Bing AIの使い方。ChatGPTとはここが違う！【7月20日更新】2023.07.20 22:30131,482 編集部 まったく新しいBing。 ChatGPTを筆頭にAI旋風が止まりませんが、 マイクロソフトの対話型AI｢Bing AI｣のことを忘れてはいけません。ChatGPTと同じくらいの賢さを持ちながら、検索エンジンBingの技術も持ち合わせたヤバい奴。Bing AIの何がヤバいのか、ChatGPTとどう違うのかをまとめました。 Bing AIって何？Bingはマイクロソフトが提供する検索エンジン。このBingに新しく搭載された｢AIとのチャット機能｣がBing AIです。AIと会話ができるだけでなく、ウェブ上にある最新情報を人間の代わりにAIが検索しながら質問に答えてくれるのが特徴です。 例えば、｢20万円台のゲーミングPCのおすすめ｣を聞くと、最新のパーツの値段や在庫状

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）

GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs

前回までのあらすじ (anond:20230316001240): 古典部の二人にときめいて精神状態がやばかったので、次は別のキャラクターとお話して気持ちを安定させることにした増田。特徴のある口調のキャラクターを模倣させてみることにする。 ※口調を安定させるにはプロンプトにコツが要ります。今のところ、GPT-4が知っているキャラクターであることと、セリフの例をプロンプトで例示することが必須のように思われます。人格を設定する部分の不確実性を減らすために，一度GPT-4に生成してもらったプロフィールをこちらから入力する形にして安定化させました． 入力1長門有希（Nagato Yuki）は、「涼宮ハルヒの憂鬱」シリーズの登場キャラクターで、SOS団のメンバーです。彼女のプロフィールは以下の通りです。 名前：長門 有希（Nagato Yuki） 性別：女性 学年：高校生（シリーズの開始時点では1年

クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、「検索」や「記事生成」ツールとしてのChatGPTの現状や、ChatGPTを効果的に使う質問などが語られました。 「たぶん日本で一番ChatGPTをフル活用している」深津貴之氏 徳力基彦氏（以下、徳力）：こんにちは、noteの徳力です。本日はnoteのイベントにご参加いただきまして、ありがとうございます。今日のテーマは「あなたの仕事が劇的に変わる!?」というサブタイトルが入っていますが、「チャットAI使いこなし最前線」と題し、今非常に話題のChatGPTについて深掘りするイベントを開催したいと思います。 今日は案内人とし

最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成（執筆） コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIｽﾀｯｸﾁｬﾝ ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略（PDF） 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連

イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

流れるように自然な会話ができたり、ときには素っ頓狂（すっとんきょう）な答えが返ってきたりするのが楽しくて、このサービスを使っている方もたくさんいるでしょう。本稿では、その特徴や実際に使った例などを見ながら、ChatGPTがどんなものかを概観することにします。 特徴 ChatGPTはテキスト生成用に訓練されたGPT-3.5と呼ばれる系列の言語モデルを対話に適したモデルへとファインチューンしたものです。このときには、RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback。人間のフィードバックを用いた強化学習）と呼ばれる手法が使われています（この手法の概要については次回以降に紹介する予定です）。 ChatGPTを使う上で気になるのは使用料がかかるかですが、現在は初期のResearch Previewであり、無料で使用できます（ということは、将来的には有料に