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「Jupyter AIに会おう Jupyterノートブックで人工知能の力を解き放つ」

人工知能（AI）とコーディングの革新的な進歩において、Project Jupyterはそのツールキットに画期的な追加を導入します。それがJupyter AIです。このエキサイティングな事業は、Jupyterノートブックの世界に生成型AIを導入し、コーディング体験を革新するという素晴らしい機能を提供します。マジックコマンドと洗練されたチャットインターフェースの統合により、Jupyter AIはコードとの対話方法を再定義します。さらに、エラーのトラブルシューティングやノートブック全体の作成さえも行うことができます。Jupyter AIの世界に飛び込み、その多様な機能を探索してみましょう。それは経験豊富な開発者と好奇心旺盛な学習者の両方を魅了するでしょう。また読む：AnthropicがClaude 2を公開：コーディングを革新する次世代AIチャットプログラム Jupyter AI：AIとコーディングのギャップを埋める Jupyter AIは、インタラクティブな計算とデータ分析を支援する役割で有名なプラットフォームであるProject Jupyterの公式サブプロジェクトです。生成型人工知能の導入により、Jupyter AIは自然言語のプロンプトからコードを理解し、生成し、合成する機能を提供します。このAIの能力とコーディングの創造性の融合は、効率的なワークフローを実現し、学習を加速する可能性を広げます。また読む：Codey：Googleのコーディングタスク用生成AI 選択によるエンパワーメント：責任あるAIのアプローチ Jupyter AIの特徴の1つは、責任あるAIとデータプライバシーへの取り組みです。このプラットフォームでは、ユーザーが自分の好みの大規模言語モデル（LLM）、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択し、AIの動作を独自の要件に合わせることができます。このカスタマイズにより、体験を個人化するだけでなく、透明性とプライバシーを重視するフレームワークが確立されます。Jupyter AIの基本的なプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、ユーザーはAIの動作を詳細に検証して理解することができます。さらに、Jupyter AIはモデル生成コンテンツに関連するメタデータを保存し、コーディングワークフロー内でAIによって生成されたコードを追跡するための組み込みメカニズムを提供します。また読む：MetaがCodeComposeをリリース- GitHub CopilotのAIパワード代替ツールプライバシーの確保：倫理的なAIの核データプライバシーの懸念が高まる時代に、Jupyter…

「テックの専門家たちは、ChatGPTのA.I.『幻覚』が消えることを疑い始める」

「これは修復できません」

ChatGPTを忘れてください、この新しいAIアシスタントは圧倒的に進んでおり、あなたの働き方を永遠に変えるでしょう

「あなたはこの高速AIアプリケーションに慣れていないと思いますが、柔軟性と使いやすさ、正確な結果を提供します」

Artificial Intelligence

OpenAIの進化：GPT5への競争

最近、自然言語処理（NLP）の分野では、生成事前学習トランスフォーマー（GPT）モデルが最も強力なものとして登場し、重要な進展が見られています

「OpenAIがユーザーエクスペリエンスを革新するために6つのエキサイティングなChatGPT機能を発表」

ChatGPTを開発した先進的な企業であるOpenAIは、6つのエキサイティングな新機能を追加し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ続けています。これらのアップデートは、来週にもリリースされ、ChatGPTとのやり取りをより魅力的で効率的かつ生産的にすることを目指しています。プロンプトの例からキーボードショートカットまで、これらのアップデートが最先端の言語モデルとのユーザーのやり取りをどのように変革するか、探ってみましょう。また読む：OpenAIがDall E-3を発売へ：次世代AIイメージジェネレーター！プロンプトの例：簡単に会話を始める ChatGPTは、各チャットの最初にプロンプトの例を提供するようになりました。これにより、ユーザーは会話を開始しやすくなります。これらのサンプルプロンプトは、AIとの対話を円滑に開始するため、ユーザーを魅力的な対話へと導きます。また読む：GPT-3におけるプロンプトエンジニアリング提案された返信：関連するオプションで対話を高める会話を豊かにするために、ChatGPTは「提案された返信」を導入しました。AIモデルが関連するオプションを提供するため、ユーザーは1クリックでさらに深いトピックを探求することができます。このアップデートにより、ユーザーの対話はダイナミックかつ多様性に富んだものとなります。 GPT-4が中心となる：新しいデフォルトモデル最新モデルに合わせて、ChatGPTは現在、Plusユーザーに対してGPT-4をデフォルトに設定しています。3時間ごとに50件のメッセージの制限があり、新しいチャットを開始する際にGPT-3.5に戻る必要はありません。このスムーズな体験により、ユーザーの時間が節約され、利便性が向上します。また読む：OpenAIがオープンソースのGPTモデルリリースを予告コードインタプリタの新機能：10ファイルのアップロード Code Interpreterベータユーザーは、最大10ファイルのアップロードが可能になり、さまざまなデータの分析をChatGPTに依頼することができるようになりました。これにより、マーケターやデータアナリストは、深いマーケティング分析やデータ抽出のためのエキサイティングな機会を開拓することができます。また読む：AnthropicがClaude 2を発表：コーディングを革新する次世代のAIチャットプログラム！より長時間ログイン状態を維持：シームレスなログイン体験 OpenAIは、以前の2週間のログアウトポリシーを廃止し、ログイン体験を改善しました。ユーザーはより長い時間ログイン状態を維持できるため、ChatGPTへの中断ないアクセスが保証されます。新しいログインページもより使いやすく、ユーザーフレンドリーです。 ChatGPTキーボードショートカット：作業をスーパーチャージ ChatGPTには、キーボードショートカットが導入され、ユーザーは簡単なコマンドで作業をスピードアップすることができます。コードブロックのコピーから他の時間の節約に役立つアクションまで、これらのショートカットは、すべてのユーザーに生産性と利便性を向上させます。また読む：ChatGPTのためのカスタムインストラクションをOpenAIがローンチ ChatGPTの機能の進化：デジタルマーケターにとっての利点 ChatGPTのアップデートは、SEOとデジタルマーケティングコミュニティにとって素晴らしいニュースです。コンテンツの生成、分析、ワークフローの効率化など、ChatGPTはSEO戦略家やコンテンツマーケティングマネージャーにとって貴重な資産です。改良された機能は、このパワフルなツールに頼るプロフェッショナルの生産性と効果を向上させることを約束します。また読む：AIによるコンテンツ作成がコンテンツマーケティングの未来を革新！…

『CMUからの新しいAI研究は、適切な言語モデルに対して物議を醸す行動を生成させるための、簡単で効果的な攻撃手法を提案しています』

ChatGPT、Bard AI、およびLlama-2などの大規模言語モデル（LLM）は、望ましくないまたは攻撃的なコンテンツを生成することがあります。ChatGPTに選挙操作の手引きや試験問題用紙をリクエストすると想像してください。LLMからそのような質問に対する出力を得ることは適切ではありません。カーネギーメロン大学、AIセンター、およびボッシュAIセンターの研究者たちは、この問題に対する解決策を提案し、これらのモデルを不適切な生成から防ぐために調整しました。研究者たちは、これを解決するためのアプローチを見つけました。LLMに対して問題のあるさまざまなクエリを提示すると、モデルは単に回答を拒否するだけでなく、肯定的な応答を生成します。彼らのアプローチには、欲張りな探索技術と勾配ベースの探索技術を用いた敵対的な接尾辞の生成が含まれています。このアプローチを使用することで、過去の自動プロンプト生成方法が改善されます。オフェンシブなコンテンツを生成するために整列されたLLMによって生成されるプロンプトは、ジェイルブレイクと呼ばれます。これらのジェイルブレイクは、自動化された手法ではなく、モデルを誤った方向に導くシナリオを設定することによって、人間の創造力によって生成されます。画像モデルとは異なり、LLMは離散的なトークン入力で動作するため、効果的な入力が制限されます。これは計算上困難なことがわかっています。研究者たちは、有害なクエリがユーザーから与えられた場合、ユーザーの元のクエリをそのままにするために敵対的な接尾辞を追加します。敵対的な接尾辞は、初期の肯定的な応答に基づいて選択され、欲張りな最適化および勾配ベースの最適化、および堅牢なマルチプロンプトおよびマルチモデル攻撃が組み合わされています。信頼性のある攻撃接尾辞を生成するために、研究者たちは単一のモデルの単一のプロンプトだけでなく、複数のモデルにわたる複数のプロンプトに対しても機能する攻撃を作成する必要がありました。研究者たちは、単一のサフィックス文字列を探索するための欲張りな勾配ベースの手法を使用して、この技術をClaudeに攻撃することで実装しました。彼らは、モデルが望ましい結果を生成し、自動化攻撃を抑制する可能性を持つことを見つけました。研究者たちは、これらの攻撃を提供することで、モデルが望ましくない回答を避けるためにモデルを微調整できると主張しています。敵対的トレーニングの方法論は、潜在的に有害なクエリに対して反復的に正しい回答を含むため、任意のモデルをトレーニングする効率的な手段として経験的に証明されています。彼らの研究には、他の人が有害なコンテンツを生成することができる材料が含まれています。リスクが伴うにもかかわらず、彼らの研究は、有害なコンテンツの生成を回避するためのさまざまな言語モデルのテクニックを紹介することが重要です。彼らの攻撃の直接的な増加した被害は初期段階では小さいです。彼らの研究は、大規模言語モデルが自動化攻撃がもたらす危険性を明らかにするのに役立つことができます。

「新しい攻撃が主要なAIチャットボットに影響を与え、誰もそれを止める方法を知りません」

研究者は、ChatGPT、Bard、および他のチャットボットが不正行為を行う簡単な方法を見つけ、AIは手に負えないことを証明しました

「CMUの研究者たちは、シンプルで効果的な攻撃手法を提案しましたこれにより、言語モデルが高い成功率で問題のある行動を生成することが可能となります」

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語で作業するための深層学習モデルの最近の進歩です。これらの深層学習トレーニングモデルは、人間のようにテキストを理解し生成します。これらのモデルは、書籍、記事、ウェブサイトなどの情報源からスクレイピングされた巨大なデータセットでトレーニングされます。彼らは言語を翻訳し、テキストを要約し、質問に答えることができ、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。最近、これらのモデルが問題のあるコンテンツを生成する能力とそれに伴う結果についての懸念が高まっています。そのため、この領域で重要な研究が行われています。その後、カーネギーメロン大学のコンピュータ科学学部（SCS）、CyLabセキュリティとプライバシー研究所、およびAIセーフティセンターの研究者らは、言語モデルで問題のある振る舞いを生成することを研究しました。彼らの研究では、クエリの幅広い範囲に接尾辞を追加することで、オープンソースおよびクローズドソースの言語モデル（LLM）が通常拒否する質問に肯定的な応答を生成する確率が大幅に増加する新しい攻撃手法を提案しました。研究中、研究者らはChatGPT、Bard、Claudeなどの公開インターフェースやLLMa-2-Chat、Pythia、FalconなどのオープンソースLLMなど、さまざまな言語モデルに攻撃接尾辞を適用しました。その結果、これらの言語モデルの出力に問題のあるコンテンツを効果的に誘発しました。この方法は、Vicunaでは100回のインスタンス中99回で有害な行動を生成しました。また、Vicunaの出力に対して目標の有害な文字列と88回の完全一致を生み出しました。研究者らは、GPT-3.5やGPT-4などの他の言語モデルに対しても攻撃手法をテストし、最大84％の成功率を達成しました。PaLM-2では、成功率は66％でした。研究者らは、チャットボットに問題のあるまたは有害なコンテンツを生成させることによって直接人々にもたらされる可能性のある害は、現時点では特に深刻ではないと述べています。懸念されるのは、これらのモデルが人間の監視なしで自律システムでより大きな役割を果たすことです。彼らはさらに、自律システムが現実の一部となるにつれて、これらの攻撃による乗っ取りを止めるために信頼性のある方法を確保することが非常に重要になると強調しました。研究者らは、プロプライエタリな大規模言語モデルやチャットボットを攻撃することを目指していなかったと述べています。しかし、彼らの研究は、大きな兆パラメータのクローズドソースモデルがあったとしても、人々は自由に利用できる、より小さな、簡単なオープンソースモデルを見て攻撃する方法を学ぶことができるということを示しています。研究者らは、研究中、攻撃接尾辞を複数のプロンプトとモデルでトレーニングすることで攻撃手法を拡張しました。その結果、Google BardやClaudなどのさまざまな公開インターフェース、およびLLama 2 Chat、Pythia、Falconなどのオープンソース言語モデルにも攻撃が影響し、問題のある振る舞いを示しました。この研究は、彼らの攻撃手法が公開インターフェースやオープンソースの実装を含むさまざまな言語モデルに広範な適用可能性を持ち、影響を与えることが示されました。彼らはさらに、現在このような攻撃に対抗する方法がないことを強調し、次のステップはこれらのモデルを修正する方法を見つけることです。論文とブログ記事をチェックしてください。この研究のすべてのクレジットは、このプロジェクトの研究者に帰属します。また、最新のAI研究ニュース、クールなAIプロジェクトなどを共有している27k+ ML SubReddit、40k+ Facebookコミュニティ、Discordチャンネル、およびメールニュースレターにぜひご参加ください。この記事はMarkTechPostで最初に掲載されました。

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「2023年のトップ40の生成AIツール」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、以前のモデルよりもより創造的で正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなどの処理もできるマルチモーダルの機能も持っています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって動作し、正確な回答を提供するためにウェブを検索します。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotはコードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere GenerateはAIの潜在能力を活用してビジネスの運営を向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などの個別化されたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発された競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを書くことができるツールです。 Adobe Firefly…

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