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新しい方法で生成AIが休日の贈り物を見つけるのに役立つ方法

「ホリデーショッパーは、自分自身や他の人への贈り物を見つけるために生成AIを利用することができます」(Horidē shoppā wa, jibun jishin ya hoka no hito e no okurimono o mitsukeru tame ni seisei AI o riyō suru koto ga dekimasu.)

カスタムGPTの構築：教訓とヒント

去る2023年11月6日の火曜日、サム・アルトマン（OpenAIのCEO）は、自然言語を使用して個人専用のChatGPTを作成できるようにするGPTのリリースを発表しました多くの人々と同様に、私も興奮しました…

「Googleは最近、Bard Extensionsの本格的な導入を発表しましたこのサービスは、対話形式の生成AI（GenAI）ツールを他のサービスに統合していますBardは、ユーザーの個人データを活用して、多種多様なタスクを実行できるようになりましたメールの整理、フライトの予約、旅行の計画、メッセージの作成など、さまざまなことが可能です既に私たちの日常生活に深く組み込まれているGoogleのサービスと相まって、これにより･･･」

「大型言語モデルを使用して開発するために知っておくべきすべて」

この記事の目的は、簡単な言葉でLLMベースのアプリケーション開発に必要な主要なテクノロジーを説明することですさらなる学習のために多くの有用なリンクも提供されていますそれは行く...

AdCreative.aiレビュー：広告のための最高のAIマーケティングツールは？

「広告に最適なAIマーケティングツールを探していますか？AdCreative.aiのレビューをチェックして、その特徴、利点、パフォーマンスについての洞察を得てください」

ケンブリッジの研究者たちは、マシンラーニングを利用した仮想現実アプリケーションを開発し、ユーザーが仮想現実空間でツールを開いたり制御したりする「超人的な」能力を持つことができるようにしました

ホットキーは、通常、従来のデスクトップアプリケーションに見られるキーボードショートカットです。ケンブリッジ大学の研究チームが、キーボード入力が唯一のオプションではない3Dインタラクション空間でのホットキーの適切な代替手段とは何かを探求しています。科学者たちは、手の動きで複数の3Dモデリングツールにアクセスして使用できるVRプログラムを作成しました。ケンブリッジ大学のチームは、「HotGestures」というシステムを作成するために機械学習を利用しました。これは、コンピュータのデスクトップ上のショートカットキーと同様に機能します。人間は主に視覚的な生き物です。したがって、手のジェスチャーは情報を伝えたり単語間の関係を作り出す自然な方法です。HotGesturesを使用すると、シンプルな手のジェスチャーを介して迅速に仮想ツールにアクセスして使用することができます。この方法は、標準のメニュー操作との組み合わせでうまく機能します。2つのユーザーテストを通じて、研究者はHotGesturesの可能性を確かめることができました。ジェスチャーベースの技術は、迅速かつ効率的なツールの選択とショートカットを提供します。参加者たちは、HotGesturesを受け入れやすかった理由として、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作を補完したことを挙げました。HotGesturesを使用すると、メニューを操作せずに仮想現実の図形や形状を作成することができ、注意をそらさずに集中できます。何年もの間、バーチャルリアリティ（VR）および関連アプリケーションの可能性は、ゲーム業界以外で完全に引き出されていません。ホットキーまたはコマンドショートカット（例：ctrl+c、ctrl+v）は、デスクトップアプリケーションを使用したことがある人々にとっては当たり前のものです。これらのショートカットは、必要な機能を検索する必要がなく、時間を節約するために役立ちますが、適切なコマンドが既にわかっている場合にのみ有用です。研究者のチームワークによって、3D仮想現実環境でホットキーを代替する「HotGestures」のコンセプトが開発されました。たとえば、はさみツールは切る動作でアクティベートされ、スプレーガンはスプレーの動作でアクティベートされます。ユーザーはメニューやキーボードショートカットを探す必要なく、直接目的の機能にアクセスすることができます。ユーザーは、作業を一時停止することなく、メニューを開いたりコントローラーやキーボードのボタンを押したりすることなく、迅速かつ簡単にツールを切り替えることができます。この研究では、ジェスチャー認識システムのニューラルネットワークを開発しました。このシステムは、ユーザーの手の関節の位置を含むデータストリームに対して予測を行うことで、ジェスチャーを識別することができます。ソフトウェアは、ペン、キューブ、円柱、球体、パレット、スプレー、カット、スケール、複製、削除など、3Dモデルの作成に関連する10種類の異なるアクションを記憶するように開発されました。グループは30人の参加者を対象にHotGestures、メニューの指示、または両方を使用した2つの予備試験を行いました。ジェスチャーベースの方法を使用すると、よく使用するツールに迅速かつ簡単にアクセスできます。HotGesturesは、その独自性、速度、使用の容易さ、および従来のメニューベースの操作との補完性から、参加者から好評を得ました。研究者たちは、コマンドと自然な手の動きを区別することができるシステムを設計することで、誤ったアクティベーションを防止しました。全体的に、ジェスチャーベースのシステムは速度の面でメニューベースのシステムを上回っています。研究者はデータセットとそれに付随するソースコードを公開し、VRアプリケーションの開発者が自社に組み込むことができるようにしました。

GPTを使用した、OpenAIのパーソナルAIアプリのノーコードビルダー

データ分析、ビジュアルタスクなどのためにカスタムChatGPTを作成する方法を学びましょうOpenAIのノーコードGPTを使って、あなた自身のAIの未来を作り始めましょうそして、明日からGPTストアで販売しましょう

UCSDの研究者が、チューリングテストでのGPT-4のパフォーマンスを評価：人間のような欺瞞とコミュニケーション戦略のダイナミクスを明らかにする

GPT-4はUCSDの研究者グループによってインターネット上の一般的なチューリングテストで試験されました。最も優れたGPT-4のプロンプトは、ゲームの41％で成功しました。これはELIZA（27％）、GPT-3.5（14％）および無作為なチャンス（63％）によって提供されたベースラインよりも良い結果でしたが、まだ完全な性能ではありません。チューリングテストの結果によれば、参加者は主に言語スタイル（合計の35％）とソーシャル・エモーショナルな特性（合計の27％）で判断されました。参加者の教育レベルやLLM（Large Language Models）への事前の経験は、彼らが詐欺を見破る能力を予測するための要因ではありませんでした。これは、そのような問題に精通している人々であっても、トリックに対して脆弱である可能性があることを示しています。チューリングテストは知性の尺度としては広く批判を受けていますが、カリフォルニア大学サンディエゴ校の2人の研究者は、それが即興のコミュニケーションと詐欺の尺度として有用であると主張しています。彼らは人間と見なすことができる人工知能モデルを持っており、これには広範な社会的影響があるかもしれません。したがって、彼らは人間らしさを決定するためのさまざまな方法論と基準の効果を調査しています。チューリングテストは知性への感度に関する論争とは関係なく興味深いものです。まず、テストされている能力、つまりシステムが対話者を人間だと思わせることができるかどうかを分析することが重要です。チューリングテストは、そのような能力の開発をモデルで監視するための信頼性のある方法を提供します。さらに、モデルのサイズや性能、プロンプト戦略、リアルタイム情報へのアクセスなどの補助的なインフラストラクチャ、およびインタラクティブのレベルなど、嘘をつくことに関与するさまざまな側面についても学ぶことができます。また、チューリングテストは、機械が人間らしく見えるという一般的な認識を調査するための研究ツールとしても使用できます。機械のパフォーマンスが評価されますが、人間の参加者の文化的、倫理的、心理的な前提条件も調査されます。インタラクティブが質問を作成し、洗練された質問を行う過程で、インタラクターが人間であると考える属性に関する基本的な意見が明らかにされます。チューリングテストは、1人の尋問者と1人の証人によって変更され、証人が人間か人工知能かを判断します。これはチューリングの最初の3人の公式とは異なりますが、各ゲームに複数の人間参加者をオンラインで必要としないため、かなり一般的になりました。彼らはOpenAI APIを使用して、ユーザーからの質問に答えることができる25のLLM証人を開発しました。各LLM証人は温度設定（0.2、0.5、または1.0）、モデル（GPT-3.5またはGPT-4）、およびプロンプトを持っていました。報告書は状況を説明し、エージェントに具体的な指示を与えました。チャットアプリのユーザーインターフェースは、標準的なメッセージングサービスに似せて作られました。尋問者が最初のメッセージを送信し、各ユーザーは同時に1つのメッセージのみを送信することができました。各通信は最大300文字で、総討論時間は5分でした。テキストボックスに貼り付けることは制限され、侮辱的なメッセージを防止するためにコンテンツフィルタが適用されました。画面の右上隅にはカウントダウンタイマー、指示オーバーレイを表示するボタン、および侮辱的な人々を報告するためのフォームがあります。尋問者は意思決定インターフェースを使用して、以下の情報を提供しました： i）判決（機械または人間の証人） ii）正しい判断を下したことにどれだけ確信しているか（0〜100） iii）選択の理由（自由形式の言語）制約事項オープンでオンラインの実験としての性質上、この研究にはいくつかの欠点があり、その結果は確かとは言えません。まず、サンプルがコミュニティの代表的なものよりも反映されている可能性があります、なぜなら参加者はソーシャルメディアを通じて募集されたからです。また、参加者にはインセンティブが必要でした。したがって、尋問者や証人が最善を尽くした可能性があります。人間の証人は人工知能のように振る舞って「トローリング」しています。一部の調査員はこのような行為を人間の判決の正当化として使用しました。したがって、結果は人間のパフォーマンスを過小評価し、AIのパフォーマンスを過大評価している可能性があります。第三に、一部の尋問者は証人に関する事前知識を持っていたことを認めています。要約すると- チューリングテストは知能の不完全な指標としてしばしば非難されてきました。これは、あまりにも評価が明らかであったために、研究者が人間のパフォーマンスを過大評価した可能性があります。最後に、一度に1人のオンラインユーザーしかいなかったため、彼らは頻繁に同じ人工知能の証人とペアリングされました。その結果、人々は特定の証言がAIであるという固定観念を持つ可能性があり、全体的に低いSR結果につながる可能性があります。このバイアスは、1人の尋問者が3回以上連続してAIと対戦したゲームを削除することで対抗する努力があったにもかかわらず、結果に影響を与えたでしょう。最後に、利用可能なプロンプトの一部のみが使用され、それらは実際の人々がゲームとどのように対話するかを知らない状態で開発されました。結果は、より効果的なプロンプトが存在するため、チューリングテストでのGPT-4の潜在的なパフォーマンスを過小評価しています。

「Azure OpenAI Studioを使用したNL2SQLシステムのセットアップ方法」

前の記事では、ユーザーのリクエストからSQLコマンドを生成するためのプロンプトのセットアップ方法を学びました今回は、Azure OpenAI Studioを使用して推論エンドポイントを作成する方法について見ていきます

「OpenAIのGPTストアで稼ぐための11のカスタムGPTアイデア」

OpenAIは次の大きな収入源の機会を発表しました

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