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OpenAIの需要急増により、ChatGPT Plusの申し込みを一時停止します

人工知能のパイオニアであるOpenAIは、需要の急増に苦しんでおり、そのためプレミアムChatGPT Plusサービスの新規申し込みを一時停止しています。DevDay後の使用量の急増に対応し、CEOのサム・アルトマンは容量の課題を認め、非の打ちどころのないユーザーエクスペリエンスを確保するための取り組みを強調しました。一時停止とユーザーへの通知アルトマンはX（旧Twitter）で共有し、DevDay後の急増が容量を超え、新規ChatGPT Plusの申し込みを一時停止することになったと述べました。この一時停止中には、最先端のGPT-4 TurboやカスタムGPTなどの機能は保留となります。それにも関わらず、ユーザーはアプリ内で登録しておくことで、サブスクリプションが再開された際に強化された機能を迅速に利用することができます。 DevDayの影響とGPTイノベーション需要の急増は、OpenAIのDevDay 2023でのGenerative Pre-trained Transformers（GPT）の発表によるものです。これらのGPTは、Canvaなどのプラットフォームでのグラフィックデザインを含む、開発者やビジネスに力を与え、さまざまなアプリケーションを可能にします。このカンファレンスでは5,000以上のGPTが披露され、コーディングをせずにモデルを簡単に作成することができます。容量の課題を超えた課題 – 停電とGPT-5の開発 OpenAIは容量の問題に加えて、最近のChatGPTの停電により、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の可能性が示唆されています。ソースと動機の調査は現在進行中です。一方、会社はGPT-5についても積極的に取り組んでおり、アルトマンはトレーニングのためにデータ容量の大幅な増加が必要であることを明らかにしました。そのデータはパブリックデータセットおよびプライベート企業からの独占データを利用します。私たちの意見 OpenAIが需要の急増に対応する中、一時的なChatGPT Plusの申し込み停止はシームレスなユーザーエクスペリエンスを確保するための取り組みを反映しています。GPT-4 Turboの革新的な進展とGPT-5への期待は、OpenAIが人工知能の限界を押し広げることへの確固たる信念を物語っています。ユーザーたちは申し込みの再開を心待ちにしている間に、AIの世界は進化し続け、近い将来OpenAIから更なる画期的な発展が期待されています。

これがP-Hackingの解決策ですか？

科学研究において、データの操作や結果の覗き見は、その分野が存在して以来の問題となっています研究者はしばしば、出版されるために有意なp値を目指します...

「ShutterstockがエシカルAIと顧客保護のためのガイドフレームワーク『TRUST』を導入」

高速なメディアストック市場では、高度なシステムが画像やメディアを自動的に作成することが可能であり、著作権、表現、情報の問題について興奮をもたらし、懸念を引き起こすことがあります。この業界で重要なプレーヤーであるシャッターストックは、TRUSTフレームワークの導入により、これらの問題に対処する一歩を踏み出しました。 TRUST以前、メディアストック業界はAIシステムのトレーニングに未許諾のデータを使用する可能性に関連する問題に直面していました。これにより、著作権侵害や作成者への公正な補償に関する疑問が生じました。これらの課題に対応するため、シャッターストックはTRUSTフレームワークを発表し、同社が従うべき5つの重要な倫理的AI原則を明示しています。未許諾のデータの問題に取り組むため、TRUSTの「トレーニング」原則では、正しく許可されたデータのみがAIシステムのトレーニングに使用されることを保証します。これにより、著作権に関連する問題を回避し、責任あるAIの開発の基盤を築きます。さらに、「ロイヤリティ」原則では、作成者に対する公正な補償が強調されており、シャッターストックは作品のトレーニングに対するロイヤリティ基金を通じて芸術家に報酬を支払うことを約束しています。表現と多様性はどんなAIシステムにおいても重要な要素です。TRUSTの「アップリフト」原則は、AIシステムにおける多様性と包括性を促進します。これにより、生成されるコンテンツが幅広い視点を反映し、トレーニングデータのバイアスを回避します。顧客の保護とAIコンテンツのリスク管理は、TRUSTによって対処される他の優先事項です。「セーフガード」原則は、問題のあるAIコンテンツを防ぐために対策を実施するために設計されています。これには、システム出力の人間によるレビューを組み込むことで、潜在的な問題を特定し対処することが含まれます。オープンさは、AIによって生成されたコンテンツの信頼性を確立する上で重要な役割を果たします。 TRUSTの「透明性」原則では、AIによって作成された作業の明確なラベリングと起源の追跡が義務付けられています。これにより、ユーザーがAIによって作成されたコンテンツに遭遇した場合に通知され、これらの技術を利用する際に透明性が促進されます。責任あるAIの採用への取り組みを示すため、シャッターストックは、AIによって生成されたコンテンツに関連する著作権、商標、その他の潜在的なリスクに対する補償として、補償を導入しました。この補償により、AIによって生成された画像を審査に提出する顧客も、従来のライセンス付きストック写真と同じレベルのサポートとバックアップを受けることが保証されます。まとめると、シャッターストックのTRUSTフレームワークは、ストックメディア業界における生成型AI技術による倫理的な課題に対処する重要な一歩を示しています。責任あるトレーニング、公正な補償、多様性、顧客保護、透明性を重視する原則を実施することで、シャッターストックはこの分野における倫理的なAIの開発をリードすることを目指しています。業界が進化する中で、TRUSTフレームワークは倫理的なAIの実践を採用する他の企業のモデルとなります。これにより、AI技術の約束が作成者や顧客の利益のために責任を持って利用されることが保証されます。この記事は「ShutterstockがTRUST：倫理的AIと顧客保護のためのガイドフレームワーク」の投稿です。この記事はMarkTechPostで最初に公開されました。

「マイクロソフトのAzure AIモデルカタログが革新的な人工知能モデルで拡大」

“`html <img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/ignite_models_2.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/ignite_models_2-150×150.gif”/><p>Microsoftは、Azure AIモデルカタログの大規模な拡張を発表しました。これには多様で革新的な技術が統合されることで、人工知能の分野で大きな進歩が実現されることになります。</p><h3>AIカタログへの多様な追加</h3><p>Azure AIモデルカタログには、新たに40のモデルが追加され、テキストから画像や画像エンベッディングの機能といった4つの新たなモダリティが導入されました。主な追加は以下のとおりです：</p><ol><li><strong>Stable Diffusion Models</strong>：Stability AIおよびCompVisによって開発されたこれらのモデルは、テキストから画像への変換やインペイントのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、クリエイティブなコンテンツ生成において堅牢かつ一貫した出力を提供します。</li><li><strong>Falcon Models from TII</strong>：7および40兆のパラメータを備えたFalconモデルは、推論処理に最適化されており、多くのオープンソースモデルを凌駕します。</li><li><strong>Code Llama from Meta</strong>：7から34兆のパラメータを備えた、コーディングタスクを支援するための生成テキストモデルの範囲です。</li><li><strong>NVIDIA Nemotron</strong>：NVIDIAが提供する80億のパラメータを持つこのモデルは、チャットやQ&Aなどさまざまな機能を備えており、NVIDIA NeMo Frameworkと互換性があります。</li><li><strong>SAM（Segment Anything Model）from Meta</strong>：単純な入力プロンプトから高品質なオブジェクトマスクを作成することができる画像セグメンテーションツールです。</li></ol><h3>モデルのサービス（MaaS）</h3><p>Microsoftは戦略的な動きとして、Models as…

「MM-VID for GPT-4V(ision)による進化するAIビデオ理解の解放」

世界中で、個人は毎日さまざまなビデオを作成しています。ユーザー生成のライブストリーム、ビデオゲームのライブストリーム、ショートクリップ、映画、スポーツの放送、広告などです。多目的VoAGIとして、ビデオはテキスト、ビジュアル、オーディオなどさまざまな形態で情報とコンテンツを伝えます。これら多様な形態から学習できる方法を開発することは、手作業でキュレーションされたデータセットの制約を超えて、非キュレーションのリアルワールドのビデオを分析する能力が向上した認知的なマシンの設計にとって重要です。ただし、この表現の豊かさは、長時間のビデオに取り組む際に特にビデオの理解を探求する際にさまざまな課題をもたらします。特に1時間を超えるビデオの微妙さを把握するには、複数のエピソードをまたぐイメージとオーディオシーケンスの分析方法が必要です。この複雑さは、異なる情報源から情報を抽出し、スピーカーを識別し、キャラクターを識別し、物語の一貫性を維持する必要性とともに増加します。さらに、ビデオの証拠に基づいて質問に答えるには、コンテンツ、文脈、字幕の深い理解が求められます。ライブストリーミングやゲームのビデオでは、リアルタイムでの動的な環境の処理において追加の課題が生じます。セマンティックな理解と長期的な戦略的計画への関与が必要です。近年、大規模な事前トレーニング済みのビデオ-言語モデルにおいて大きな進展が達成され、ビデオコンテンツに対する優れた推論能力が示されています。しかし、これらのモデルは通常、短いクリップ（例：10秒のビデオ）や事前定義されたアクションクラスでトレーニングされています。そのため、これらのモデルは複雑なリアルワールドのビデオの微妙な理解を提供することに制約が生じる場合があります。リアルワールドのビデオの理解の複雑さには、シーン内の個人の特定とその行動の明確化が含まれます。さらに、これらの行動の時期や方法を特定する必要があります。また、さまざまなシーンで微妙なニュアンスやビジュアルの手がかりを認識する必要があります。この研究の主たる目的は、これらの課題に取り組み、リアルワールドのビデオ理解に直接適用可能な手法を探求することです。アプローチは、延長ビデオコンテンツを一貫したストーリーに分解し、これらの生成されたストーリーをビデオ分析に使用することを含みます。大規模なマルチモーダルモデル（LMM）の最近の進展、GPT-4V（ision）などの進歩により、入力画像とテキストの両方の処理において優れた理解能力が示されました。これにより、LMMの応用範囲をビデオドメインに拡大することに関心が集まっています。本記事で報告された研究では、ビデオ理解のために専門ツールをGPT-4Vと統合するシステムであるMM-VIDを紹介しています。システムの概要は以下の図に示されています。入力ビデオを受け取ると、MM-VIDはマルチモーダルの前処理を開始し、シーン検出と自動音声認識（ASR）を含めてビデオから重要な情報を収集します。その後、シーン検出アルゴリズムに基づいて入力ビデオを複数のクリップに分割します。次に、GPT-4Vを使用し、クリップレベルのビデオフレームを入力として、各ビデオクリップの詳細な説明を生成します。最後に、GPT-4Vは、クリップレベルのビデオの説明、ASR、および利用可能なビデオのメタデータに基づいて、全体のビデオに対する一貫したスクリプトを生成します。生成されたスクリプトは、MM-VIDがさまざまなビデオタスクを実行するための力を与えます。この研究からのいくつかの例を以下に報告します。これがMM-VIDの概要であり、GPT-4Vと専門ツールを統合した新しいAIシステムです。興味があり、さらに詳しく知りたい場合は、以下に引用されたリンクを参照してください。

「ヒュメインが革命的なAIパワードウェアラブル「AI Pin」を発売」

“` パーソナルコンピューティングの再定義となるかもしれない大胆な動きで、元Appleデザイナーによって設立されたHumane社は、先進の人工知能を統合したウェアラブルデバイスであるAI Pinを発表しました。価格は699ドルで、11月16日に予約受付が開始され、追加サービスのためのサブスクリプションモデルがあります。デザインと機能小さく四角い形状のAI Pinは、衣服に磁石で取り付けられ、隠しバッテリーパックとしても使用できます。コンパクトなサイズながらも鮮やかで、滑らかなガラス面とアルミニウム製の筐体が特徴です。革新的な機能 Qualcommのチップを搭載し、ジェスチャーに反応するスマートセンサーを使用しているAI Pinは、Snapdragonプロセッサ、4GBのRAM、32GBのストレージを備えています。特筆すべきは、常に聴いているのではなく、タッチによってアクティブになるため、プライバシーが向上します。 AI Pinの目立つ特徴は、OpenAIのGPT-4との統合であり、パーソナライズされた応答や通話処理、リアルタイム言語翻訳などのタスクを実行することができます。カメラはオブジェクトを認識し、情報をユーザーの手に投影してスクリーンレスのディスプレイを作り出します。プライバシーと接続性 Humaneはプライバシーを重視し、ユーザーデータはAIのトレーニングではなく、個人化を向上させるためにのみ使用されることを保証しています。デバイスはBluetooth 5.1に対応しており、ヘッドセットでのプライベートな会話が可能です。サブスクリプションとサービス AI Pinには$24の月額サブスクリプションが付属し、T-Mobileを介して無制限の通話、テキスト、データを提供します。ユーザーはHumaneのウェブサイトを通じてデバイスを管理し、連絡先を同期させ、音楽などのサービスにアクセスすることができます。資金調達とビジョン Humaneは2億3000万ドルを調達し、投資家の大きな信頼を反映しています。共同創設者のImran Chaudhriによって示されるとおり、同社のビジョンはシームレスでスクリーンレス、センサー付きのパーソナルコンピューティングの新時代を切り拓くことです。影響と期待 AI Pinの発売は、ウェアラブルテクノロジーの大きな飛躍を象徴し、デバイスや人工知能とのインタラクションのあり方で新しい基準を設定する可能性があります。ユニークな機能の組み合わせとHumaneのプライバシーへの取り組みは、個人技術の進化する風景において注目すべき競争相手となります。この記事はHumane…

Amazon SageMaker JumpStartを通じてLlama 2 Chat LLMを使用するための最適なプロンプトの実施方法

「Llama 2は、AIの革新の最前線に立ち、洗練されたトランスフォーマー基盤上で開発された先進的な自己回帰言語モデルを具現化しています英語を主要な言語集中として、商業および研究の領域で多様なアプリケーションに対応するようカスタマイズされていますそのモデルパラメータは、驚異的な70億からすばらしい[…]にスケールします」

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用して、事前に選択されたアルゴリズムを使用してカスタムのAutoMLジョブを実装します

AutoMLは、機械学習（ML）プロジェクトのライフサイクルの初めに、データから迅速かつ一般的な洞察を得ることができます前もって最適な前処理テクニックやアルゴリズムの種類を理解することで、適切なモデルの開発、トレーニング、展開にかかる時間を短縮できますこれは、すべてのモデルの開発プロセスで重要な役割を果たします[...]

主要な金融グループは、AWSのポストコール分析ソリューションを使用して、オムニチャネルの顧客洞察を抽出しています

「事業140年以上の確立された金融サービス企業、プリンシパルは、グローバルな投資管理のリーダーであり、世界中で6,200万人以上の顧客をサポートしていますプリンシパルは、金融セキュリティをよりアクセスしやすくするため、エンタープライズ規模の近リアルタイム分析を実施し、シームレスでハイパーカスタマイズされたオムニチャネルの顧客体験を提供しています彼らは[...]」

未来を点火する：TensorRT-LLMのリリースにより、AI推論のパフォーマンスが向上し、RTXを搭載したWindows 11 PCで新しいモデルのサポートが追加されました

Windows 11 PC上の人工知能は、ゲーマーやクリエイター、ストリーマー、オフィスワーカー、学生、そしてカジュアルなPCユーザーにとって、テックの歴史における転換点となるものであり、革新的な体験をもたらします。これにより、RTX GPUを搭載した1億台以上のWindows PCとワークステーションのユーザーは、生産性を向上させる空前の機会を得ることができます。また、NVIDIAのRTXテクノロジーにより、開発者がコンピュータの使用方法を変えるAIアプリケーションをより簡単に作成できるようになりました。 Microsoft Igniteで発表された新しい最適化、モデル、リソースにより、開発者は新しいエンドユーザー体験をより迅速に提供できるようになります。 TensorRT-LLMというオープンソースソフトウェアは、AI推論性能を向上させるために開発されており、近い将来、新しい大規模言語モデルのサポートが追加され、8GB以上のVRAMを搭載したRTX GPUを搭載したデスクトップやノートパソコンで要求の厳しいAIのワークロードがより利用しやすくなります。 TensorRT-LLM for Windowsは、近い将来、OpenAIの人気のあるChat APIと互換性があり、新しいラッパーを介して実行される予定です。これにより、数百の開発者プロジェクトやアプリケーションがクラウドではなくRTXを搭載したPC上でローカルに実行されるため、ユーザーはWindows 11 PCにプライベートなデータやプロプライエタリなデータを保持することができます。カスタム生成AIは、プロジェクトの維持に時間とエネルギーを要します。特に、複数の環境やプラットフォームでの共同作業や展開を試みる場合は、非常に複雑で時間がかかることがあります。 AI Workbenchは、開発者がPCやワークステーション上で事前学習済みの生成AIモデルやLLMを迅速に作成、テスト、カスタマイズできる統合された使いやすいツールキットです。これにより、開発者はAIプロジェクトを組織するための単一のプラットフォームを提供され、モデルを特定の用途に調整することができます。これにより、開発者は迅速にコスト効率の高いスケーラブルな生成AIモデルを作成し、シームレスな共同作業と展開を実現できます。今後のアップデートを受け取るために、この成長するイニシアチブへの初期アクセスリストに参加することができます。早期アクセスリストに参加する AI開発者を支援するために、NVIDIAとMicrosoftはDirectMLの強化版をリリースし、Llama 2とStable Diffusionという最も人気のあるAIモデルのパフォーマンスを向上させます。開発者は、パフォーマンスの新たな基準を設定することに加え、ベンダー間でのデプロイメントのオプションもさらに増えました。…

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