AIの今週、8月7日：ジェネレーティブAIがJupyterとStack Overflowに登場• ChatGPTのアップデート

今週のVoAGIの「今週のAIニュース」へようこそ。この厳選された週刊記事は、急速に進化する人工知能の世界で最も魅力的な展開について最新の情報を提供することを目的としています。AIの役割を社会において形作る画期的な見出しから、考えさせられる記事、洞察に富んだ学習資源、知識の限界を押し広げる研究のスポットライトまで、この記事はAIの現状を包括的に概観します。この週次のアップデートは、この絶えず進化する分野であなたを最新の情報に保ち続けるために設計されています。

ヘッドライン

「ヘッドライン」セクションでは、人工知能の分野で先週のトップニュースと開発について取り上げます。政府のAIポリシーから技術の進歩、AIに関する企業のイノベーションまで、情報は多岐にわたります。

💡 Jupyterでの生成AI

オープンソースのプロジェクトであるJupyterチームが、JupyterノートブックとJupyterLab IDEに直接生成AIの機能をもたらす新しい拡張機能であるJupyter AIをリリースしました。Jupyter AIを使用すると、チャットの対話やマジックコマンドを介して大規模な言語モデルを活用し、コードの説明、新しいコードやコンテンツの生成、ローカルファイルに関する質問への回答などが可能になります。それは責任あるAIを考慮して構築されており、モデルの選択の制御やAIによって生成された出力のトラッキングを可能にします。Jupyter AIはAnthropic、AWS、Cohere、OpenAIなどのプロバイダをサポートしています。その目的は、倫理的な方法でAIを利用し、Jupyterノートブックのエクスペリエンスを向上させることです。

💡 OverflowAIの発表

Stack Overflowは、AIの機能をStack Overflow for TeamsとIDE拡張機能などのパブリックQ&Aプラットフォームに統合したOverflowAIを発表しました。機能には、より関連性の高い結果を見つけるための意味論的検索、企業の知識を取り込んで内部のQ&Aを迅速に開始するためのエンタープライズナレッジの取り込み、Stack OverflowのコンテンツにアクセスするSlackチャットボット、および開発者のワークフローで回答を表示するVS Code拡張機能があります。彼らのコミュニティの58M以上の質問を活用しながら、AIが生成したコンテンツに対する信頼性を保証します。目標は、コンテキストに基づいた解決策を提供することで、開発者の効率を向上させるためにAIを責任を持って活用することです。

💡 ChatGPTのアップデート

過去の1週間で、ChatGPTの体験を向上させるためにいくつかの小さなアップデートが行われました。これらのアップデートには、チャットを始めるためのプロンプトの例の導入、より深い関与のための提案された返信、およびPlusユーザーにはデフォルトでGPT-4を使用するための設定の選択肢が含まれています。さらに、Plusユーザー向けのCode Interpreterベータ版での複数ファイルのアップロード、新しいログイン状態を保持する機能、およびキーボードショートカットのスイートなどの追加機能も導入され、使いやすさが向上しました。

記事

「記事」セクションでは、人工知能に関するさまざまな側面についての洞察を提供する、考えさせられる記事の一連を紹介しています。各記事は特定のトピックに深く入り込み、新しい技術、革新的なアプローチ、画期的なツールなど、AIのさまざまな側面についての読者の洞察を提供します。

📰 3日間でAIアプリを作成しました

著者は、ChatGPTのプロンプトを使って、Bubble.ioをフロントエンドに、OpenAI APIをテキスト生成に使用したAIパワードのカバーレタージェネレーターWebアプリ「Tally.Work」をわずか3日で作成しました。ユーザーの履歴書と求人情報を入力とし、カスタマイズされたカバーレターを出力します。目標は、大きな潜在的ユーザーベースを持つアプリを構築することでした。AIが生成したテキストはまだ完璧ではありませんが、有用な初稿を作成するのに役立ちます。著者は、AIがカバーレターなどの退屈なタスクを多く排除すると信じており、このプロジェクトが将来的により興味深いAIアプリの開発につながることを願っています。全体的に、ノーコードツールとAI APIを使ってアプリのアイデアを素早く構築してリリースする方法を示しています。

📰 生成モデルを本番環境に展開する際の3つの課題

この記事では、GPT-3やStable Diffusionなどの生成AIモデルを本番環境に展開する際の3つの主要な課題について説明しています。それらの課題には、高い計算コストを引き起こすモデルの大規模なサイズ、有害なステレオタイプを伝播する可能性のあるバイアス、調整が必要な一貫性のない出力品質が含まれます。解決策には、モデルの圧縮、バイアスのないデータでのトレーニング、ポストプロセッシングのフィルタリング、プロンプトエンジニアリング、モデルの微調整などがあります。全体的に、これらの問題に慎重に対処することで、企業は生成モデルを成功裏に活用し、潜在的なデメリットを回避することができると述べています。

ツール

「ツール」セクションでは、実践的なAIアプリケーションを作成したい人々のためにコミュニティによって作成された便利なアプリやスクリプトをリストアップしています。ここでは、大規模で包括的なコードベースから小規模なニッチなスクリプトまで、さまざまなツールのタイプを見つけることができます。ただし、ツールは推奨なしで共有され、いかなる保証もありません。ソフトウェアをインストールおよび使用する前に、自分自身で調査を行ってください！

🛠️ ロボットライターズルーム

このリポジトリは、AIを使用して人間と共同でストーリーのアイデアをブレインストーミングし、洗練させることを示しています。人間を置き換えるのではなく、AIは創造的なパートナーとして機能し、アイデアを提案し、研究を行います。各ステップで、人間はAIの提案を受け入れたり、拒否したり、修正したりすることができます。執筆における主な課題の1つは、アイデアを考え出すことです。このプロジェクトは、アイデアを共有するための創造的なパートナーを提供することで、ライターズブロックを乗り越えるのを支援することを目的としています。

🛠️ Gdańsk AI

Gdańsk AIは、Auth0、OpenAI、Google Cloud API、Stripeとの統合を持つフルスタックのAI音声チャットボット（音声認識、LLM、テキスト音声変換）です- Webアプリ、API、AI

研究の焦点

“研究の焦点”セクションでは、AIの領域での重要な研究を紹介しています。このセクションには、画期的な研究、新しい理論の探求、およびAIの分野における潜在的な影響と将来の方向についての議論が含まれています。

🔍 ToolLLM：16000以上の実世界APIをマスターするための大規模言語モデルのサポートツール

この論文では、オープンソースの大規模言語モデルのツール使用能力を向上させるためのフレームワークであるToolLLMを紹介しています。49のカテゴリにわたる16,000以上の実世界APIを含むインストラクションを含むデータセットであるToolBenchを構築します。ToolBenchは、ChatGPTを使用して最小限の人間の介入で自動的に生成されます。著者らは、モデルが複数の推論トレースを評価できるようにするための深さ優先探索決定木法を提案して推論を改善します。また、効率的にツール使用能力を評価するための自動評価ツールToolEvalを開発します。ToolBenchでLLaMAを微調整することにより、未見のAPIにも汎化するなど、ToolLLaMAはToolEvalで強力なパフォーマンスを発揮します。全体的に、ToolLLMはオープンソースLLMsで洗練されたツール使用を解き放つ方法を提供します。

🔍 MetaGPT：マルチエージェント協調フレームワークのためのメタプログラミング

この論文では、複雑なタスクにおける大規模言語モデルの協調を改善するためのフレームワークであるMetaGPTを紹介しています。業界の標準化された実地手順をプロンプトに組み込み、マルチエージェントの調整をガイドします。ProductManagerやArchitectなどの役割は、業界の慣例に合った構造化された出力を生成します。共有環境とメモリにより、知識の共有が可能になります。ソフトウェアのタスクでは、MetaGPTはAutoGPTやAgentVerseよりも多くのコード、ドキュメント、および高い成功率を生成し、専門化されたエージェント間で問題を分解する能力を示しています。標準化されたワークフローと出力は、会話の不整合を減らすことを目指しています。全体的に、MetaGPTは人間の専門知識をエージェントに取り込んで複雑な現実世界の問題に取り組む手段を示しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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