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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。…

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです＃75

今週は、OpenAIのドラマが終わり、Sam AltmanとGreg BrockmanがOpenAIに復帰し、2人の新しい取締役が任命されました（既存の1人とともに…

退屈なプレゼンテーションを素晴らしいものに変える：プレゼンテーションを改善する7つのハック

イントロダクション HBrが言うように、「良いプレゼンテーションにはデータが必要ですが、データだけでは良いプレゼンテーションを保証することはできません。」PowerPointやCanvaの時代にあって、情報を提示することがこれまで以上に容易になった中で、プレゼンターが「この図表は見づらいかもしれませんが、〜を示しています」と言うのを聞いたことがない人は手を挙げてください。本質を伝えるのに苦労するプレゼンテーションよりも最悪な状況は何でしょうか？働くプロフェッショナルは、タスクの向上と完璧さに取り組むために重要な努力が必要であることを知っています。例えば、データアナリストとして、データ分析の完璧さを追求するために非常に努力し、最新の技術トレンドについて学び、機械学習モデルを構築することに専念しています。しかし、よく見落とされがちな重要なスキルの一つは魅力的なプレゼンテーションを作り上げる能力です。自分の努力と取り組みを明確かつ効率的に観衆に伝えるために、プレゼンテーションを改善し、観衆を引き込むものにしなければなりません。また、情報に基づいた意思決定を促進する必要があります。効果的なプレゼンテーションの力プレゼンテーションは、グラフ、図表、地図などのさまざまな手法を用いて情報を視覚的に表現することで、視覚的な補助を通じて理解を促進します。データの視覚的表現は、形式、ツール、利用可能なデータ、データセットのサイズなどの要素に依存します。プレゼンテーションを作成する際には、ターゲット観衆、明確な内容、必要なグラフィックス、表や図表、簡単に理解できる情報、明確な説明など、重要な要素を考慮してください。効果的なプレゼンテーションの力は見過ごすことができず、自分の努力を表示し、組織の変革を促すことができます。超魅力的なプレゼンテーションを作るための7つのヒント効果的なプレゼンテーションを作成する際に考慮すべき重要なポイントは多岐にわたります。しかし、プレゼンテーションを改善し、超魅力的なものにするための7つの主要なヒントは以下の通りです。 1. 観衆を知るあくまで結果に重点を置くのではなく、プレゼンテーションを観衆に合わせて作成することが重要です。観衆のバックグラウンドや彼らがあなたの結果から求めるものを理解することは、プレゼンテーションを効果的に構成するのに役立ちます。このアプローチはデータを無視するものではありません。むしろ、データを理解しやすくプレゼンテーションを行うことで観衆の議論や主張を支持する方法です。アナリストの結果の伝達方法が観衆にとって理解しづらい場合、最も優れたプレゼンテーションであっても失敗する可能性があります。プレゼンテーションを作成する前に、以下の質問を考えることでプレゼンテーションを改善することができます。このプレゼンテーションの観衆は誰ですか？彼らはあなたの分野の技術的な熟練度をどれくらい持っていますか？彼らは対象の内容にどれくらい精通していますか？彼らはどんな特定の興味、ニーズ、期待を持っていますか？観衆のメンタル状態はどうですか？以前のミーティングや長時間のカンファレンスで疲れている可能性がありますか？設定は形式的ですか非形式的ですか？これらの質問に答えることで、重要な情報を強調すべきかどうか、データがプレゼンテーションに最も役立つ方法を知ることができます。観衆の専門知識に合わせてコンテンツを適応し、望ましい要点を定義し、プレゼンテーションの設定を考慮することで、より効果的なプレゼンテーションを作成することができます。 2. データを使ったストーリーテリングビジネスプレゼンテーションでは、「Situation-Complication-Resolution（SCR）」というアプローチが効果的なフレームワークとして機能し、プレゼンテーションを改善する助けとなります。この方法は、バーバラ・ミントがマッキンゼー・コンサルティングでの任期中に著書「ピラミッド・プリンシプル」で人気を博し、魅力的なビジネスストーリーを構築するための効果的な構造を提供します。このシンプルな方法は、行動志向の結果を促進し、コンテンツを整理し、Rule of…

Zephyr-7B：HuggingFaceのハイパーオプティマイズされたLLM、Mistral 7Bの上に構築

「Zephyr-7B」という画期的な大型言語モデルを詳しく見てみましょう「知識の蒸留」を活用して、AIの効率性とアクセシビリティの新基準を確立し、会話AIの未来を形作っている方法を発見しましょう

「コールセンターがAIを活用してエージェントと顧客に時間を解放する7つの方法」

CCWデジタルによる調査では、最大62％のコンタクトセンターが自動化とAIへの投資を検討していることが明らかになりました同時に、多くの消費者はセルフサービスオプションを利用したり、チャットボットとチャットしたりすることを望んでいます特に、これによって長時間の待ち時間をスキップできるのであれば、理想的な機会がコンタクトセンターのリーダーたちに提供されます...

VoAGIニュース、11月22日：パンダとの7つの必須データ品質チェック•2024年に試してみるべき5つのベクトルデータベースのベスト

今週のVoAGIでは、pandasを使用してデータ品質チェックの方法を学びます欠損したレコードや外れ値、一貫性のないデータ入力などを検出しますまた、トップのベクトルデータベースは、AIアプリケーションのためのベクトルエンベディングの格納、インデックス付け、クエリにおいて、その多様性、パフォーマンス、スケーラビリティ、一貫性、効率的なアルゴリズムで知られています

NEWS

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

LLMWareは、複雑なビジネスドキュメントを含む企業ワークフローに適した、生産用の微調整済みモデルであるRAG-Specialized 7BパラメータLLMを発表しました

先月、Ai BloksはエンタープライズグレードのLLMベースのワークフローアプリケーションを構築するための開発フレームワーク、llmwareのオープンソース発表を行いました。今日、Ai BloksはDRAGONシリーズ（Delivering RAG on …）として知られる7BパラメータLLMのリリースと共に、次世代のRAGフレームワークの提供に向けてさらなる大きな進展を遂げました。これらのLLMは、複雑なビジネスおよび法的文書に基づく事実に基づく質問応答の特定の目的で細かく調整され、ビジネスワークフロー向けに設計されています。より多くの企業が自社独自の情報を使用してスケーラブルなRAGシステムを展開することを目指すにつれて、以下の複数のニーズが認識されています： LLMモデルを周囲のワークフロー機能（ドキュメントの解析、埋め込み、プロンプト管理、ソースの検証、監査追跡など）と統合する統一されたフレームワーク。事実に基づく質問応答とビジネスワークフローに最適化された、高品質で小型の特化LLM。オープンソースで費用対効果の高い、カスタマイズのための柔軟性とオプションを備えたプライベート展開。これらのニーズに応えるため、LLMWareは、そのLLMWareのDRAGONモデルの7つをオープンソースで提供します。これらのモデルは、Hugging Faceリポジトリーにあり、すべてがエンタープライズ用のRAGワークフローにおいて強力なプロダクショングレードの準備が整ったリーディングの基本モデルをベースに細かく調整されています。全てのDRAGONモデルは、llmware rag-instruct-benchmarkを用いて評価され、その完全なテスト結果と方法論はリポジトリ内のモデルと共に提供されています。それぞれのDRAGONモデルは、100のコアテスト質問の幅広いセットに対して中から高い精度を実現し、幻覚を防ぐための強い根拠を持ち、パッセージから質問に対する答えが得られない場合（「見つからない」分類など）を特定することができます。 DRAGONモデルファミリーは、他の2つのLLMWare RAGモデルコレクションであるBLINGとIndustry-BERTに加わります。 BLINGモデルは、開発者のノートパソコンで動作することが可能なGPU非必須のRAG専門の小型LLMモデル（1B〜3B）です。トレーニングの方法論が非常に似ているため、開発者はローカルのBLINGモデルから始め、本番でパフォーマンスを向上させるためにシームレスにDRAGONモデルに切り替えることができます。DRAGONモデルは、単一のエンタープライズグレードのGPUサーバー上でのプライベート展開を目的としており、企業は自社のセキュリティゾーンで安全かつプライベートにエンドツーエンドのRAGシステムを展開することができます。このオープンソースのRAG専門モデルのスイートは、コアとなるLLMWare開発フレームワークとMilvusおよびMongo DBのオープンソースプライベートクラウドインスタンスとの統合を備えたエンドツーエンドのRAGソリューションを提供します。数行のコードで、開発者は数千のドキュメントの取り込みと解析、埋め込みベクトルのアタッチ、最新のLLMベースの生成推論の実行、証拠とソースの検証を自動化し、プライベートクラウドで実行することができます。場合によっては、単一の開発者のノートパソコンからさえ実行することができます。 AIブロックスのCEOであるダレン・オーベルストは、「私たちの信念は、LLM（低レイヤーマテリアル）が企業において新たな自動化ワークフローを可能にするということであり、私たちが提供するLLMWareのビジョンは、専門モデル、データパイプライン、すべての有効なコンポーネントを統合したオープンソースのフレームワークを通じて、企業が迅速にカスタマイズし、規模展開するためのLLMベースの自動化を実現することです。」と述べています。詳細については、llmwareのgithubリポジトリを参照してください：www.github.com/llmware-ai/llmware.git。モデルへの直接アクセスについては、llmwareのHuggingface組織ページをご覧ください：www.huggingface.co/llmware。

「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本（2023年冬のアップデート）」

「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする私のお気に入りの機械学習の本について書きました

「Pandasを使用した7つのデータ品質チェックの必須事項」

「パンダを使ってデータ品質のチェック方法を学びましょう欠損したレコードの検出から、外れ値、一貫性のないデータ入力など、さまざまな要素を確認します」

Data science

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