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自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する

「RAGを使用して、Spring AIとOpenAI GPTを活用してドキュメント検索のエクスペリエンスを向上させる方法を発見しましょう自分自身のドキュメントをより役立つものにする方法を学びましょう」

無料でChatGPT-4にアクセスするための7つの簡単な方法

イントロダクション AIの進化する風景の中で、OpenAIが今まで作り上げた最も素晴らしい創造物、ChatGPT-4を紹介します。このパワフルな言語モデルは高度な言語能力だけでなく、画期的なビジョンコンポーネントも持っています。推論テストでの優れたパフォーマンスと26の言語をサポートする機能により、GPT-4はOpenAIの最も多目的なモデルとして立ち上がっています。通常はChatGPTのプラス会員限定ですが、このガイドではChatGPT-4への無料アクセスの鍵を紹介します。 ChatGPT-4への無料アクセス方法を7つ紹介しましょう! 方法1:Bingで無料でChatGPTを使用する Bingで無料でChatGPT-4を使用する方法は、MicrosoftのBing検索エンジンと統合されたChatGPT-4の機能を利用するシンプルなプロセスです。無料でBing上でChatGPT-4を最大限活用するために、以下の手順に従ってください: Bingにアクセス:[bing.com](https://www.bing.com/)に移動して、公式のBingウェブサイトにアクセスします。 今すぐチャット:Bingで「今すぐチャット」の機能を探します。これはホームページやChatGPT-4に関連する特定のセクションに目立つ形で表示されるかもしれません。 クリエイティブモードに切り替え:チャットインターフェイスに入ったら、「クリエイティブ」モードに切り替えます。このモードは特にChatGPT-4モデルを使って応答を生成します。 質問する:クリエイティブモードが有効になったら、質問やプロンプトを入力し始めます。ChatGPT-4は、高度な言語理解に基づいて、入力を処理し応答を生成します。 Bingアプリの利用:より多目的な体験をするために、スマートフォンにBingアプリをインストールすることを検討してください。アプリ内で「GPT-4」のトグルを有効にすると、制限なくChatGPT-4にアクセスできます。 マルチモーダルな機能:BingでChatGPT-4のマルチモーダルな機能を探索してください。直接画像をBingにアップロードすることで、ChatGPT-4がテキストだけでなく視覚的なプロンプトからも応答を生成できる能力を活用できます。 これらの手順に従うことで、ユーザーはBingでChatGPT-4を自由に利用でき、最新のモデルであるPrometheusの能力にアクセスすることができます。MicrosoftはChatGPT-4をBingに統合し、高度な言語処理を利用したダイナミックな会話と情報の取得が可能なユーザーに提供しています。この統合により、Bingはライブなインターネット応答、画像生成、引用の検索などの機能を提供することで、ChatGPT-4に無料でアクセスするための貴重なツールとなります。 方法2:Hugging FaceでChatGPT-4を評価する Hugging Faceは、ユーザーが無料で利用できる「Chat-with-GPT4」というプラットフォームを提供しています。このウェブアプリはHugging Faceにホストされており、OpenAIのAPIに直接接続されているため、ユーザーは最新のGPT-4モデルと対話をすることができます。 Hugging Face上で無料でChatGPT-4を使用する方法は以下の通りです: プラットフォームにアクセス:Hugging Faceのウェブサイトまたは彼らのプラットフォームにホストされたChatGPT-4ウェブアプリにアクセスします。 ユーザーインターフェイス:プラットフォームは使いやすいインターフェースを提供し、ユーザーはテキストプロンプトを入力しChatGPT-4と対話することができます。 無料アクセス:Hugging Faceはユーザーに対してChatGPT-4への無料アクセスを提供し、コストなしにモデルと実験、対話ができる環境を提供しています。…

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル(FMs)の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル(FM)の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習(ML)プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50%削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター(AWS InferentiaやGPUなど)で実行される基盤モデル(FM)の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

「Amazon SageMaker のルーティング戦略を使用して、リアルタイムの推論レイテンシを最小限に抑えましょう」

Amazon SageMakerは、リアルタイム推論のための機械学習(ML)モデルの展開を簡単に行えるだけでなく、AWS InferentiaなどのCPUやアクセラレータを搭載したさまざまなMLインスタンスの選択肢も提供しています完全に管理されるサービスとして、モデルの展開をスケーリングし、推論コストを最小限に抑え、運用上の負荷を減らして生産性を向上させることができます

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2:SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習(ML)モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1:PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習(ML)モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

会話の魔法を解き放つ:ChatGPTをReact.jsとNode.jsと統合する

この包括的なガイドでは、ChatGPTのフロントエンドにはReact.js、バックエンドにはNode.jsを組み合わせた強力なデュオの統合を探ります

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター#3

おはようございます、AI愛好家のみなさん!今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

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