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2023年、AIツールとモデルの20大アップデート [With Features]

AI市場の成長率は 38% に成長し、その大きな理由のひとつは、大手ブランドが導入した多数のAIモデルやツールである! しかし、なぜ企業はビジネス用のAIモデルやツールを発表するのだろうか? PWC は、AIが2025年までに従業員の潜在能力を最大40%高めることができると報告している! AI市場の前年比収益予測(2018-2025年)については、以下のグラフをご覧ください。 米国には 米国だけで14,700の新興企業がある。 2023年3月現在、米国だけでも14,700の新興企業があり、AIのビジネスの可能性は間違いなく大きい! AIにおける大規模言語モデル(LLM)とは? 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成を通じて人間のような知性をシミュレートするために設計された高度なAIツールである。 これらのモデルは、膨大なデータを統計的に分析し、単語やフレーズがどのように相互に結びついているかを学習することで作動する。 人工知能のサブセットとして、LLMはテキストの作成、分類、対話での質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなタスクに長けている。 この “大規模 “という呼称は、彼らがトレーニングした膨大なデータセットに由来する。 LLMの基礎は機械学習、特にトランスフォーマーモデルとして知られるニューラルネットワークのフレームワークにある。 これにより、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクを効果的に処理することができ、言語を理解し操作する上での多用途性を示すことができる。 続きを読む RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLM? 2023年、オープンソースLLMのトップは? 2023年9月現在 ファルコン180B は、Hugging Face Open LLM Leaderboardにおいて、事前学習済みの大規模言語モデルとしてトップに浮上し、最高のパフォーマンス・ランキングを達成しました。 2023年のAIモデル・トップ7を紹介しよう。 1.ファルコンLLM ファルコンLLM は、AI言語処理の能力を再定義した、強力な事前学習済みのオープンラージ言語モデルです。 このモデルには1800億のパラメータがあり、3兆5000億のトークンで訓練されている。 商業用にも研究用にも使える。 2023年6月、ファルコンLLMはHuggingFaceのオープンLLMリーダーボードでトップに立ち、「キング・オブ・オープンソースLLM」の称号を得た。 ファルコンLLMの特徴 推論、熟練度、コーディング、知識テストにおいて好成績を収める。 FlashAttentionとマルチクエリーアテンションにより、より高速な推論と優れたスケーラビリティを実現。 ロイヤリティの義務や制限なしに商用利用が可能。 このプラットフォームは無料で利用できる。 2.ラマ2 メタがリリース ラマ2 訓練済みのオンライン・データ・ソースで、無料で利用できる。 Llama 2はLlamaの2番目のバージョンで、コンテキストの長さが2倍になり、トレーニング量も40%増えた。 また、ラマ2には、ベストプラクティスと安全性評価を理解するための「責任ある使用ガイド」も用意されている。 ラマ2の特徴 Llama 2は、研究および商用利用ともに無料でご利用いただけます。… Read more »

によって オリオール・ゼルトゥーシュ読書時間: 2
Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

AI市場の成長率は
38%
に成長し、その大きな理由のひとつは、大手ブランドが導入した多数のAIモデルやツールである!

しかし、なぜ企業はビジネス用のAIモデルやツールを発表するのだろうか?



PWC


は、AIが2025年までに従業員の潜在能力を最大40%高めることができると報告している!

AI市場の前年比収益予測(2018-2025年)については、以下のグラフをご覧ください。

米国には
米国だけで14,700の新興企業がある。
2023年3月現在、米国だけでも14,700の新興企業があり、AIのビジネスの可能性は間違いなく大きい!

AIにおける大規模言語モデル(LLM)とは?

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成を通じて人間のような知性をシミュレートするために設計された高度なAIツールである。 これらのモデルは、膨大なデータを統計的に分析し、単語やフレーズがどのように相互に結びついているかを学習することで作動する。

人工知能のサブセットとして、LLMはテキストの作成、分類、対話での質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなタスクに長けている。

この “大規模 “という呼称は、彼らがトレーニングした膨大なデータセットに由来する。 LLMの基礎は機械学習、特にトランスフォーマーモデルとして知られるニューラルネットワークのフレームワークにある。 これにより、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクを効果的に処理することができ、言語を理解し操作する上での多用途性を示すことができる。


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RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLM?

2023年、オープンソースLLMのトップは?

2023年9月現在
ファルコン180B
は、Hugging Face Open LLM Leaderboardにおいて、事前学習済みの大規模言語モデルとしてトップに浮上し、最高のパフォーマンス・ランキングを達成しました。

2023年のAIモデル・トップ7を紹介しよう。

1.ファルコンLLM

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新


ファルコンLLM
は、AI言語処理の能力を再定義した、強力な事前学習済みのオープンラージ言語モデルです。

このモデルには1800億のパラメータがあり、3兆5000億のトークンで訓練されている。 商業用にも研究用にも使える。

2023年6月、ファルコンLLMはHuggingFaceのオープンLLMリーダーボードでトップに立ち、「キング・オブ・オープンソースLLM」の称号を得た。

ファルコンLLMの特徴

  • 推論、熟練度、コーディング、知識テストにおいて好成績を収める。
  • FlashAttentionとマルチクエリーアテンションにより、より高速な推論と優れたスケーラビリティを実現。
  • ロイヤリティの義務や制限なしに商用利用が可能。
  • このプラットフォームは無料で利用できる。

2.ラマ2

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メタがリリース
ラマ2
訓練済みのオンライン・データ・ソースで、無料で利用できる。 Llama 2はLlamaの2番目のバージョンで、コンテキストの長さが2倍になり、トレーニング量も40%増えた。

また、ラマ2には、ベストプラクティスと安全性評価を理解するための「責任ある使用ガイド」も用意されている。

ラマ2の特徴

  • Llama 2は、研究および商用利用ともに無料でご利用いただけます。
  • 学習済みバージョンと会話微調整バージョンの両方のモデル重みと開始コードを含みます。
  • アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)やハギング・フェイスなど、さまざまなプロバイダーを通じてアクセスできる。
  • 倫理的かつ責任ある利用を確保するため、利用ポリシーを実施する。

3.クロード2.0と2.1

クロード 2 は、Anthropic社が開発した高度な言語モデルである。 このモデルは、APIと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、改善されたパフォーマンス、より長い応答、およびアクセシビリティを誇っている。

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ChatGPTの後、このモデルはより大きなコンテキストウィンドウを提供し、最も効率的なチャットボットの一つと考えられています。

クロード2の特徴

  • 前モデルより性能が向上し、より長いレスポンスを実現。
  • APIアクセスと新しい一般向けベータ版ウェブサイトclaude.aiの両方を通じて、ユーザーがクロード2と対話できるようにする。
  • 従来モデルより長い記憶力を発揮。
  • セーフティ・テクニックを駆使し、広範囲に及ぶレッド・チームを編成して、攻撃的あるいは危険なアウトプットを軽減する。

無料版: 利用可能
価格 20ドル/月

クロード2.1モデル
クロード2.1モデル
2023年11月21日に導入され、エンタープライズ・アプリケーションに特筆すべき改善がもたらされた。 最先端の20万トークンコンテキストウィンドウを備え、モデルの幻覚を大幅に減らし、システムプロンプトを強化し、ツールの使用に焦点を当てた新しいベータ機能を導入している。

クロード2.1は、企業にとって重要な機能の進歩をもたらすだけでなく、20万トークンという新たな制限を設けることで、システムに伝達できる情報量を倍増させた。

これは約15万ワード、500ページ以上のコンテンツに相当する。 ユーザーは、完全なコードベース、S-1フォームのような包括的な財務諸表、あるいは “イーリアス “や “オデュッセイア “のような長大な文学作品など、広範な技術文書をアップロードできるようになった。

クロードは、大量のコンテンツやデータを処理し、対話する能力によって、情報の要約、質疑応答、トレンド予測、複数のドキュメントの比較対照などを効率的に行うことができる。

クロード2.1の特徴

  • 幻覚率の2倍減少
  • APIツールの使用
  • 開発者エクスペリエンスの向上

価格 未定

4.MPT-7B

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MPT-7BはMosaicML前訓練変換器の略で、1兆トークンのテキストとコードでゼロから訓練された。 GPTと同様、MPTもデコーダのみのトランスで動作しますが、いくつかの改良が加えられています。

費用は20万ドル
MPT-7B
はMosaicMLプラットフォーム上で9.5日間、人手を介さずにトレーニングされた。

特徴

  • 様々な会話タスクのためのダイアログを生成します。
  • シームレスで魅力的なマルチターン・インタラクションのための設備が整っている。
  • データ準備、トレーニング、微調整、配備を含む。
  • 文脈を失うことなく、非常に長い入力を処理できる。
  • 無料で利用できる。

5.コードラマ

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Code Llamaは、特にテキストプロンプトに基づいてコードを生成し、議論するために設計された大規模言語モデル(LLM)です。 これは、一般に公開されているコーディングタスク用のLLMの中では、最先端の開発である。

によると
メタのニュースブログ
Code Llamaはオープンモデルの評価をサポートし、コミュニティが能力を評価し、問題を特定し、脆弱性を修正できるようにすることを目的としている。

CodeLIamaの特徴:

  • コーディング学習者の参入障壁を下げる。
  • 堅牢で文書化されたソフトウェアを書くための生産性向上および教育ツールとしての役割を果たす。
  • Python、C++、Java、PHP、Typescript(Javascript)、C#、Bashなど、一般的なプログラミング言語に対応。
  • パラメータは7B、13B、34Bの3つのサイズがあり、それぞれ500Bトークンのコードとコード関連データで学習される。
  • コストゼロで導入できる。

6.ミストラル-7B AIモデル

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ミストラル 7B はMistral AIチームによって開発された大規模な言語モデルである。 これは73億ものパラメータを持つ言語モデルであり、複雑な言語パターンを理解し、生成する能力があることを示している。

さらに、ミストラル -7Bは、史上最高の7Bモデルであると主張している。
史上最高の7Bモデル
いくつかのベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、言語学習における有効性を証明している。

ミストラル-7Bの特徴

  • グループ化されたクエリー・アテンション(GQA)を利用して推論を高速化し、クエリーの処理効率を向上。
  • スライディングウィンドウアテンション(SWA)を実装し、より長いシーケンスをより少ない計算コストで処理。
  • さまざまなタスクの微調整が容易で、さまざまな用途に適応できる。
  • 利用は無料。

7.チャットGLM2-6B

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ChatGLM2-6B
は、オープンソースのバイリンガル(中国語-英語)チャットモデルChatGLM-6Bの第2バージョンです。ChatGPTに代わる軽量なチャットモデルの需要に応えて、中国の清華大学の研究者によって開発されました。

ChatGLM2-6B 特徴

  • 英語と中国語の1兆以上のトークンで学習。
  • 1兆4,000億以上のトークンで事前学習し、言語理解を向上。
  • 2Kから32Kに拡張された、より長いコンテクストをサポート。
  • 様々なデータセット(MMLU、CEval、BBH)において、同規模の競合モデルを凌駕。

無料版: 利用可能
価格 お問い合わせください。

AIツールとは何か?

AIツールは、人工知能アルゴリズムを利用して特定のタスクを実行し、複雑な問題を解決するソフトウェア・アプリケーションである。 これらのツールは、医療、金融、マーケティング、教育など、さまざまな業界に応用され、タスクの自動化、データの分析、意思決定の支援に役立っている。

AIツールの利点には、プロセスの効率化、時間の節約、バイアスの軽減、反復作業の自動化などがある。

しかし、導入にコストがかかる、雇用が奪われる可能性がある、感情的・創造的能力が不足している、といった課題が目立っている。 こうしたデメリットを軽減するために、重要なのは適切なAIツールを選択することだ。

2023年、最高のAIツールはどれか?

AIツールの思慮深い選択と戦略的導入は、特定のニーズに対して最も価値を提供するものに集中することでコストを削減することができる。 AIツールを慎重に選択し、統合することで、AIツールの利点を活用しながら課題を最小限に抑え、よりバランスの取れた効果的なテクノロジーの活用につなげることができる。

2023年のAIツール・トップ13はこれだ。

 

1.AIのチャットGPTを開く

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チャットGPT は自然言語処理AIモデルで、人間のような会話の答えを生成する。 ケーキの焼き方」という簡単な質問から、高度なコードを書くこともできる。 エッセイ、ソーシャルメディアへの投稿、電子メール、コードなどを生成することができる。

このボットを使って、最もシンプルな方法で新しいコンセプトを学ぶことができます。

このAIチャットボットは、2022年11月にResearch and Artificial companyであるOpen AIによって構築・発表され、瞬く間にネットユーザーの間でセンセーションを巻き起こした。

特徴

  • AIはチャットボットのようで、ユーザーフレンドリーになっている。
  • 様々なトピックに関する知識がある。
  • 多言語対応で、50以上の言語に対応している。
  • GPT 3バージョンは無料で使用できる。

無料版: 利用可能

価格設定:

  • チャットGPT-3: 無料
  • チャットGPTプラス: 20ドル/月



ラーフル・ショーカンド


共同創設者


ウィリエール

最近、私たちはChatGPTを使って、企業顧客から最もリクエストの多かったAndroidアプリの機能を実装しました。 顧客にとって適切なSaaSであるためには、その機能を開発しなければならなかった。 ChatGPTを使うことで、複雑な数学的、論理的なJAVA関数を命令することができ、私たちの要求を正確に満たすことができました。 1週間もかからずに、JAVAのコードを修正して適応させることで、この機能をエンタープライズのお客様に提供することができました。 この機能を立ち上げると、すぐにB2B SaaSの契約数と収益が25~30%増加しました。

2.GPT-4 ターボ 128K コンテキスト

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GPT-4 ターボ 128K コンテキスト
は、GPT 3.5の改良された高度なバージョンとしてリリースされました。 128Kのコンテキスト・ウィンドウでは、RAG(Retrieval Augmented Generation)のようなテクニックを使用して、アプリケーションのためにはるかに多くのカスタム・データを取得することができます。

特徴

  • ユーザーの自然言語入力に基づき、機能的な呼び出しを強化。
  • JSONモードを使用したソフトウェアシステムとの相互運用。
  • シードパラメータを使用した再現性のある出力を提供。
  • 2023年4月まで19ヶ月間、知識の締め切りを延長する。


無料版 利用不可
価格設定:

  • 入力 0.01ドル/1000トークン
  • 出力 0.3ドル/1000トークン

3.チャットGPT4ビジョン

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オープンAIがマルチモーダル
GPT-4ビジョン
2023年3月 このバージョンは、様々な種類のテキストやビジュアル形式を処理することができるので、チャットGPTの最も便利なバージョンの一つです。 GPT-4は高度な画像とナレーション機能を備えており、さまざまなイノベーションとユースケースを解き放つ。

ChatGPT-4の生成AIは、ChatGPT-3の500倍にあたる100兆個のパラメータで学習される。

特徴

  • 写真、文書、手書きのメモ、スクリーンショットなど、視覚的な入力を理解する。
  • 入力としてアップロードされたビジュアルをもとに、オブジェクトや図形を検出・分析。
  • グラフやチャートなどのビジュアル形式のデータ分析を提供。
  • 3倍の費用対効果モデルを提供
  • 4096個の出力トークンを返す

無料版 利用不可
価格設定 使用した分だけ支払うモデル

4.GPT3.5ターボ・インストラクター

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GPT3.5ターボ・インストラクター は、GPT-3バージョンで再発した問題を軽減するためにリリースされた。 これらの問題には、不正確な情報、古い事実などが含まれる。

そのため、3.5バージョンは、ユーザーのクエリに対して論理的、文脈的に正しく、直接的なレスポンスを返すように特別に設計されている。

特徴

  • 指示を理解し、効率的に実行する。
  • 数少ないトークンを使って、より簡潔で的確なものを作る。
  • ユーザーのニーズに合わせた、より迅速で正確な回答を提供。
  • 暗記よりも精神的な推理力を重視。


無料版 利用不可
価格設定:

  • 入力 0.0015ドル/1000トークン
  • 出力 0.0020ドル/1000トークン

5.マイクロソフトのAIツール「コパイロット

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コパイロット365 は、マイクロソフト・オフィス全体で動作する本格的なAIツールである。 このAIを使えば、文書の作成、電子メールの読み取り、要約、返信、プレゼンテーションの作成などができる。 従業員の生産性を向上させ、ワークフローを合理化するために特別に設計されています。

特徴

  • 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
  • プレゼンテーションを作成し、要約する。
  • Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
  • Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
  • 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

6.SAPのジェネレーティブAIアシスタントジュール

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ジュールはジェネレーティブ
AIアシスタントです。
人事、財務、サプライチェーン、調達、カスタマーエクスペリエンスなどのSAPアプリケーションに組み込まれている。

このAI技術を使えば、必要なときにいつでも迅速な対応と洞察に満ちた洞察を得ることができ、遅滞なく迅速な意思決定が可能になる。

特徴

  • 販売実績の把握と改善、問題点の特定、解決策の提案を支援する。
  • すべてのSAPソリューションの新しいシナリオを継続的に提供する。
  • 偏りのない職務内容や適切な面接質問を作成することで、人事に役立ちます。
  • 平易な言語によるクエリに基づいてインテリジェントな回答を提供することで、SAPのユーザーエクスペリエンスを変革します。

無料版: 利用可能

価格お問い合わせください。

7.メタのAIスタジオ

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メタのAIスタジオ は、企業が顧客と交流する方法を向上させるというビジョンを持って構築されている。 Instagram、Facebook、Messengerなど、さまざまなプラットフォーム上のメッセージング・サービスを使って顧客と対話するためのカスタムAIチャットボットを企業が作成できる。

AI Studioの主なユースケースは、eコマースとカスタマーサポートの分野である。

特徴

  • 文書やロングチェーンの電子メールを要約します。
  • プレゼンテーションを作成し、要約する。
  • Excelシートを分析し、データを示すグラフを作成する。
  • Outlookの受信トレイをより速くクリーンアップ。
  • 提供された情報に基づいてEメールを書く。

無料版 30日間無料トライアル

価格30ドル/月

8.EYのAIツール

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EY AI は、人間の能力と人工知能(AI)を統合し、組織によるAIの確実かつ責任ある採用を促進する。 EYの豊富なビジネス経験、業界の専門知識、先進的なテクノロジー・プラットフォームを活用し、変革的なソリューションを提供します。

特徴

  • 様々な領域での経験を活かし、特定のビジネスニーズに合わせたAIソリューションとインサイトを提供。
  • EY Fabricを通じて、最先端のAI機能を包括的なソリューションにシームレスに統合。
  • EY Fabricを通じて、AI機能をスピードとスケールで組み込む。

無料版 EY従業員は無料

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9.アマゾンの販売者向けジェネレーティブAIツール

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アマゾンは最近
Amazonセラー向けAI
それは、製品に関連するいくつかの機能を支援するものである。 商品タイトル、箇条書き、説明文、リスト詳細などを簡単に書くことができます。

このAIは、出品者のために最小限の時間と労力で高品質の出品と魅力的な商品情報を作成することを目指している。

特徴

  • 売り手にとって魅力的な商品タイトル、箇条書き、説明文を作成。
  • 自動モニタリングで製品のボトルネックを見つける。
  • 自動チャットボットを生成し、顧客満足度を高める。
  • 時系列とデータタイプを使用して、エンドツーエンドの予測モデルを生成します。

無料版 無料トライアルあり

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10.アドビのデザイナー向けジェネレーティブAIツール

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

アドビのジェネレーティブAI for Designersは、デザイナーの創造的なプロセスを強化することを目的としている。 このツールを使えば、プロンプトを使って数秒でシームレスにグラフィックを生成したり、画像を拡大したり、画像内の要素を移動したりすることができます。

このAIは、画像内のあらゆる場所を移動、追加、置換、削除できるようにすることで、デザイナーの自然な創造性を拡大し、サポートすることを目的としている。

特徴

  • テキストプロンプトを画像に変換。
  • オブジェクトを削除したり、新しいオブジェクトをペイントするためのブラシを提供します。
  • ユニークなテキスト効果を提供します。
  • 3D要素を画像に変換。
  • 画像内のオブジェクトを移動する。

無料版: 利用可能

価格月額4.99ドル

11.グーグルのクリエイティブ・ガイダンスAIツール

aiツール更新モデルllms

グーグルは、動画アナリティクスのオプションで、広告最適化のための新しいAI製品「Creative Guidance AI」を発表した。
クリエイティブガイダンスAI
. このツールは、あなたの広告動画を分析し、Googleのベストプラクティスと要件に基づいて洞察力のあるフィードバックを提供します。

さらに、ビデオを作成するのではなく、既存のビデオを最適化するための貴重なフィードバックを提供する。

特徴

  • 動画の5秒以内にブランドロゴが表示されているかどうかを調べる。
  • マーケティングの目的に基づき、動画の長さを分析する。
  • 高品質のボイスオーバーをスキャンする。
  • 映像のアスペクト比を分析する。

無料版 無料

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12.Grok: 次世代の生成AIツール

AIツールがLLMの大規模言語モデルを更新

Grok AI は、イーロン・マスクのAIスタートアップであるxAIが開発した大規模な言語モジュールである。 このツールは330億のパラメータでトレーニングされており、700億のパラメータを持つMetaのLLaMA 2に匹敵する。

実際、次のように語っている。
インディアン・エクスプレス
最新のレポートによると、ゴーク1号はクラウズ2号とGPT3.5を上回っているが、GPT4号はまだ上回っていない。

特徴

  • Xプラットフォーム(旧Twitter)からリアルタイム情報を抽出。
  • ブースト・インタラクションへの対応にユーモアや皮肉を取り入れる、
  • 多くのAIが拒否する「スパイシーな質問」に答えることができる。

無料版 30日間無料トライアル

価格16ドル/月

生産性をお探しですか? ここでは、あなたが知っておくべき10のユニークなAIツールを紹介する!

大規模言語モデル(LLM)とAIツール:その違いは?

LLMは生成AIの特殊なサブセットであるが、すべての生成AIツールがLLMフレームワーク上に構築されているわけではない。 ジェネレーティブAIは、テキスト、画像、音楽など、さまざまな形式のオリジナルコンテンツを作成できる、より広範なAI技術を包含している。 これらのツールは、コンテンツを生成するために、LLMを含む基礎となるAIモデルに依存している。

一方、LLMは言語ベースのタスクのために特別に設計されている。 ディープラーニングとニューラルネットワークを活用し、人間のようなテキストを理解、解釈、生成することに優れている。 彼らは主に言語処理に重点を置いており、テキスト生成、翻訳、質問応答などのタスクに長けている。

重要な違いは、その範囲と適用範囲にある: ジェネレーティブAIとは、複数の領域にわたってオリジナルのコンテンツを創造するあらゆるAIを指す広義のカテゴリーであり、LLMは言語関連のタスクに特化したジェネレーティブAIの一種である。 この区別は、AIランドスケープにおけるそれぞれの役割と能力を理解する上で極めて重要である。


デイビッド・ワトキンス
製品管理ディレクター
エトス

EthOSでは、Alを私たちのプラットフォームに統合した経験は、変革をもたらしました。 IBM Watsonのセンチメントとトーン分析を活用することで、新しいウェブサイトのデザイン、家庭内での製品テスト、その他多くの定性調査において、顧客のセンチメントや感情を迅速に収集することができます。

13.コーディーを試して、ビジネスを簡素化しよう!

Codyは、OpenAIの高度なGPTモデル、特に3.5ターボと4.5ターボを使用してチャットボットを作成するための、アクセス可能でコードなしのソリューションです。 このツールは使いやすく設計されており、技術的なスキルを必要としないため、幅広いユーザーに適しています。 Codyにデータを入力するだけで、あとはCodyが効率的に管理し、手間のかからない体験をお約束します。

Codyの際立った特徴は、特定のモデルのバージョンから独立していることで、ユーザーはボットを再教育することなく、最新のLLMアップデートに対応することができる。 また、カスタマイズ可能なナレッジベースが組み込まれており、継続的に進化することで能力を高めている。

企業内でのプロトタイピングに理想的なCodyは、AIモデルを一から構築する複雑さを伴うことなく、GPTモデルの可能性を示す。 パーソナライズされたモデル・トレーニングのために、様々な形式の企業データを使用することができますが、プライバシーと整合性を維持するために、機密性のない一般公開されているデータを使用することをお勧めします。

堅牢なGPTエコシステムを求める企業向けに、コーディはエンタープライズグレードのソリューションを提供している。 そのAI APIは、さまざまなアプリケーションやサービスへのシームレスな統合を容易にし、ボット管理、メッセージ送信、会話追跡などの機能を提供する。

さらに、Codyは以下のようなプラットフォームと統合することができる。
スラック
,
Discord
そして
Zapier
そして
ボットを他人と共有
. モデルの選択、ボットの性格、信頼度、データソースの参照など、さまざまなカスタマイズオプションが用意されており、特定のニーズに合ったチャットボットを作成することができます。

Codyの使いやすさとカスタマイズ・オプションの融合は、複雑なAIモデル開発に踏み込むことなくGPTテクノロジーの活用を目指す企業にとって優れた選択肢となっている。


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SearchGPTリリース:主な機能とアクセス情報

SearchGPT発表 OpenAIは、 SearchGPTと呼ばれる画期的なプロトタイプを発表した。SearchGPTは、ユーザーがオンラインで情報にアクセスする方法を変革するために開発されたAI搭載の検索エンジンである。 リアルタイムのウェブデータと統合された高度な会話モデルを活用することで、SearchGPTはユーザーのクエリに対して、迅速、正確、タイムリーな回答を提供することを目指している。 リンクのリストを提示する従来の検索エンジンとは異なり、SearchGPTは明確な属性を伴う包括的な要約を提供し、ユーザーが正確で関連性の高い情報を迅速に入手できるようにします。 この革新的なアプローチは、検索体験を合理化し、ユーザーにとってより効果的でインタラクティブなものになるよう設計されています。 主な特徴と目的 SearchGPTは、従来の検索体験をより合理的で会話的なインタラクションに変えるように設計されています。 リンクのリストを表示する従来の検索エンジンとは異なり、SearchGPTは属性リンクを伴う簡潔な要約を提供します。 このアプローチにより、ユーザーはクエリのエッセンスを素早く把握することができ、同時に元のウェブサイトでさらに詳細を調べることができる。 また、このプラットフォームには、ユーザーがフォローアップの質問をすることができるインタラクティブな機能があり、検索プロセスの会話的な側面を豊かにしている。 さらに、サイドバーには関連リンクが追加表示され、ユーザーが包括的な情報を見つける能力をさらに高めている。 目玉機能のひとつは、AIが生成した動画を紹介する「ビジュアルアンサー」の導入で、ユーザーにより魅力的で有益な検索体験を提供する。 出版社とのコラボレーション SearchGPTは、提供する情報の品質と信頼性を確保するために、報道機関との強力なパートナーシップを築くことを優先してきました。 The Atlantic、News Corp、The Associated Pressのような信頼できる出版社と協力することで、OpenAIはユーザーに正確で信頼できる検索結果を確実に提供します。 また、これらのパートナーシップにより、出版社は検索結果で自社のコンテンツがどのように表示されるかをよりコントロールできるようになります。 出版社は、OpenAIのAIモデルのトレーニングに自社のコンテンツが使用されないようにすることができる。 このアプローチは、オリジナルコンテンツの完全性と出所を保護することを目的としており、ユーザーとコンテンツ制作者の双方にとってメリットがある。 競合他社との差別化 SearchGPTは、AI統合型検索エンジンに内在する重大な問題に取り組むことで、Googleのような競合他社とは一線を画している。 Googleのアプローチは、検索結果内で直接的な回答を提供することにより、不正確さやオリジナルコンテンツソースへのトラフィックを減少させるという批判にしばしば直面する。 対照的に、SearchGPTは明確なアトリビューションを保証し、詳細な情報を得るためにパブリッシャーのサイトを訪問することをユーザーに促している。 この戦略は、正確で信頼できるデータによってユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、責任あるコンテンツ共有を通じてパブリッシャーの健全なエコシステムを維持することを目的としています。 ユーザーからのフィードバックと今後の統合 SearchGPTの現在のリリースはプロトタイプで、一部のユーザーとパブリッシャーに提供されています。 この限定的な展開は、貴重なフィードバックと洞察を収集し、サービスの改良と強化に役立てるためのものです。 OpenAIは最終的に、SearchGPTの最も成功した機能をChatGPTに統合し、AIとリアルタイムのウェブ情報をより密接に結びつけることを計画しています。 プロトタイプのテストに興味のあるユーザーはウェイティングリストに参加する機会があり、パブリッシャーはその体験についてフィードバックを提供することが奨励されている。 このフィードバックは、SearchGPTがユーザーのニーズを満たし、高水準の精度と信頼性を維持できるよう、今後のSearchGPTを形作る上で極めて重要です。 課題と考察 SearchGPTはプロトタイプの段階に入り、様々な課題に直面している。 重要な側面の一つは、情報の正確さと情報源への適切な帰属を確保することである。 グーグルが直面した落とし穴を教訓に、SearchGPTは誤報や誤帰属につながるミスを避けなければならない。 もう一つの大きな課題は、収益化にある。 現在、SearchGPTは無料であり、立ち上げ当初は広告なしで運営されている。 この広告なしのアプローチは、AIのトレーニングと推論に関連する膨大なコストを支えることができる持続可能なビジネスモデルを開発するためのハードルとなる。 このような財政的な要求に対処することは、サービスの長期的な実行可能性にとって不可欠である。 まとめると、SearchGPTが成功するためには、OpenAIはこれらの技術的・経済的課題を乗り越え、プラットフォームの精度を確保し、実現可能な収益化戦略を開発しなければならない。 結論 SearchGPTは、AIを活用した検索技術の領域における重要な進歩を意味する。 品質、信頼性、パブリッシャーとのコラボレーションを優先することで、OpenAIはより効率的で信頼できる検索体験を提供することを目指しています。 会話モデルとリアルタイムのウェブ情報の統合により、SearchGPTは従来の検索エンジンやGoogleのようなライバルとは一線を画している。 ユーザーやパブリッシャーからのフィードバックは、この革新的なツールの今後の進化を形作る上で極めて重要である。 プロトタイプの段階が進むにつれ、OpenAIはSearchGPTを改良し、ユーザーのニーズと期待に応えられるようにする計画です。… Read more »

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GPT-4oミニ:知っておくべきこと
アーティフィシャル・インテリジェンス

GPT-4oミニ:知っておくべきこと

GPT-4oミニの紹介 2024年7月18日、オープンアイは、堅牢なGPT-4oモデルのコンパクトでコスト効率に優れたGPT4o Miniを発表した。 この新しいAIモデルは、効率的で経済的なAIソリューションを必要とする開発者や消費者をターゲットに、スピードと価格の向上を実現するよう設計されている。 GPT4o Miniは、顧客サービスのチャットボットやリアルタイムのテキスト応答など、より幅広い用途でより身近で手頃なものにすることで、高度なAI技術へのアクセスを民主化することを目指している。 OpenAIのGPT4o Mini APIを通じて利用可能なGPT4o Miniは、ChatGPTのウェブとモバイルアプリにも統合されており、翌週には企業向けアクセスも開始される予定です。 このモデルの主な特徴は、テキストとビジョンの入出力のサポート、128,000トークンのコンテキストウィンドウ、2023年10月の知識カットオフなどである。 この汎用性の高いAIモデルは、GPT-3.5ターボに取って代わる態勢を整えており、大量かつ単純なAI駆動タスクに適した選択肢として位置づけられている。 パフォーマンスとベンチマーク達成 GPT4oミニは、文字と視覚の両方を含む推論タスクで卓越した性能を発揮します。 このコンパクトなモデルは、既存の小型AIモデルの能力を凌駕するよう綿密に設計されている。 例えば、Gemini 1.5 FlashとClaude 3 Haikuがそれぞれ79%と75%であったのに対し、GPT4o MiniはMassive Multitask Language Understanding (MMLU)ベンチマークで82%という驚異的なスコアを達成した。 GPT4o Miniは、テキストや視覚のタスクだけでなく、数学的推論にも優れています。 MGSMベンチマークでは87%という驚異的なスコアを記録し、小型AIモデルの領域での優位性をさらに確立した。 これらの成果は、このモデルの堅牢性と、AI主導のアプリケーションにおける新たな基準を打ち立てる可能性を強調している。 GPT-4oミニのコスト効率と価格 GPT4oミニの最も魅力的な特徴の一つは、そのコスト効率である。 価格は入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、前身のGPT-3.5ターボより60%以上安い。 この大幅なコスト削減は、AIソリューションへの支出の最適化を目指す開発者や企業にとって魅力的な選択肢となる。 GPT4o Miniの手頃な価格は、様々なAIアプリケーションに大きな影響を与える。 カスタマー・サポートのチャットボットからリアルタイムのテキスト応答まで、コストの障壁を下げることで、既存プロジェクトと新規プロジェクトの両方で幅広い導入が可能になる。 これにより、中小企業や新興企業は、従来はコスト的に困難であった高度なAI技術を活用できるようになり、最先端のAIへのアクセスが民主化される。 こうしたコスト削減の恩恵を大きく受ける可能性のあるユースケースには、自動化されたカスタマーサービス、ダイナミックなコンテンツ生成、リアルタイムのデータ分析などがある。 高度なAIをより身近なものにすることで、OpenAIはAIが様々なアプリケーションやデジタル体験のシームレスな一部となる未来への道を切り開こうとしている。 技術仕様と能力 GPT4oミニは、テキストやビジョンを含む幅広い入出力をサポートしています。 この汎用性により、開発者は複数の種類のデータを扱うことができる多様なアプリケーションを作成することができる。 さらに、OpenAIは将来のアップデートで、これらの機能をビデオやオーディオの入出力に拡張し、マルチメディア文脈でのモデルの使い勝手を向上させる予定です。 GPT4oミニのもう一つの主な特徴は、最大128,000トークンをサポートする広範なコンテキストウィンドウです。 これにより、このモデルは大規模なデータセットを効率的に管理することができ、包括的なデータ分析を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、このモデルの知識のカットオフは2023年10月に設定されており、世界の比較的最近の理解で動作するようになっている。 これらの技術仕様により、GPT4o Miniは高度なAIアプリケーションのための堅牢なツールとなっている。 安全・セキュリティ対策 OpenAIはGPT4o Miniに強固な安全・セキュリティ対策を導入し、保護と信頼性を強化している。… Read more »

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rag for private clouds
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プライベート・クラウド向けRAG:どのように機能するのか?

プライベート・クラウドがどのようにすべての情報を管理し、賢い意思決定をしているのか不思議に思ったことはないだろうか。 そこでRAG(Retrieval-Augmented Generation)の出番だ。 これは、プライベートクラウドが適切な情報を見つけ、そこから有用なものを生成するのを助ける、超スマートなツールだ。 このブログでは、RAGがプライベート・クラウドでどのように魔法をかけるか、簡単なツールと巧妙なトリックを使って、すべてをよりスムーズにより良くする方法について紹介する。 飛び込む。 RAGを理解する:RAGとは何か? 検索補強世代(RAG)は、自然言語処理(NLP)や情報検索システムで使われる最先端技術である。 検索と生成という2つの基本的なプロセスを組み合わせたものだ。 検索:RAGの検索プロセスでは、ドキュメント・リポジトリ、データベース、APIなど、さまざまな外部ソースから関連データを取得する。 この外部データは多様で、さまざまなソースやフォーマットからの情報を含んでいる。 世代:関連データが検索されると、生成プロセスでは、検索された情報に基づいて新しいコンテンツ、洞察、または応答を作成または生成する。 このように生成されたコンテンツは、既存のデータを補完し、意思決定や正確な回答の提供に役立つ。 RAGはどのように機能するのか? では、RAGの仕組みを理解しよう。 データ準備 最初のステップでは、コレクションに格納された文書とユーザーからのクエリの両方を同等のフォーマットに変換する。 このステップは、類似検索を行う上で非常に重要である。 数値表現(エンベッディング) 類似検索のために、文書とユーザークエリを比較可能にするために、それらはエンベッディングと呼ばれる数値表現に変換される。 これらの埋め込みは、洗練された埋め込み言語モデルを使用して作成され、基本的にテキスト内の概念を表す数値ベクトルとして機能する。 ベクトルデータベース テキストの数値表現である文書埋め込みは、ChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースに格納することができる。 これらのデータベースは、類似検索のための埋め込みデータの効率的な保存と検索を可能にする。 類似検索 ユーザクエリから生成された埋め込みに基づき、埋め込み空間内で類似検索が行われる。 この検索は、埋め込み値の数値的な類似性に基づいて、コレクションから類似のテキストや文書を特定することを目的としている。 コンテキストの追加 類似のテキストを特定した後、検索されたコンテンツ(プロンプト+入力されたテキスト)がコンテキストに追加される。 元のプロンプトと関連する外部データの両方で構成されるこの拡張コンテキストは、次に言語モデル(LLM)に入力される。 モデル出力 言語モデルは、関連する外部データを使ってコンテキストを処理し、より正確でコンテキストに関連した出力や応答を生成できるようにする。 続きを読むRAG APIフレームワークとは? プライベート・クラウド環境にRAGを導入する5つのステップ 以下は、プライベート・クラウドにRAGを実装するための包括的なガイドである: 1.インフラ準備アセスメント まず、既存のプライベート・クラウド・インフラを評価することから始める。 ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク機能を評価し、RAGの実装との互換性を確保する。 シームレスな統合のための潜在的な制約や要件を特定する。 2.データ収集と準備 プライベートクラウド環境内の多様なソースから関連データを収集する。 これには、文書リポジトリ、データベース、API、その他の内部データソースが含まれる。 収集されたデータが整理され、洗浄され、さらなる処理のために準備されていることを確認する。 データは、検索や生成処理のためにRAGシステムに簡単に入力できる形式でなければならない。 3.適切な埋め込み言語モデルの選択 プライベート・クラウド環境の要件と規模に合わせて、適切なエンベッディング言語モデルを選択します。 BERT、GPT、またはその他の高度な言語モデルのようなモデルは、その互換性と性能指標に基づいて検討することができる。 4.埋め込みシステムの統合 ドキュメントやユーザークエリを数値表現(エンベッディング)に変換できるシステムやフレームワークを実装する。 これらの埋め込みが、テキストデータの意味と文脈を正確に捉えていることを確認する。 ベクターデータベース(例:Chroma、Weaviate)をセットアップして、これらの埋め込みを効率的に保存・管理し、迅速な検索や類似検索を可能にする。 5.テストと最適化 プライベートクラウド環境内に実装されたRAGシステムの機能性、正確性、効率性を検証するための厳格なテストを実施する。 さまざまなシナリオをテストし、潜在的な限界や改善点を特定する。… Read more »

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