2024年11月に利用規約を更新したX(旧Twitter)では、投稿をAI学習に利用することを明文化しました。これを受けて、多くのユーザーが「投稿をAIのトレーニングに利用することはない」と表明している競合SNSのBlueskyに移行しています。しかし、BlueskyのAPI経由で入手した100万投稿分のデータセットがHugging Face上で公開されてしまう事態が発生しました。 Someone Made a Dataset of One Million Bluesky Posts for 'Machine Learning Research' https://www.404media.co/someone-made-a-dataset-of-one-million-bluesky-posts-for-machine-learning-research/ Bluesky may not
Chrome の組み込み AI の Summarization API を試してみる 2024.10.13 Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。この記事では Summarization API を使用して、文章を要約してみます。 Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるよ
英語スピーキングに特化した学習アプリ「AI英会話 スピーク」は10月2日、OpenAIの最新技術「GPT-4o」のAPIを活用した、AIとのリアルタイム音声対話機能を開発したと発表しました。 従来のAPIではリアルタイムでの会話にタイムラグが生じるという課題がありました。しかし、GPT-4oのAPIを活用することで即時応答が可能になり、ユーザーに現実的な対話体験を提供できるようになりました。 また、自社開発の学習エンジンと組み合わせることで、ユーザーごとに言語習熟度をリアルタイムで分析することができます。その結果、AIが会話の難易度を調整したり、適切なサポートやヒントを提供してくれます。 この機能は、数週間以内に一部ユーザーに向けて提供が開始され、今年中に全ユーザーへ実装される予定です。
この10年の間に、ソフトウェア開発を行う方法は大きく変容しました。作業に依存関係が生じるモノリシックなアーキテクチャから、APIによるマイクロサービスアーキテクチャが主役となりつつあります。一度構築すれば終わりではなく、変化とスピード、生産性の向上に対応するため、APIの設計、構築、運用、変更に関するニーズはますます高まっています。 本書は、モダンなAPI駆動型アーキテクチャについて解説する書籍です。既存のモノリシックアーキテクチャから、どのようにAPI駆動型のシステムへ発展させていくかを、カンファレンスシステムを例に、具体的なケーススタディを通してわかりやすく解説しています。REST APIの基礎から、最適な設計、構築、運用、バージョン管理、およびテスト方法まで、API設計と改善の全体像をしっかり学ぶことができます。また、APIゲートウェイ、サービスメッシュなどの技術を用いて、外部トラフ
はじめに JCEXで実践しているAPIテストについて 単体テスト 負荷テスト なぜAPIの単体テストを行っているのか API単体テストで使用するパッケージ 実例によるAPI単体テストの環境構築 前提 ステップ１: テストしたいAPIの定義 ステップ２: テストの作成 ステップ３: APIの実装 ステップ４: DBを使ったテスト ステップ５: ヘルパー関数化 ステップ６: テーブル駆動テストに変える ステップ７: フィクスチャを使ったテスト まとめ おわりに はじめに こんにちは、enechainのGXデスクでエンジニアをしている@ejiです。 GXデスクは、『日本気候取引所 - Japan Climate Exchange』 (以下 JCEX) のサービス開発を担当しており、 私は主にBFFとバックエンドのAPIをGoで開発しています。バックエンドのAPIは gRPC を使用しています。
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは、「ChatGPT」や「Copilot」といった最も人気の高いAIチャットボットのいくつかを動作させるのに利用されている高度な大規模言語モデル（LLM）で最も知られている。マルチモーダルモデルは、視覚アプリケーションの新たな範囲を解き放つことでチャットボットの能力を新たな段階に引き上げることができ、OpenAIは一つのモデルを開発者に対して利用可能にした。 OpenAIは米国時間4月9日、「GPT-4 Turbo with Vision」が「OpenAI API」を通じて開発者に一般提供されたとX（旧Twitter）の投稿で発表した。同モデルは、最新の「GPT-4 Turbo」モデルにビジョン機能を追加したもの。 この最新
OpenAIのText to Speech APIを利用し、テキストを読み上げてくれるMacアプリ「AudioBuddy」がリリースされています。詳細は以下から。 OpenAIは2023年11月、OpenAI Dev Dayの中でGPT-4 Turboなどと共にテキストを人間が発音するように読み上げてくれるText to Speech (TTSモデル)を発表し、ユーザーにAPIの提供を開始しましたが、このTTS APIを利用し選択したテキストを読み上げてくれるMacアプリ「AudioBuddy」が新たにリリースされています。 Select the text from ANY app and listen to text.Powered by OpenAI TTS (You have to bring your own OpenAI API key) AudioBuddy – Better
2024年1月1日午後4時ごろに石川県能登沿岸で発生した、最大震度7に及ぶ地震に関連して、防災情報を発信しているアカウント「特務機関NERV」は「APIの使用回数が上限に達したためX（旧Twitter）に自動投稿できない」と投稿した。スマホアプリ版の「特務機関NERV防災」（iOS／Android）を利用するように呼び掛けている。 同アカウントを運営する情報セキュリティ企業のゲヒルンは、23年8月にもXのAPI制限により自動投稿ができなくなった旨を投稿していた。Xはイーロン・マスクによる買収以降、APIの仕様変更や不具合が相次いでいる。 追記：2024年1月1日午後11時 「API制限が緩和された」 同日午後9時ごろ、NERVアカウントは「X社からご連絡を頂き、@UN_NERV および @EN_NERV をPublic Utilities App（公共アプリ）に登録する手続きを緊急的に行っ
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・o1・o1-mini : 応答する前により多くの時間をかけて思考するように訓練されているモデル ・GPT-4o : GPT-4よりも安価で高速な、最も先進的なマルチモーダルフラッグシップモデル ・GPT-4 : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding :
サーバ不要でバックエンドAPIのモックを実現する「Mock Service Worker 2.0」正式リリース。Fetch API、ストリームAPI対応など新機能 Webアプリケーションのクライアントを開発する際に、本来ならばサーバ上で稼働するWebアプリケーションのバックエンドのAPIを呼び出してデータを受け取って表示するといった動作を作り込みたいけれども、まだバックエンドのAPIも開発中であったり、何らかの理由でバックエンドを稼働させる環境を用意できなかったりすることは、しばしば起こりえます。 そうしたときにサーバを立てることなく、バックエンドのAPIをモックとして簡単に設定し提供してくれるソフトウェア「Mock Service Worker」の最新版「Mock Service Worker 2.0」が正式にリリースされました。 Announcing MSW 2.0! Migratio
マツダがオープンソースのホームオートメーションソフトウェア Home Assistant が使用するオープンソースのAPIクライアントについて GitHub に DMCA 通知を送り、マツダ車へのアクセス機能を削除させたそうだ (Home Assistant のブログ記事、 Ars Technica の記事、 GitHub のプルリクエスト)。 この API クライアントは Python および JavaScript で書かれており、マツダが Android / iOS 向けに公開している MyMazda アプリが使用する MyMazda (Mazda Connected Service) API を通じたマツダ車の各種情報へのアクセスを可能にするものだ。マツダは API クライアントのコードがプロプライエタリな API 情報を含む同社の特定の情報を利用して書かれたものであり、MyMazd
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた | DevelopersIO
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び
はじめに OpenAI API のFunction Callingを触ったことがなかったため、AWS Lambdaを使いを試してみました。 Function Callingとは、ユーザーから受け取った入力から、事前に定義した呼び出すべき関数を判断して、関数の入力形式通りにJSON形式で出力する機能です。 メリットとしては、指定した型に沿ってJSON形式で出力してくれるため、外部ツールとの連携が容易な点です。 Function Callingでない場合、指定した型に沿ってJSON形式で出力するように、プロンプトを工夫する必要があったり、ユーザーの入力によっては、指定していない型で出力される可能性があります。。 ちなみに、Function Callingの動きや仕組みは、下記の記事が分かりやすかったのでご参考ください。 OpenAIアカウントAPIキーの発行 OpenAIアカウント作成後、AP
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に Amazon Web Services（AWS）は、API経由で生成AIなどの基盤モデルが提供される新サービス「Amazon Bedrock」の正式リリースを発表しました。 生成AIなどを実現する基盤モデルをマネージドサービスとして提供する機能は、Microsoft Azureが「Azure OpenAI」で、Google Cloudが「Vertex AI」で提供しています。Amazon Bedrockはこれら生成AIの本格的な競合サービスといえるでしょう。 Amazon Bedrockが提供する基盤モデルを利用することで、生成AIを用いたテキストの生成やテキストの要約、チャットボット、画像生成、検索、パーソナライズなどの機能を構築できます。
米OpenAIは9月20日（現地時間）、文章から画像を生成するAIの次期版「DALL・E 3」を発表した。「ChatGPT Plus」と「ChatGPT Enterprise」のユーザーは、10月に利用可能になる。また、今秋中にAPIとラボ経由の提供も開始する。 2022年4月に発表した「DALL・E 2」と比較して、長いプロンプトの理解力が大幅に高くなったという。「はるかに多くのニュアンスや詳細を理解できるので、アイデアを非常に正確な画像に簡単に変換できる」とOpenAIは説明する。 同じプロンプト（An expressive oil painting of a basketball player dunking, depicted as an explosion of a nebula）での生成画像比較。右がDALL・E 3
AppleがiOS 17・iPadOS 17・macOS Ventura・macOS Monterey・macOS Sonoma向けにSafari 17.0を2023年9月26日にリリース予定です。リリースに先立って、Safari 17.0のレンダリングエンジンであるWebKitのアップデート内容をAppleのWebKit開発陣がブログでまとめています。 WebKit Features in Safari 17.0 | WebKit https://webkit.org/blog/14445/webkit-features-in-safari-17-0/ ◆HTMLのアップデート ・「search」要素をサポート 検索機能は多くのウェブサイトにとって重要な機能となっていることを受けて、新たに「search」要素が追加されました。従来は、全てのユーザーが検索機能を適切に利用できるようにするに
「LangChainソースコードリーディング／テーマ：OpenAI Chat APIを『ちゃんと』使う」は、LangChainでOpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うことをテーマとして、ソースコードリーディングを実施する勉強会です。ここで大嶋勇樹氏が登壇。まずは、OpenAIの文書生成APIの基本について紹介します。 大嶋氏の自己紹介 大嶋勇樹氏：では「LangChainソースコードリーディング／テーマ：OpenAI Chat APIを『ちゃんと』使う」ということで、1時間ほど勉強会をします。 （スライドを示して）最初に私の自己紹介ですが、名前は大嶋勇樹と申します。キャリアとしては、新卒で都内のIT企業に入って、その後フリーランスエンジニアを経て、会社を設立して、いろいろやっています。現在は実務に就き始めたエンジニアのスキルアップのサポートということで、研修や勉強会の開催、「Ud
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