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「ChatGPTとAIでお金を稼ぐ3つの方法」

ジェネラティブAIを活用して収入を増やすために、これらの簡単な手順に従ってください

Artificial Intelligence

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、これまでの前任者よりも革新的かつ正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなども処理することができる多モードの機能も備えています。 Code Interpreterの導入により、GPT-4は自分自身のコードを実行して幻覚を避け、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって駆動されており、正確な回答を提供するためにウェブを横断する能力を持っています。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も備えています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するよう設計されています。 Cohere Generate Cohere…

即座のハッキングとLLMの誤用

「大規模言語モデルの世界に飛び込んで、プロンプトの可能性と課題、ハッキングへの影響力、そして誤用防止のために重要なセキュリティプロトコルを探求してみましょう」

「生成AIの未来はエッジです」

「ChatGPTとジェネレーティブAIの登場は、技術史における画期的な瞬間であり、インターネットやスマートフォンの誕生と同様に評価されていますジェネレーティブAIは知的な対話を展開でき、試験に合格でき、複雑なプログラムやコードを生成でき、目を引く画像やビデオを作成する能力により、無限の可能性を示しています」

『自分のデータでChatGPTを訓練する方法：ソフトウェア開発者向けガイド』

「MEMWALKERとの対話型リーディングにより、AIモデルの強化が行われ、より豊かで文脈を理解した対話が可能となり、現代のAIの可能性を広げています」

「SaaS AIの機能が堀や障壁なしでアプリケーションと出会う」

最近、いくつかのエンタープライズSaaS企業が創発型AI機能を発表しましたが、これは持続可能な競争上の優位性を欠いたAIスタートアップにとって直接的な脅威です

「このAIニュースレターはあなたが必要とするもの全てです #69」

Googleは、MicrosoftやAdobeといった企業に続き、彼らが提供するAIサービスの利用者を知的財産権侵害に関する訴訟から保護することに取り組むことを発表しました...

「言語モデルがプログラマーを置き換えることはできるのか？プリンストン大学とシカゴ大学の研究者が、GitHubからの実際の課題解決において機械学習モデルのテストを行う評価フレームワークであるSWE-benchを紹介」

言語モデルの実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題への適用能力を評価することは、彼らの進歩にとって重要です。SWE-bench（SWEベンチ）は、PythonリポジトリのGitHubの課題とプルリクエストを使用し、これらのモデルがコーディングタスクや問題解決にどれだけ対処できるかを評価する革新的な評価フレームワークです。調査の結果、最も高度なモデルでも簡単な課題しか対処できないことが明らかになりました。これは、実用的かつインテリジェントなソフトウェアエンジニアリングのソリューションを可能にするために、言語モデルのさらなる進歩が喫緊の課題であることを強調しています。以前の研究では、言語モデルの評価フレームワークが導入されていますが、これらはより多目的性が必要であり、実世界のソフトウェアエンジニアリングのタスクの複雑さに対処する必要があります。特にコード生成の既存のベンチマークは、これらの課題の深さを捉える必要があります。プリンストン大学とシカゴ大学の研究者によるSWE-benchフレームワークは、パッチ生成や複雑なコンテキスト推論などの実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題に焦点を当て、ソフトウェアエンジニアリングの機能を向上させるためのより現実的かつ総合的な評価を提供することで際立っています。これは、ソフトウェアエンジニアリングの機械学習の分野で特に関連性があります。言語モデル（LM）は広範に商業アプリケーションで使用されているため、その能力を評価するための堅牢なベンチマークの必要性が明らかになります。既存のベンチマークは、実世界のタスクを持つ言語モデルに対してチャレンジングであるように見直す必要があります。ソフトウェアエンジニアリングのタスクは、その複雑さと単体テストによる検証性により、説得力のあるチャレンジを提供します。SWE-benchフレームワークは、GitHubの課題と解決策を活用して、ソフトウェアエンジニアリングの文脈でLMを評価するための実用的なベンチマークを作成し、実世界での適用性と継続的な更新を促進します。彼らの研究には、GitHubからの2,294の実世界のソフトウェアエンジニアリングの問題が含まれています。LMは、関数、クラス、ファイル全体にわたって課題を解決するためにコードベースを編集します。モデルの入力には、タスクの指示、課題のテキスト、取得したファイル、例のパッチ、プロンプトが含まれます。モデルの性能は、スパースな回収とオラクル回収の2つのコンテキスト設定で評価されます。評価結果は、Claude 2やGPT-4のような最新鋭のモデルでも、実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題に対して解決するのが困難であり、最高のコンテキスト回収方法でも合格率は4.8％や1.7％など非常に低いことを示しています。彼らのモデルは、より長いコンテキストからの問題やコンテキストのバリエーションに対して敏感であり、短くて整形されていないパッチファイルを生成する傾向があります。これは、複雑なコード関連のタスクの処理における課題を強調しています。言語モデルが進化するにつれて、文献では実用的で実世界のシナリオでの包括的な評価の重要性が強調されています。評価フレームワークであるSWE-benchは、ソフトウェアエンジニアリングの文脈で次世代の言語モデルの能力を評価する厳しい現実的なテストベッドとして役立ちます。評価結果は、最先端の言語モデルでも複雑なソフトウェアエンジニアリングの課題に対処する能力には限界があることを示しています。彼らの貢献は、より実用的でインテリジェントで自律性のある言語モデルの開発の必要性を強調しています。研究者はSWE-bench評価フレームワークのさらなる向上に向けていくつかの方法を提案しています。彼らの研究では、より幅広い範囲のソフトウェアエンジニアリングの問題を含むベンチマークの拡大が示唆されています。高度な回収技術やマルチモーダルラーニングアプローチの探索は、言語モデルのパフォーマンスを向上させることができます。複雑なコード変更の理解の制約や整形されたパッチファイルの生成の改善に対応することは、将来の探究の重要な領域として強調されています。これらのステップは、現実のソフトウェアエンジニアリングシナリオにおける言語モデルのより包括的かつ効果的な評価フレームワークを作成することを目指しています。

「テキストを科学的なベクトルグラフィックスに変換することはできるのか？このAI論文では、AutomaTikZを紹介し、TikZのパワーを説明しています」

テキストから画像の生成の最新の進歩により、直感的な自然言語記述から詳細なグラフィックの作成が可能になりました。Stable DiffusionやDALL-Eなどのモデルを使用すると、頻繁に人間によって作成された実際の画像や芸術作品に似た結果が得られます。しかし、これらのモデルは科学的な図においては最良のラスター画像を生成しません。科学的な図は複雑な概念の説明や重要な発見の伝達を研究者が支援するために重要です。ラスターグラフィックスは高い幾何学的精度と小さな文字でも読めるテキストが必要ですから、これらの領域で改善する必要があります。その結果、データを幾何学的な形状に分割し、テキストの検索が可能であり、ファイルサイズが小さくなることが多いベクトルグラフィックスが、多くの学術会議で推奨されています。自動ベクトルグラフィックスの作成の分野も拡大していますが、利用可能な手法にはそれぞれ欠点があります。主に拡張性のあるベクトルグラフィックス（SVG）形式の低レベルのパスコンポーネントを生成しますが、正確な幾何学的関係を保持せず、単一のアイコンや書体の文字などの複雑度が低い出力を生成することが多いです。ビーレフェルト大学、ハンブルク大学、マンハイム大学とビーレフェルト大学の研究者たちは、下位レベルのベクトルグラフィックス形式から抽象化を行うビジュアル言語の使用方法を調査し、これらの制限を解決するために高レベルの構造を提供します。言語モデルはこれらの言語を習得し、それらを使用して単純なタスクを達成することができることを示唆しています。しかし、科学的な図をどの程度生成できるかはまだ判明していません。この研究では、その表現力と科学への重視から、GPT-4やClaude 2などの汎用の言語モデルと比較して、この作業でTikZというグラフィックス言語に焦点を当てています。テキストから画像の生成と同様に、言語モデルが画像キャプションに基づいて科学的な図を自動生成し、TikZのニュアンスを捉えることができるかどうかを知りたいと考えています。これにより、生産性が向上し、包括性が促進されます（社会科学者などのプログラミングのような言語に慣れていない学者にも助けとなる）。また、カスタマイズされたTikZの例を生成することで、教育の改善にもつながる可能性があります。TEX Stack Exchangeはこの使用例の一つであり、おおよそ10％の問い合わせがTikZに関するものです。彼らの主な貢献は以下の通りです： (i) AutomaTikZプロジェクトの一環として、約120,000のTikZの図とキャプションのペアを持つDaTikZが開発され、これは最初の大規模なTikZデータセットとなります。 (ii) 大規模言語モデル（LLM）LLaMAがDaTikZに合わせて調整され、そのパフォーマンスが汎用のLLM、特にGPT-4とClaude 2と比較されます。自動と人間による評価により、調整されたLLaMAによって生成される科学的な図は人間によって作成された図により類似していることがわかりました。 (iii) 彼らはLLaMAを拡張したCLiMAに取り組んでおり、これにはマルチモーダルのCLIP埋め込みが含まれています。この改善により、CLiMAはより簡単に入力キャプションを理解することができ、テキストと画像の整合性を高めます。さらに、写真を追加の入力として使用することが可能になり、さらなる速度向上が図れます。 (iv) また、すべてのモデルが独自の結果を提供し、メモリ関連の問題はほとんどありません。LLaMAとCLiMAは、入力キャプションを出力画像へ過度に複製することでテキストと画像の類似性を最大化する退化した解を頻繁に提供する一方、GPT-4とClaude 2はよりシンプルな出力を生成することがよくあります。

「ベクターデータベースを使用してLLMアプリを作成する方法」

イントロダクション人工知能の領域では、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 2、MetaのLlama、Falcon、GoogleのPalmなど、Large Language Models（LLMs）やGenerative AIモデルが問題解決の方法を革新しています。LLMsはディープラーニングの技術を使用して、自然言語処理のタスクを実行します。この記事では、ベクトルデータベースを使用してLLMアプリを構築する方法を紹介します。おそらくAmazonの顧客サービスやFlipkartのDecision Assistantのようなチャットボットと対話したことがあるかもしれません。それらは人間に近いテキストを生成し、実際の会話と区別がつきにくいインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供します。しかし、これらのLLMsは最適化する必要があります。特定のユースケースに対して非常に関連性が高く具体的な結果を生成するようにするためには。例えば、Amazonの顧客サービスアプリに「Androidアプリで言語を変更する方法は？」と尋ねた場合、正確にこのテキストでトレーニングされていないため、答えることができないかもしれません。ここでベクトルデータベースが助けになります。ベクトルデータベースは、ドメインのテキスト（この場合はヘルプドキュメント）と、注文履歴などを含むすべてのユーザーの過去のクエリを数値の埋め込みとして保存し、リアルタイムで似たようなベクトルの検索を提供します。この場合、このクエリを数値ベクトルにエンコードし、ベクトルデータベース内で類似のベクトルを検索し、最も近い隣人を見つけるために使用します。このようなヘルプを通じて、チャットボットはユーザーを正しくAmazonアプリの「言語設定の変更」セクションに案内できます。学習目標 LLMsの動作原理、制約、およびベクトルデータベースの必要性について学ぶ。埋め込みモデルの紹介と、アプリケーションでのエンコードと使用方法について学ぶ。ベクトルデータベースとそれがLLMアプリケーションアーキテクチャの一部である方法について学ぶ。ベクトルデータベースとTensorFlowを使用してLLM/Generative AIアプリケーションをコーディングする方法を学ぶ。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMsとは何ですか？ Large Language Models（LLMs）は、自然言語を処理し理解するためにディープラーニングアルゴリズムを使用する基本的な機械学習モデルです。これらのモデルは大量のテキストデータでトレーニングされ、言語のパターンやエンティティの関係を学習します。LLMsは、言語の翻訳、感情分析、チャットボットの会話などのさまざまなタイプの言語タスクを実行することができます。彼らは複雑なテキストデータを理解し、エンティティとそれらの間の関係を識別し、統率的で文法的に正確な新しいテキストを生成することができます。 LLMsについてもっと詳しく読む。 LLMsはどのように動作するのですか？ LLMsは大量のデータ（しばしばテラバイト、さらにはペタバイト）を使用してトレーニングされ、数十億または数兆のパラメータを持ち、ユーザーのプロンプトやクエリに基づいて関連する応答を予測および生成することができます。入力データをワード埋め込み、自己注意層、およびフィードフォワードネットワークを通じて処理し、意味のあるテキストを生成します。LLMアーキテクチャについてもっと読むことができます。 LLMsの制約 LLMsは非常に高い精度で応答を生成するように見えますが、多くの標準化テストでは人間を超える結果を示すことがありますが、それでもこれらのモデルには制約があります。まず第一に、彼らは自身のトレーニングデータに頼ることだけで推論を行い、データ内の特定の情報や現在の情報が欠けているかもしれません。これにより、モデルが誤ったまたは異常な応答を生成することがあります（「幻覚」とも言われます）。これを軽減するための取り組みが継続中です。第二に、モデルはユーザーの期待に合致するように振る舞ったり応答するとは限りません。…

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