するAIを開発できるようになる。 AI Studioの現在の主な用途は、Eコマースとカスタマーサポートだ。 Metaはアルファ版からスタートしたが、2024年にはAI Studioを拡張・改良する予定だ。 その上、クリエイターはMetaのすべてのアプリで、デジタル・プレゼンスのスパイスとなるAIを開発できるようになる。 彼らはこれらのAIを承認し、直接コントロールできるようになる。 メタのAIサンドボックスとメタバース・シナジー AI Studioのデビューと同時に、メタは2024年に登場するサンドボックスツールについて明かした。 このプラットフォームは、ユーザーがAIの創造で遊ぶことを可能にし、AIを搭載した製品の創造を民主化する可能性がある。 さらに驚くべきことがある。 メタ社は、このサンドボックス・ツールをメタバース・プラットフォームに統合する大きな計画を持っている。 そのようなプラットフォームの一つがHorizon Worldsである。 これにより、AI Studioを使って作られたさまざまなメタバースゲームや体験を強化することができる。 結論… Read more »

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Joule is designed to generate responses based on real-world situations. The German multinational software giant is putting in the effort to make sure Joule is not just productive but also ethical and responsible. They're gearing up for a future where generative AI plays a central role in personal and professional settings.
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SAPのジェネレーティブAI「ジュール」はビジネスの副操縦士になれるか?

日常生活におけるジェネレーティブAIの普及を認識、 SAPジェネレーティブAIアシスタント、ビジネス副操縦士 ジュールはこちら! ジェネレーティブAIが世界のさまざまな地域でどのように浸透しつつあるのかを見るのは興味深い。 オーストラリアの調査対象者の約半数、約49%がジェネレーティブAIを利用している。 アメリカでは45%、イギリスでは29%だ。 SAPジェネレーティブAIジュールとは? ジュール は、実世界の状況に基づいて回答を生成するように設計されている。 ドイツの多国籍ソフトウェア大手は、ジュールが生産的であるだけでなく、倫理的で責任感のある企業であるよう努力している。 彼らは、ジェネレーティブAIが個人的・職業的な場面で中心的な役割を果たす未来に向けて準備を進めている。 ジュールはすべてのSAPアプリケーションの一部になる。 ジュールは、人事、財務、サプライチェーン、カスタマー・エクスペリエンスなど、どのような業務にも対応します。 どういうことなんだ? 平易な言葉で質問したり、問題を提起したりすることができ、インテリジェントで文脈を保持した返答を得られることを想像してみてほしい。 それこそがジュールの持ち味だ。 SAPの包括的なポートフォリオや外部ソースから広範なビジネスデータを活用し、最も洞察に満ちた適切な回答を得ることができます。 ロジスティクス・プロセスを改善する方法を決めるという課題に直面していると考えてください。 メーカーに実行可能な解決策を提示し、評価してもらうために、ジュールは売上が不振になりそうな地域を特定することができる。 その上、サプライチェーンの問題を示唆する他のデータセットに接続し、即座にサプライチェーンシステムに接続することができる。 しかし、それだけでは終わらない。 ジュールは多目的なアシスタントであり、SAPのすべてのアプリケーションに対応し、常に新しい状況を提供してくれる。 JouleがトップクラスのSAPジェネレーティブAIアシスタントである理由とは? 世界有数の企業資源計画ソフトウェアベンダーであるSAPは、データ保護と公正性に真剣に取り組んでいる。 際立った特徴のひとつは、ジュールが展開する大規模言語モデル(LLM)からバイアスを排除することに取り組んでいることだ。 効率の向上 ソース 特定の役割を理解し、SAPアプリケーション内でシームレスに連携してタスクを効率化するAIアシスタントで、生産性を向上させましょう。 強化されたインテリジェンス 必要なときにいつでも迅速な応答とインテリジェントな洞察にアクセスし、ワークフローを中断することなく迅速な意思決定を可能にします。 改善された結果 ソース お問い合わせいただくだけで、あなたの仕事をスタートさせるためのカスタマイズされたコンテンツを受け取ることができます。 職務記述書の作成、コーディングガイダンスの取得などを簡単に行うことができます。 全自治 ソース 安全で管理された環境でジェネレーティブAIを活用しながら、意思決定とデータプライバシーを完全にコントロールすることができます。 ジュールは顧客情報を使ってLLMを養成することはしない。 データは安全に保たれ、AIの回答に意図しないバイアスが入り込むリスクもない。 SAPのジェネレーティブAIアシスタントの展開計画 Jouleの展開は、SAPのソリューション群全体で段階的に行われている。 以下がその内容だ: 今年後半、Jouleは以下のソリューションでデビューする予定です。 SAPサクセスファクターズ・ソリューション を通じてアクセスできるようになります。 SAPスタートサイト . 来年には SAP S/4HANA Cloud 公開版。… Read more »

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GPT-4ビジョンの新たな競争相手、LLaVAとの出会い
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GPT-4ビジョンの新たな競争相手、LLaVAとの出会い

オープンエイの画像認識技術GPT-4は最近、技術界を席巻した。 しかし、塵も積もれば山となるで、新たな候補が参入してきた:LLaVA(大型言語視覚アシスタント)である。 オープンソースで完全に無料で使用できるLLaVAは、画像認識技術の限界を再定義しようとしている。 LLaVAとは? LLaVAは、ウィスコンシン大学マディソン校、マイクロソフト・リサーチ、コロンビア大学の専門家によって作られた最先端のツールである。 簡単に言えば、ビジュアル(写真のような)と言語(テキストのような)の両方を理解するように設計された技術の一部である。 人間と同じように写真についてチャットできるChatGPTを想像してみてほしい。 LLaVAはなぜ特別なのか? LLaVAは単なる画像認識ツールではない。 視覚の “エンコーダー”(これはシステムの目と考えてほしい)とビキューナ(言語を理解するための脳)と呼ばれるものが融合している。 このコンボにより、LLaVAは、GPT-4 Visionがそうであるように、画像についておしゃべりし、複雑な視覚情報を理解するスーパースターになる。 オープンソースですぐに使える さらにエキサイティングなことは? 技術愛好家や開発者なら、LLaVAの内部構造に飛び込むことができる。 クリエイターたちは親切にもすべてをオンラインで共有してくれた。 その設計図(またはペーパー)から実際のコードと モデルまで、好奇心旺盛な人々のためにすべてがそこにある。 結論として 画像認識技術の競争は激しいが、LLaVAは間違いなく短期間でニッチを切り開いた。 その卓越したパフォーマンスとオープンソースという性質が相まって、技術界では侮れない存在となっている。 画像認識技術の時代は急速に進化しており、LLaVAがミックスされたことで、未来はさらに期待できそうだ。 唯一の問題は、このビジュアル革命の一部になる準備ができているかということだ。 LLaVAについてもっと知る

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DALL-E 3つのプロンプトでベクターイラストを作成する方法
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DALL-E 3つのプロンプトでベクターイラストを作成する方法

DALL-E 3プロンプトは、非常に詳細でリアルな画像を生成するのに役立ちます。 そのために、幅広い画像データベースを評価し、入力テキストの助けを借りて関連するビジュアルを作成する。 グラフィックデザインの世界は近年、劇的な変貌を遂げている。 かつては、ベクター画像の作成には時間がかかり、Adobe Illustratorのような複雑なソフトウェアの幅広い知識が必要でした。 ひとつのベクターデザインを完成させるのに、プロでも何時間もかかることがよくある。 しかし今日、状況は一変した。 AI技術の登場により、ベクター画像の作成プロセスは簡素化され、民主化されました。オープンAIが開発した高度なAIモデル「ChatGPT Plus」は、この変革において極めて重要な役割を果たしている。 この強力なツールは、テキストの説明を理解し、それに基づいてベクトル画像を生成することができます。 詳細なプロンプトを入力し、AIに魔法をかけるだけだ。 記述が具体的であればあるほど、アウトプットはあなたのビジョンに近づく。 しかし、DALL-E 3プロンプトを使って、どうやってテキストからベクター画像を作成するのだろうか? 説明文を入力し、画像が表示されるのを待つだけでいいのですか? 要するに、そうだ。 しかし、結果を最適化したいのであれば、考慮すべきニュアンスがいくつかある。 そしてそれこそが、このブログで私たちが探求しようとしていることなのだ。 さあ、飛び込もう。 ステップ1:イメージを思い描く このプロセスの最初のステップは、御社のビジネス・ニーズに沿ったイメージを明確にすることです。 描写の幅が広すぎると、AIはより複雑な環境を作り出し、あなたが目指しているベクタースタイルのルックを損なう可能性があることを覚えておくことが重要です。 そのため、シーンに存在させたいアイテムや要素を具体的に示すことで、望ましいスタイルを維持することができる。 例えば、単に「ビジネスミーティング」と言うのではなく、「男女のプロフェッショナルがホワイトボードを背にブレインストーミングをしている」と言うかもしれない。 より具体的な説明をすればするほど、AIはあなたのビジョンによりマッチすることができる。 ステップ2: DALL-E 3プロンプトをデザインする コンセプトが決まったら、次はプロンプトを作る番だ。 プロンプトには、主題(何を見たいか)とスタイル的要素(どう見えるか)の両方を含めること。 このシナリオの場合、スタイル修飾子は「フラットでシンプルなベクターイラストのスタイル、鮮やかな色、白い背景」となります。 以下はDALL-E 3プロンプトの完全な例である: ステップ3:イメージの作成 DALL-E 3プロンプトの準備ができたので、画像を生成することができます。 このAIツールの素晴らしさは、テキストプロンプトをユニークなビジュアル表現に変換する能力にある。 しかし、あなたの仕事はここで終わらない。 画像を生成した後、プロンプトを反復するか、AIの編集機能を使用することで、画像をさらに洗練させることができます。 特定の要素を微調整したり、ディテールを追加したり、あるいはスタイルを変えたりして、あなたのビジョンに完璧にマッチするイメージを手に入れることができる。 一連のまとまりのある画像を作成したい場合は、プロンプトにカラーテーマを追加することを検討してください。 例えば、プレゼンテーション用の一連の画像を作成する場合、視覚的な一貫性を確保するために「ブルーのテーマ」にこだわるとよいでしょう。 AIプロンプトの背景説明の前にカラーテーマを追加するだけです。 こうすることで、画像を生成して洗練させても、ビジネスブランディングやプレゼンテーションのテーマに沿った一貫したカラースキームを維持することができます。 ステップ4: DALL-E 3の画像をSVGに変換する 画像を作成し、満足のいくまで改良したら、それをスケーラブル・ベクター・グラフィックス(SVG)形式に変換したくなるかもしれません。 SVGは、ピクセル化することなく、どのようなスケールでも高品質のビジュアルを可能にするため、ベクター画像のフォーマットとして人気があります。 これを行うには、Adobe Express SVGを使用します。 画像を簡単にアップロードしてSVGファイルに変換できる無料のツールです。 画像をアップロードして変換が完了するのを待ち、新しいSVGファイルをダウンロードするだけです。… Read more »

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Microsoft Copilot has been meticulously architected to uphold the standards of security, compliance, and privacy. It is integrated into the Microsoft 365 ecosystem.
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マイクロソフト コパイロットビジネスにおける最新のAI

Word、Excel、PowerPoint、Teamsなど、Microsoft 365のアプリケーションにバーチャルアシスタントがいることを想像してみてほしい。 ビジネスにおけるAIとして、 マイクロソフトコパイロット はあなたの仕事をより簡単に、より効率的にします。 どんなものなのか見てみよう! Microsoft Copilotが日々のワークフローに与える影響 考えてみてほしい。会議中、議題に関連する回答を求めてMicrosoft Copilotを利用する。 次に起こることは、Copilotが単に一般的な回答をするだけでなく、過去の電子メールのやり取り、文書、チャットでの議論から洞察をまとめることだ。 まるで細部まで記憶しているかのように、すべて独自のビジネス・コンテクストに根ざしている。 マイクロソフトのコパイロットが各アプリで活躍 Microsoft Copilotは、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなど、日常的に使用するMicrosoft 365アプリケーションに統合され、共同作業者として使用できるように設計されています。 Outlookを使ってEメールを書いているときでも、PowerPointでプレゼンテーション作業をしているときでも、Copilotはプロンプト、絞り込み、コマンドの共有デザイン言語を提供します。 しかし、コパイロットの能力はそれだけにとどまらない。 アプリに命令を下し、スライドをアニメーション化するなどのアクションを可能にし、アプリケーションを横断して作業することに長けており、Word文書をPowerPointプレゼンテーションに難なく変換する。 ビジネスチャットとの統合:職場の効率化を実現するゲームチェンジャー LLM(大規模言語モデル)、Microsoft 365アプリ、そして自社のデータを横断して動作するBusiness Chatは、Copilotの統合のもう1つの重要な要素です。 Copilotはディープラーニングアルゴリズムにより、さまざまなNLP(自然言語処理)タスクを実行できる。 さらに、この統合により、文書、電子メール、カレンダー、チャット、ミーティング、連絡先といったビジネス・コンテンツにリアルタイムでアクセスできるようになる。 このように、ミーティング、交わしたメール、先週のチャットなど、あなたのデータと直近の仕事の文脈を組み合わせることで、的確で文脈に沿った応答が可能になる。 Microsoft 365 Copilotは、ワークフローを合理化し、スキルセットを向上させ、ワークライフをよりスムーズに、よりクリエイティブに、より効率的にします。 信頼の基盤 マイクロソフトCopilotは、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーの基準を維持するために細心の注意を払って設計されています。 Microsoft 365のエコシステムに統合されている。 そのため、Copilotは、二要素認証、コンプライアンス境界、プライバシー保護など、組織のセキュリティとプライバシーのルールに自然に従います。 学び、適応する力 コパイロットは継続的に学習できるように設計されている。 新しい領域やプロセスに直面したとき、適応し、新しいスキルを習得する。 例えば ビバセールスコパイロットは、顧客関係管理(CRM)システムとの接続を学ぶことができます。 対話履歴や注文履歴などの顧客データを取り込み、その情報をコミュニケーションに反映させることができる。 コパイロットの継続的な学習能力は、「良い」にとどまることなく、進化しながら「卓越した」を目指し、時間の経過とともにさらに正確で有能になることを保証する。 結論 それはMicrosoft 365 Copilotと呼ばれるものだ。 LLMを活用し、ビジネスデータと統合することで、Copilotは日常的なアプリケーションを特別なものに変え、多くの素晴らしい可能性を引き出します。 Copilotは生産性を高め、常にコンテキストを理解し、データを安全に保ち、一貫した体験を提供します。 さらに、ビジネスのニーズに素早く対応することができる。 Copilotがあなたのそばにいれば、仕事の未来はこれまで以上にインテリジェントで効率的になりそうです! 続きを読むなぜAI従業員を雇うのか?

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