大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
ChatGPT と Whisper で発音練習アプリを作ってみた - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 の15日目の記事です。 この記事では、ChatGPT と 音声認識モデルの Whisper を用いた発音練習アプリケーションをご紹介します。 ChatGPT に読み上げる文章を考えてもらい、その文章の読み上げた音声を Whisper で文字起こしします。 正確に発音できていれば、正確に文字起こしできる、という考えから、 原稿と文字起こし結果を比較すれば発音練習に使えるのではないかと考えました。 実際に使ってみた結果、発音のどこが悪かったのかといったフィードバックはもらえませんが、 自分の発話した音声に対して評価がつくだけでも、結構楽しく練習できると感じました。 音声認識を活用したアプリケーションは、一般に音声認識精度がネックになると思いますが、 このアプリケーションは音声認識精度が100%ではないことを逆手に
【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた（ChatGPT vs Bard vs Claude2）｜株式会社LifePrompt
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
なぜ「ChatGPTは、使う人次第で能力が大きく変わる」のか、使ってみてはっきりした。
最近おきた大きなイノベーションのひとつが、ChatGPTのリリースだったことは、多くの人の共通の認識でしょう。 正直なところ、Googleを脅かすほどの存在が、こんなに早く出てくるとは思っていませんでしたが、Googleなどのプラットフォームは大きい割には技術革新に対して脆弱であり、「短命」なので、必然の流れなのかもしれません。 逆に、プラットフォーム上に流通する「コンテンツ」には、とても長命なものが存在します。 例えば「イーリアス」「論語」「原論」などの古典などもそうです。 これらは時の試練に耐え、プラットフォームを乗り換えながら2千年以上もの間、全く変わらずに生き残っています。 では、ChatGPTもしばらくすれば時の彼方に消える……かというと、少しこれまでのプラットフォームと事情が異なるかもしれません。 なぜなら「コンテンツ流通させるだけ」の、Google、Twitter、Amazo
ChatGPTに「ヨーロッパの歴史に小学生でもわかる笑えるキャッチコピー付けて」と入れたら本当に笑っちゃう結果になった
ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 マンガ編集者。講談社入社→週マガ→ライバル→ヤンマガ→コミックDAYS立ち上げ→モーニング→2023年よりStudioZOON(サイバーエージェント)。WEBTOONやってます。過去担当作→新旧『食糧人類』『トネガワ』『ハンチョウ』『イチジョウ』『僕の奥さんはちょっと怖い』『平和の国の島崎へ』『アポカリプスの砦』等 note.com/mi_muramatsu ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 ChatGPTに「ヨーロッパの歴史を西暦1000年から2000年までを20年ごとにキャッチコピーをつけていってください。キャッチコピーは小学生でもわかる笑えるものにしてください」と入れた結果。 「1040年ノルマン人襲来！イングランドがワクワク大変身！」は笑った。今までで一番面白い出力だった。 pic.twitter
AIへの質問力が求められる時代に？｜岡瑞起 Mizuki Oka
ChatGPT時代の入試は今後どのようになっていくのだろう。 先週末に行われた大学入試の試験監督をしながらそんなことを考えていました。 近頃はどんな問題が出ているのか、家に帰ってから英語の過去問をチェックしてみました。 たとえば、次のように文章を読んで内容を英語でまとめたり、自分の考えを英語で述べたりする問題です。 Some people say that censorship of the internet is against the principles of a free and open society, but I think that some form of internet censorship is justified for the following reasons.（中略） Of course, to have as little censorship as po
ChatGPTにマインドマップを作ってもらったら理解速度が爆速になる件｜Abiru
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
【Copilot はじめました】GitHub Copilot 導入におけるハードルの整理 - M&Aクラウド開発者ブログ
こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot（以下Copilotと呼びます）を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使
今、ChatGPTの使い方を学ぶのは、効率が悪い？｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
今、ChatGPTの使い方を学ぶのって、効率悪くないですか？ 今のChatGPTが抱えている問題を回避するためのハックをいろいろ覚えても、そんな問題の大半は、今後のバージョンアップでどんどん克服されていっちゃうんじゃないですか？ 初期バージョンの抱えていた問題点の多くが一通り改善した後にChatGPTを使い始めた方が、無駄足を踏まずに、本当に必要なノウハウだけを、効率よく学習できるのでは？ また、今、ChatGPTの使い方のWeb記事を読んで学習しても、そこに書かれているノウハウって玉石混交じゃないですか？ １年後、２年後にその記事を読み返したとき、そこに書かれていることの大半は、重要度の低いことだったり、ピント外れだったり、意味のないことだったり、間違いだったりすることが判明することになったりしないでしょうか？ だって、それらを書いているのは、まだChatGPTの経験が浅く、理解度の低い
あなたの仕事が劇的に変わる!? ChatGPT使いこなし最前線
今話題のチャットAI「#ChatGPT 」をマスターできる！noteに集まった最新事例とともに、チャットAI黎明期から活用しているnote CXOの深津が解説します。このイベントを通して、「人を置き換える」のではなく「人の創造力を拡張する」AIの使い方がわかり、明日から使えるノウハウが学べます。 ▼ タイムコード 0:00 目次 4:37 イベントスタート 7:40 ChatGPTは検索サービスではない！ 10:01 ChatGPTは記事を大量生産するものではない！ 11:04 ChatGPTってなに？ 11:52 クロスレビューに使ってみる 13:19 改善レビューに使ってみる 14:29 危険度チェックに使ってみる 15:42 ChatGPTのしくみ 20:39 ChatGPTの注意点 26:25 民主化されつつあるAI 31:31 ChatGPTをうまく使うコツ：可能性の空間を限定
自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？
OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja
深層学習界の大前提Transformerの論文解説！ - Qiita
この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル
東大松尾教授に聞くChatGPT「マーケティングの周辺が最も変化」
AI（人工知能）チャットボット「ChatGPT（チャットGPT）」が話題だ。その性能の高さから様々な用途で利用され、公開からわずか2カ月で1億ユーザーを突破した。こうした言語AIや画像生成AIの急速な普及によって、私たちの仕事や働き方はどのように変わるのか。AI研究の第一線を走る東京大学大学院工学系研究科教授の松尾豊氏に、IT批評家の尾原和啓氏が聞いた。 東京大学大学院工学系研究科教授であり、日本ディープラーニング協会理事長でもある松尾豊氏とIT批評家の尾原和啓氏が、話題のChatGPTなど生成AIについて対談した 2022年以降、生成AIへの注目が一挙に高まっている。象徴的なのは、米オープンAIが開発した対話型AI「チャットGPT」だろう。オープンAIには、米マイクロソフトが複数年にわたって数十億ドル規模の投資を行ってきた。 そもそもGPTとは、オープンAIが開発したテキスト生成AI「G
ChatGPT APIリリースに伴ってOpenAIのAPIデータ利用ポリシーが改定されたので読んでみた | DevelopersIO
ChatGPT APIのリリースと同じタイミングでOpenAIのAPIデータ利用ポリシーが改定されました。この記事では、このOpenAIのポリシーを読み込んでご紹介したいと思います。 危機管理室 江口です。 ChatGPT APIがリリースされて話題ですね。料金も従来のGPT-3のAPIに比べて安くなっているようで、ChatGPTをよりプログラムで利用しやすくなるかと思います。 さて、このリリースとタイミングを併せるように、2023年3月1日付けでOpenAIのAPIでのデータ利用ポリシーが改定されました。 この記事では、OpenAIのデータ利用ポリシーについてちょっと解説していきたいと思います。 なお、ChatGPT API自体の概要については、DA事業本部中村による記事がすでに上がっていますので、そちらをご参照くださいませ。 まとめ OpenAIのAPIを利用する場合、オプトインしない
Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models - Cerebras
Cerebras-GPT: A Family of Open, Compute-efficient, Large Language Models Cerebras open sources seven GPT-3 models from 111 million to 13 billion parameters. Trained using the Chinchilla formula, these models set new benchmarks for accuracy and compute efficiency. Abstract State-of-the-art language models are extremely challenging to train; they require huge compute budgets, complex distributed com
大規模言語モデルの驚異と脅威
2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
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ほとんどの人間はChatGPTより能力の低いと思いますか？
パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
