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ChatGPTが１歳になりました：バイラルなモバイルアプリと数百万ドルの収益！

2023年は盛りだくさんの一年でした。ChatGPTが1年を迎え、我々の日常生活における人工知能の境界を再定義してきました。ChatGPTは単に成長しただけでなく、進化し、適応し、会話型AIの領域で新たな基準を築きました。立ち上げからわずか1年で、ChatGPTのモバイルアプリケーションは素晴らしい成功を収め、1100万以上のインストールと約3,000万ドルの収益を生み出しました。この記事では、ChatGPTのモバイルアプリケーションの成長、影響、将来の展望について探っていきます。謙虚なスタート ChatGPTの旅は、アクセス可能でインタラクティブなAIを実現するという有望なプロジェクトとして始まりました。最初のリリースは好奇心と慎重な楽観に迎えられました。AIコミュニティはすぐにその潜在能力に気付き、ChatGPTが見出しを飾るようになるまで時間はかかりませんでした。文脈を理解し、人間らしい応答を生成する能力は、その一部に過ぎませんでした。進化とアップデート 1年を通じて、ChatGPTは何度ものアップデートを経て、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが向上しました。開発者はフィードバックを受け入れ、バグを修正し、ChatGPTをよりスマートで速く、信頼性の高いものにするための新機能を導入しました。ChatGPTは対話を通じて学び、応答のニュアンスを増し、複雑なクエリの処理能力を向上させました。成功の収益化：3,000万ドルの収益 ChatGPTのモバイルアプリは大きなユーザーベースと共に、相当な収益をもたらしました。初年度に約3,000万ドルの収益を上げ、利益を出すベンチャーと証明しました。この財務的な成功はアプリの人気を示すだけでなく、さらなる成長と拡大の可能性を明らかにしています。情報検索の変革 ChatGPTのモバイルアプリケーションの登場により、人々が情報を探す方法が変わりました。ユーザーはチャットボットとの自然言語の対話を行うことができ、対話がよりシームレスで使いやすくなりました。質問に答えたり、推薦をしたり、個別の支援を提供したりすることで、ChatGPTはさまざまな領域のユーザーにとって信頼できるコンパニオンとなりました。 ChatGPTアプリの台頭 ChatGPTのモバイルアプリケーションは、ローンチ以来、前例のない人気の上昇を経験しました。1億1000万以上のインストールを達成し、世界中の何百万人ものユーザーにとって頼りになるチャットボットとなりました。アプリの直感的なインターフェースと正確かつ役に立つ応答能力が、その普及に貢献しています。他の記事も読んでみる: AppleとGoogleがChatGPTを年間最優秀アプリと見逃す社会と産業への影響 ChatGPTの影響は個人利用を超えて広がりました。それは顧客サービスからコンテンツ作成まで、さまざまな産業に影響を与え始めました。企業は会話を自動化し、創造的なコンテンツを生成する能力を活用し、ChatGPTを業務に統合し始めました。それは社会的な影響も受けました。ChatGPTは仕事の未来、AIの倫理、人間と機械の相互作用のバランスについての議論を引き起こしました。モバイルアプリはまだ大きな成功を収めることが期待されています。開発者は常にチャットボットの能力を向上させるために取り組んでおり、将来的にはさらにシームレスかつパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供することができます。私たちの意見 ChatGPTの1周年を祝うにあたり、このAIチャットボットが単なる技術的な驚異以上であることは明らかです。わずか1年でのChatGPTの驚異的な成長は、AIの力とそれが技術とのやり取り方法を革新する能力の証です。1億1000万以上のインストールと約3,000万ドルの収益により、OpenAIはチャットボット市場のリーダーとして確固たる地位を築きました。それは私たちに技術との関係を見直すよう促し、無限の可能性の世界を開きました。小説的な実験から変革の力へのChatGPTの旅は、非常に素晴らしいものでした。まだまだイノベーションと対話を引っ張っていくChatGPTに、さらなる多くの年を祝杯をあげましょう。

AWSを使った生成AIを活用したクラウド上の新しい構築の時代へようこそ

「私たちは、時間の経過とともに、生成型AIが私たちが知るほぼすべての顧客エクスペリエンスを変革する可能性を持っていると信じていますAWS上で生成型AIアプリケーションを導入する企業の数は多く、adidas、Booking.com、Bridgewater Associates、Clariant、Cox Automotive、GoDaddy、LexisNexis Legal & Professionalなどがすばやく増えていますPerplexityなどの革新的なスタートアップも存在します...」

ニューヨーク市がAIに照準を合わせる

「ビッグアップルが人工知能のための行動計画を立てる」

GPUマシンの構築 vs GPUクラウドの利用

この記事では、コスト、パフォーマンス、運用、スケーラビリティなどの要素を分析し、深層学習や人工知能を用いたプロジェクトにおいて、オンプレミスのGPUマシンを構築することと、GPUクラウドサービスを使用することの利点とデメリットを検証しています

Machine learning

「データ管理におけるメタデータの役割」

「メタデータは現代のデータ管理において中心的な役割を果たし、統合、品質、セキュリティに不可欠であり、デジタルトランスフォーメーションの取り組みにおいても重要です」

「人間の境界を超えたもの：スーパーインテリジェンスの台頭」

「ANIからAGIそしてそれ以上へ：AIの進化の道を解読する」

Artificial Intelligence

「AIシステムのリスク評価方法を学びましょう」

「人工知能（AI）は急速に進化する分野であり、社会の多くの側面を改善し変革する可能性を持っています2023年、AI技術の採用のペースは、強力な基礎モデル（FM）の開発と生成型AI能力の向上によりさらに加速しましたAmazonでは、私たちは複数の生成型AIを立ち上げています...」

Artificial Intelligence

「スロープ・トランスフォーマーに出会ってください：銀行の言語を理解するために特別に訓練された大規模な言語モデル（LLM）」

支払いにおいて、トランザクションの理解は事業のリスク評価において重要です。しかし、乱雑な銀行の取引データの解読は課題となります。なぜなら、異なる銀行間で様々な方法で表現されるからです。PlaidやChatGPTのような既存の解決策には、カバレッジの低さや冗漫さといった制約があります。これを解決するために、Slope TransFormerと呼ばれる新しい解決策が開発されました。これは、銀行の言語を理解するために特別に訓練された大規模言語モデル（LLM）です。トランザクションは、異なる形式で表現されるため理解が難しいですが、従来のルールベースの手法は無力です。Open BankingプロバイダであるPlaidは、50%未満のカバレッジのトランザクションデータを提供し、そのラベルはノイズがあり混乱しやすいです。ChatGPTのようなLLMは、非構造化データから意味を抽出することを約束していますが、予測不可能性やスケーラビリティの問題を抱えています。 Slope TransFormerは、銀行のトランザクションから意味を抽出するために専用に訓練されたLLMであるという特許を取得しています。これにより、前任者であるSlopeGPTの制約を克服し、正確で簡潔な取引先ラベルを解釈可能な方法で提供します。その成功の秘訣は、トランザクションから商店名を抽出するために新しい言語を定義することです。効率的なベースモデルOPT-125Mと、LoRAと呼ばれるファインチューニングアルゴリズムを使用して、TransFormerは驚異的な速度を実現しています。これにより、SlopeGPTに比べて250倍のスピードで500件以上のトランザクションをラベリングできます。人間の専門家に対する正確な一致率は72%以上であり、たった62%しか達成していないPlaidを上回っています。この解決策は正確かつ高い一貫性を持ち、製品システムで信頼性があります。 TransFormerのパフォーマンスは既にライブの信用モニタリングダッシュボードへの展開につながっています。その効率性と機能性により、ビジネスの詳細な情報が提供され、変動するリスクの監視、異常なイベントの警告、自動的な調整の適用が可能となります。最終的な目標は、TransFormerを使用して、従来の財務情報を超えたビジネスの正確な理解を実現し、信用保証システム全体にパワーを与えることです。まとめると、Slope TransFormerはB2B経済においてアンダーライティングの方法を再定義する重要なマイルストーンです。その効率性、正確性、解釈可能性は、ビジネスのより正確な理解を可能にし、リスクの監視と管理に新しいリアルタイムシグナルを解除することを可能にします。この進歩は、数十年にわたる進歩を妨げていた非効率性を解消し、AIを使用してワークフローを自動化することで、SlopeAIの広範なビジョンであるB2B経済のデジタル化に適合しています。この投稿は、Slope TransFormer: A Large Language Model (LLM) Trained Specifically to Understand the Language of…

このAI論文では、「Lightning Cat」というスマート契約の脆弱性検出ツールを紹介していますこれは、深層学習をベースにしたツールです

スマートコントラクトは、分散型アプリケーションの開発においてブロックチェーン技術で重要な役割を果たしています。スマートコントラクトの脆弱性は、潜在的な財務損失やシステムのクラッシュといった重大な脅威をもたらします。静的解析ツールなど従来の脆弱性検出方法は、事前に定義されたルールに依存するため、偽陽性や偽陰性が頻繁に発生します。この問題に対応するため、中国のSalus Securityの研究チームが「Lightning Cat」という新しいAIソリューションを導入し、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習技術を活用しています。論文の要点は3つの部分に分けられます。まず、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習手法を活用したLightning Catソリューションの紹介です。次に、重要なデータ前処理手法が提案されており、CodeBERTを通じた意味的な特徴の抽出に重点が置かれています。最後に、実験結果はOptimised-CodeBERTが他のモデルより優れた性能を示していることを示しています。研究者たちは、静的解析ツールの制限に取り組み、Lightning Catフレームワーク内に3つの最適化された深層学習モデル（Optimised-CodeBERT、LSTM、CNN）を提案しています。CodeBERTモデルは、スマートコントラクトの脆弱性検出の特定のタスクに対応するためにファインチューニングされた、事前学習済みのトランスフォーマーベースのモデルです。意味解析能力を向上させるために、研究者たちはデータ前処理でCodeBERTを使用し、コードの構文と意味に対するより正確な理解を可能にしています。実験はSolidiFIベンチマークデータセットを使用して行われました。これには、7つの異なるタイプの脆弱性が含まれた9369の脆弱なコントラクトが注入されています。結果は、Optimised-CodeBERTモデルが優れた93.53%のf1スコアを達成し、脆弱性の特徴を正確に抽出する重要性が示されています。データ前処理におけるCodeBERTの使用は、構文と意味のより正確な把握に貢献しています。研究者たちは、Lightning Catを静的解析ツールを超えるソリューションと位置付け、深層学習を活用して適応し続けることを強調しています。データ前処理においてCodeBERTが効果的に使用され、構文と意味の両方を捕捉する能力が評価されています。Optimised-CodeBERTモデルの優れたパフォーマンスは、脆弱性の特徴の抽出における精度によります。結論として、研究者たちはスマートコントラクトの脆弱性検出が財務損失を防止し、ユーザーの信頼を保つ上で重要な役割を果たすことを主張しています。深層学習に基づくアプローチと最適化されたモデルを備えたLightning Catは、精度と適応性の面で既存のツールを凌駕する有望なソリューションとして浮上しています。

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

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