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「5つ星アプリを構築する：AIと自動化を利用したモバイルテストの向上」

ソフトウェア開発チームは、高品質なモバイルアプリ体験を提供するために、強力で低コストのツールが必要ですAIと自動化は解決策を提供します

DALLE-3の5つの使用例

「DALL-E 3を使って、あなたの生活を少しでも楽にする方法を学んでください（またはたくさん）」

Artificial Intelligence

「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

「人工知能の領域において、公の演説にAIツールを応用することは大きな進歩を意味しますこれらのツールは、スピーキングスキルの向上に役立つ実用的なソリューションを提供し、あらゆるレベルのスピーカーが直面する共通の課題に対処しますAI技術を活用することで、これらのツールはスピーチのデリバリー、コンテンツの構成、聴衆の関与に関する貴重な洞察を提供します私たちの探究...」

best of

『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』

「人工知能は、出てきたニュースの数々とともに光の速さで進化していますだから、ODSCで取り上げた話題や見落としてしまった他のストーリーを振り返ってみましょうそうすれば、すべてのAIに関する情報を把握できますよ...」

テックコミュニティでは、OpenAIの最新バージョンであるGPT-4.5に関する可能性のリークが話題となっています。さまざまなソーシャルメディアプラットフォームで共有されたリークは、正確な場合、印象的な機能と価格体系を明らかにし、大型言語モデルの景色を根本から変える可能性があります。 GPT-4.5の概要 GPT-4.5は、OpenAIの有名なGPT LLMのアップグレードとされており、ビジョン、ビデオ、オーディオ、言語、3Dの分野でマルチモーダルの機能を導入するようです。Twitterユーザーのdaniel_nyugenxによって開始され、Redditのスレッドで議論されたリークは、このモデルの複雑な推論とクロスモーダル理解の可能性を強調しています。ただし、これらの主張の真正性は未確認のままであり、懐疑論も漂っています。価格の詳細リークされた草案によると、GPT-4.5は注目を集める新しい価格体系を持っています。このモデルは、入力トークン1Kあたり0.06ドル、出力トークン1Kあたり0.18ドルの価格であると推測されています。詳細な内訳には、GPT-4.5 64KやGPT-4.5オーディオ・スピーチなどのバリアントが含まれています。これらの価格は既存のGPT-4の料金を上回り、ユーザーや開発者に関する潜在的な影響についての議論が行われています。コミュニティの反応と懐疑論リークのニュースが広まるにつれて、テックコミュニティは反応が分かれています。一部の人々はこれを画期的な瞬間と見なし、コンテンツ制作の可能性についてのパラダイムシフトを期待しています。しかし、インターネット上での情報の捏造が容易であることを考慮すると、リークの信憑性について疑問を呈する声もあります。元のRedditのスレッドのコメントは、価格と草案の正確性についての不確定性を反映しています。 OpenAIの対応と将来の展望 OpenAIのCEOであるSam Altmanは後にXで「リーク」は本物ではないと確認しました。OpenAIはGPT-4.5をリリースするのか、直接GPT-5に移行するのかは不明です。次のモデルは、2023年3月14日にリリースされたGPT-4の後継となるでしょう。 GPT-3が2020年6月にリリースされてから、GPT-3.5は2022年3月に登場しました。一方、OpenAIは既にGPT-5の開発に取り組んでいます。7月には、AI企業がGPT5の商標申請を行い、音声やテキストに基づくAIベースのソフトウェア、音声をテキストに変換するソフトウェア、音声および音声認識を含んでいます。 11月、OpenAIのCEOであるSam Altmanは、Financial Timesに対してGPT-5の開発に取り組んでいると語りましたが、リリースのタイムラインを確定していません。私たちの意見推定されるGPT-4.5のリークの後、テックコミュニティは先進の進化する言語モデルの景色を興奮しながら、潜在的な進歩を考えていました。しかし、OpenAIのCEOであるSam Altmanはリークを早速否定し、その不正確性を強調しました。この事実は、推測される機能と価格に疑問を投げかけ、慎重なアプローチが求められることを示しています。GPT-4.5の可能性は不確実ですが、GPT-5の開発が進行中であるというAltmanの確認は、OpenAIの計画に興味を持つ人々にとって興味深いものとなっています。熱心なファンは公式なアップデートを待ちながら、進化する高度な言語モデルの世界を航海する際には、検証された情報に頼る重要性を強調しています。

一緒にAIを学びましょう−Towards AIコミュニティニュースレター＃5

おはようございます、AI愛好家の皆さん！今週のポッドキャストのエピソードは必聴で、これまでの24エピソードの中でも一番優れていますグレッグは驚くべき洞察を共有し、起業家だけでなく関係者にも関連する情報です...

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「データのプロジェクトに没頭していると、進まないことに気づいたことはありませんか？これは思っている以上に一般的な感じ方です2週間前にどのようにクオリティの高いデータ解析をするかについて話しましたが…」

VoAGI ニュース、12月 13日データサイエンスをマスターするための5つの超便利なチートシート• データサイエンスのためのGoogleのNotebookLMの使用：包括的なガイド

VoAGIで今週は、データサイエンス、確率・統計、SQL、機械学習、深層学習の基本的なコンセプトを網羅した超お得なチートシートのコレクション • エクスプローラーLMの機能、制限、研究者や科学者にとって必要な高度な機能についての探求 • そして、さらにたくさんの内容をお届けします！

NEWS

ミストラルの最先端言語モデル、Mixtral 8x7bをご紹介しますGPT-3.5を超えるオープンアクセスAIです

大容量の言語モデルの領域は、Mixtral 8x7bの登場により、大きな進歩を遂げました。 Mistral AIは、印象的な機能と独自のアーキテクチャを持つこの新しいモデルを開発しました。このモデルは、Transformerモデルにおいて革新的なアプローチであるフィードフォワードレイヤーをスパースなエキスパート混合 (MoE) レイヤーで置き換えています。 Mixtral 8x7bは、1つのフレームワーク内に8つのエキスパートモデルを持つモデルです。このモデルはMixture of Experts（MoE）であり、Mixtralは卓越したパフォーマンスを実現できます。エキスパートの混合は、モデルが著しく少ない計算能力で事前学習されることを可能にします。これにより、モデルやデータセットのサイズを大幅に拡大することができるため、計算予算を増やさずに行うことができます。 MoEレイヤーにはルーターネットワークが組み込まれており、どのエキスパートがどのトークンを効率的に処理するかを選択します。12Bパラメータの密なモデルよりも4倍のパラメータを持っているにもかかわらず、Mixtralのモデルは、各タイムステップごとに2つのエキスパートが選択されるため、高速でデコードできます。 Mixtral 8x7bは32,000トークンのコンテキスト長の容量を持ち、Llama 2 70Bを上回り、さまざまなベンチマークでGPT3.5と比較可能または優れた結果を示しています。研究者は、このモデルがさまざまなアプリケーションに対して柔軟に対応できると述べています。それは多言語対応であり、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語で流暢さを示しています。また、コーディングの能力も優れており、HumanEvalテストで40.2%のスコアを獲得し、包括的な自然言語処理ツールであることが確認されました。 Mixtral Instructは、MT-BenchやAlpacaEvalなどの業界標準でのパフォーマンスを示しました。MT-Benchでは、他のどのオープンアクセスモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、7,000,000,000のパラメータを持っているにもかかわらず、このモデルは8つのアンサンブルのように機能します。56,000,000,000のスケールには達しませんが、総パラメータ数はおよそ45,000,000,000です。また、Mixtral Instructはインストラクションやチャットモデルの領域で優れた性能を発揮し、その支配的な地位を確立しています。 Mixtral Instructのベースモデルには、他のベースモデルと整合する特定のプロンプト形式がありません。この柔軟性により、ユーザーは入力シーケンスをスムーズに信憑性のある継続に拡張したり、ゼロショット/フューショットの推論に利用したりすることができます。ただし、事前トレーニングのデータセットの寸法、構成、および前処理方法についての完全な情報はまだ不明です。同様に、Mixtral InstructモデルのDPO（ドメイン提供目的）およびSFT（いくつかのファインチューニング）に使用されるファインチューニングデータセットと関連するハイパーパラメータも不明です。要約すると、Mixtral…

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