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「ChatGPTの有料アカウントでは、カスタム指示の使用が可能になりましたこの記事では、なぜそれを使うのか、そしてどのように使うのかについて説明しますまた、自分自身の利用のためにコピーできるテキストも提供します」

「マイクロソフトのBing ChatがChromeとSafariに拡大」

マイクロソフトのBing Chatは、AIパワードチャットボットであり、マイクロソフト専用の制約から脱出し、非マイクロソフトのブラウザでのテストが行われています。この拡張は、ChatGPTのような機能を持つ広範なユーザーベースにアクセスを提供することを目指しています。Bing ChatはOpenAIのGPT-4モデルを搭載しており、シームレスな会話体験を約束しています。ただし、他のブラウザでの制約が報告されているため、ユーザーはこの新しい提供がどのように展開されるかを見ることを熱望しています。それでは、マイクロソフトのBing ChatをGoogle ChromeやApple Safariプラットフォームに拡大する戦略的な動きについてもっと詳しく見てみましょう。また読む：Elon MuskのxAIがOpenAIのChatGPTに挑戦 Bing Chatがクロスブラウザになる：マイクロソフトの最新の動き一部の報道によると、マイクロソフトのAIチャットボットであるBing Chatが、マイクロソフトのエコシステムの外のブラウザでも利用できるようになることが、月曜日に正式に発表されました。この画期的な進展は、テックジャイアントがBingモバイルアプリとMicrosoft Edgeブラウザの枠を超えてAIの機能を広げることを目指しています。より広い視聴者への道を開く今まで、Bing Chatのサービスはマイクロソフトの製品内のユーザーに限定されていました。しかし、この拡大によってそれが変わる予定です。Google ChromeやApple Safariなどの他の人気のあるブラウザにBing Chatが導入されることで、より広範なユーザーがそのインテリジェントな会話能力にアクセスできるようになります。選択されたユーザーでのテストマイクロソフトのコミュニケーションディレクターであるケイトリン・ラウルストンは、電子メールでの声明で、Bing Chatが現在SafariとChromeの選択されたユーザー向けにテストフェーズに入っていることを明らかにしました。標準のテスト手順が完了した後、会社はアクセスを広げる予定であり、完全な展開が間近に迫っていることを示唆しています。また読む：OpenAIがChatGPTの「Browse with…

LLM-Blenderに会いましょう：複数のオープンソース大規模言語モデル（LLM）の多様な強みを活用して一貫して優れたパフォーマンスを達成するための新しいアンサンブルフレームワーク

大規模言語モデルは、さまざまなタスクにおいて驚異的なパフォーマンスを発揮しています。ユニークでクリエイティブなコンテンツの生成や回答の提供から、言語の翻訳や文章の要約まで、LLMは人間のまねをすることに成功しました。GPT、BERT、PaLMなどのよく知られたLLMは、正確に指示に従い、大量の高品質データにアクセスすることで、話題になっています。GPT4やPaLMのようなモデルはオープンソースではないため、アーキテクチャやトレーニングデータを理解することができない人がいるのに対して、Pythia、LLaMA、Flan-T5などのオープンソースLLMの存在により、研究者がカスタム指示データセットでモデルを微調整し、改善する機会を提供しています。これにより、Alpaca、Vicuna、OpenAssistant、MPTなどのより小型で効率的なLLMの開発が可能になります。市場をリードするオープンソースLLMはひとつではありません。多様な例において最高のLLMは大きく異なるため、これらのLLMを動的にアンサンブルすることは、改良された回答を継続して生み出すために必要不可欠です。さまざまなLLMの独自の貢献を統合することで、バイアス、エラー、不確実性を低減し、人間の好みにより近い結果を得ることができます。この問題に対処するため、人工知能アレン研究所、南カリフォルニア大学、浙江大学の研究者らは、複数のオープンソース大規模言語モデルの多くの利点を利用して、常に優れたパフォーマンスを発揮するアンサンブルフレームワークであるLLM-BLENDERを提案しました。 LLM-BLENDERは、PAIRRANKERとGENFUSERの2つのモジュールで構成されています。これらのモジュールは、異なる例に対して最適なLLMが大きく異なることを示しています。最初のモジュールであるPAIRRANKERは、潜在的な出力の微小な変化を特定するために開発されました。これは、元のテキストと各LLMからの2つの候補出力を入力として、高度なペアワイズ比較技術を使用します。入力と候補ペアを共にエンコードするために、RoBERTaなどのクロスアテンションエンコーダを使用し、PAIRRANKERはこのエンコードを使用して2つの候補の品質を決定することができます。 2番目のモジュールであるGENFUSERは、上位ランクに入った候補を統合して改善された出力を生成することに焦点を当てています。GENFUSERは、選択されたLLMの利点を最大限に活用しつつ、欠点を最小限に抑えることを目的としています。GENFUSERは、さまざまなLLMの出力を統合することで、1つのLLMの出力よりも優れた出力を開発することを目指しています。評価には、MixInstructというベンチマークデータセットが提供されており、Oracleペアワイズ比較を組み合わせ、さまざまな指示データセットを組み合わせています。このデータセットでは、11の人気のあるオープンソースLLMを使用して、各入力に対して複数の候補を生成し、さまざまな指示に従うタスクを実行します。自動評価のためにOracle比較が使用されており、候補出力に対するグランドトゥルースランキングが与えられているため、LLM-BLENDERや他のベンチマーク技術のパフォーマンスを評価することができます。実験結果は、LLM-BLENDERが個別のLLMやベースライン技術よりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。LLM-BLENDERのアンサンブル手法を使用することで、単一のLLMやベースライン方法を使用する場合と比較して、より高品質な出力が得られることが示されています。PAIRRANKERの選択は、参照ベースのメトリックやGPT-Rankにおいて、個別のLLMモデルを上回っています。GENFUSERは、PAIRRANKERのトップピックを利用して、効率的な融合を通じて応答品質を大幅に改善しています。 LLM-BLENDERは、Vicunaなどの個別のLLMを上回り、アンサンブル学習を通じてLLMの展開と研究を改善する可能性を示しています。

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