大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、AIたちが「答えが分からない」と自身の無知を認識できるかを検証した論文「The Impossible Test: A 2024 Unsolvable Dataset and A Chance for an AGI Quiz」に注目します。 大規模言語モデル（LLM）は、どのような質問に対しても説得力のある回答を生成することができますが、その回答が現実に基づいているという保証はありません。 そこで研究チームは、現時点で人類が解答できない675の問題を収集しました。これ
実際に使ってみた！Feloのスゴさをご紹介してきましたが、日頃からスライドなんか使わないし、ほかのAI検索エンジンのほうがいいんじゃ…とFeloの有能さがわからない人も多いでしょう。 そんな人たちのためにここからは実践編！ 実際にFeloを使ってみた様子をご紹介します。 FeloとPerplexity、Gensparkの違いを聞いてみたまずはFeloに質問してみましょう。 今回Feloには「FeloとPerplexity、Gensparkの違い」について聞いてみることに。 するとこんな回答が。 ほうほう、なるほど。しっかりと各検索エンジンの特徴を押さえられている良い回答になってます。 なかでも個人的にありがたいと思ったのは、回答の最後に掲載された表です。 これめちゃくちゃわかりやすくないですか？ シンプルに3種類の違いが視覚的にわかりやすく表示されているため、この表さえ見れば各AI検索エン
大規模言語モデル(LLM)をベースにしたAIは高い能力を発揮できる一方で、ウソにダマされやすいといった特徴があったり、算数の文章題への推論能力が小学生未満という研究結果があったりと、脆弱(ぜいじゃく)さについてもしばしば指摘されます。AIの能力の限界を示す「ストロベリー問題」という脆弱性について、機械学習エンジニアのチンメイ・ジョグ氏が解説しています。 The 'strawberrry' problem: How to overcome AI's limitations | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/the-strawberrry-problem-how-to-overcome-ais-limitations/ ChatGPTやStable DiffusionなどのジェネレーティブAIは、高度な文章やコードを書けたり、イラストやリアルな画
米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした
米Microsoftは10月1日（現地時間）、「Copilot+ PC」と「Windows 11」に搭載する新たなAI機能を複数発表した。Copilot関連とWindows 11に分けて紹介する。 Copilotの新機能 Copilotは、「すべてのユーザーのためのAIコンパニオン」。Microsoftは、「ユーザーの許可があれば、ユーザーの代わりに人生の複雑さを軽減し、ユーザーが重要なことに集中するための時間を増やすことを支援する」としている。 OpenAIの「高度な音声モード」のような「Copilot Voice」 「Copilot Voice」は、米OpenAIのChatGPT向け「Advanced Voice Mode」（高度な音声モード）と似た音声機能。モバイルアプリとして、音声で会話しながらブレインストーミングや日常会話を行える。4種類の音声から選択可能。会話を繰り返すことで、
AIの普及に伴いAIスキルは特別なものではなく、「マスト」であるという認識が広がってきた。これに伴い、グーグルやIBM、アクセンチュアらテック大手が無料のAI学習プログラムを続々と発表している。いずれも主要言語は英語だが、自動翻訳機能が提供され、言語の壁も解消されつつある。国内でも東大松尾研が無料講座を開講するなど、多様なコンテンツがあふれかえっている状況だ。ここでは、AI学習プログラムについて、現在どのようなプログラムが登場しているのか、またどのような内容を学ぶことができるのか、その詳細をまとめたい。 AIスキルを学習しないリスク かつて大学の特定の学部や大学院、専門学校などでしか学ぶことができなかった「人工知能（AI）」だが、生成AIトレンドを契機として、さまざまな学習リソースが登場し、高度なAIスキルを学ぶことが可能となっている。 AI人材不足を背景とする人材育成需要の高まり、またA
米Googleは9月13日（現地時間）、LLMが不正確な回答を出してしまういわゆる幻覚（ハルシネーション）を軽減するためのAIモデル「DataGemma」を発表した。オープンモデルとしてHugging Faceで公開した。 Gemmaは、Googleが今年2月にオープンモデルとして発表した「Gemini」の軽量版LLM。DataGemmaは、このGemmaのオープンモデルファミリーをベースに、Googleが構築した「Data Commons」の信頼できるデータを使って回答する。 Data Commonsは、数十万の統計変数にわたる2400億を超えるデータポイントを含む、公開されているナレッジグラフだ。データは、国連（UN）、世界保健機関（WHO）、疾病予防管理センター（CDC）、国勢調査局などの“信頼できる”組織から取得されたもの。 DataGemmaは、Data Commonsの信頼でき
米OpenAIは7月25日（現地時間）、ネット上の情報にリアルタイムでアクセスするAI搭載検索エンジン「SearchGPT」を発表した。プロトタイプとして、少数のユーザーとパブリッシャーに公開する。 「何を探していますか？」と書かれたテキストボックスに質問をテキストで入力すると、AIがネット上の情報をまとめた回答を提示する。 米Googleの「AI Overview」（現在提供停止中）や米Perplexityの「Perplexity AI」と同様だ。 OpenAIが動画で示した例は、地域と期間を指定した音楽フェスの情報を求める質問で、回答は複数のフェスをリストアップしたものだ。 この回答に追加の質問として「〇〇は家族向けですか？」などと入力し、回答を得ることもできる。 OpenAIは、「Webからの最新情報に基づいて質問に迅速かつ直接的に回答し、関連するソースへの明確なリンクを提供する」と
皆さんはPerplexity AIをご存じですか？Perplexity AIは日本語にも対応しているAIです。その最大の特徴は対話型なのですが、いったいどのようなAIなのか、気になる方も多いはずです。 本記事ではPerplexity AIにスポットを当て、Perplexity AIの特徴やChatGPTとの違いなどをご紹介します。 Perplexity AIとは何？ Perplexity AIとはどういうものなのか、基本的な情報を中心にご紹介していきます。 ネット上から情報を集めるAI Perplexity AIはネット上から情報を集めて質問に答えていく対話型のAIです。調べたいことがある際にGoogleやYahooなどの検索エンジンを使わなくてもPerplexity AIの中で質問を投げかけていけばそこで答えが出ます。 Perplexity AIの意味 Perplexity AIのPer
OpenAIは5月13日（米国時間）、オンラインでSpring Updateイベントを開催。その中で、フラグシップとなる大規模言語モデル「GPT-4o」を発表しました。 APIでの提供も行い、現行最新モデルのGPT-4 Turboと比べて2倍高速、価格は50％安価に、レートリミットは5倍に拡張されています。 GPT-4oはオーディオ、ビジョンを統合したマルチモーダルLLMで、強力なボイスモードを搭載。イベントで行ったライブデモでは音声で感情豊かに澱みなく回答。ユーザーからの割り込みにも柔軟に対応し、歌いながら答えたり、モバイルChatGPTアプリで英語とイタリア語が混在した会話の通訳をしたり、MacBookで動いているデスクトップ版ChatGPTアプリで画面内のコードやグラフを読み取って分析したりしてみせました。 ▲iPhone版ChatGPTアプリでカメラに映した手書きの数式を見せながら
OpenAIは東京にアジア初のオフィスを開設するとともに、日本語に最適化したGPT-4カスタムモデルの提供開始を発表しました。 日本語テキストの翻訳・要約の性能、およびコスト効率を向上させたモデルで、日本語タスクにおいては最新の汎用モデルGPT-4 Turboの最大三倍高速に動作します。 高速化に加え、従来のモデルよりも少ないトークン数で動作するため必要な演算量が減り、コストは47%低減しました。 日本オフィス開設にあたり、サム・アルトマンCEOのコメントは 「日本にオフィスを開設できたことを嬉しく思います。日本は長い歴史を通じ、人々と技術が協力し、大変多くのことを成し遂げています。AIが、人々をより創造的で生産的になるのを助け、まだ想像されていない新しい産業にも広範囲に価値を提供することを加速できると信じています。」 OpenAIによれば、ChatGPTはすでに国内でダイキン、楽天、トヨ
米OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」など、主要生成AIの弱点や脆弱性が次々に発覚している。企業や個人の日常生活に浸透している生成AIが悪用されれば、社外秘情報や個人情報の流出を招いたり、悪用防止対策がかわされて偽情報の作成に利用されたりする恐れもある。 イスラエルのベングリオン大学の研究チームは、生成AIとユーザーの間に割り込んでデータパケットを傍受し、AIの回答内容を高い精度で復元する攻撃に成功したと発表した。この攻撃は、生成AIがユーザーの質問に回答する際のデータ処理に存在する脆弱性を突いている。 （関連記事：他人がGPT-4とやりとりしたテキストを盗む攻撃 成功率50％以上 イスラエルの研究者らが発表） ChatGPTなどの生成AIがユーザーの指示や質問に対して答えを返す際は、文章を単語や文字ごとにトークン化し、個々のトークンを連続的にユーザーに送信して
米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini
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