ITジャーナリスト／Publickeyブロガー。IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆるInfrastructure as Codeツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 PulumiはTypeScriptやPython、Go、Javaといった一般的なプログラミング言語を使ってインフラの構成コードを記述できるのが大きな特徴です。Pulumi Insightsは、そのPulumiをベースにした拡張機能です。 AIが130以上のインフラやサービスの構成コードを生成Pulumi Insightsの目玉機能が
チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リアルタイム・
目次[非表示] 1.はじめに 2.AI関連の指針・原則・ガイドラインの動向 2.1.国内における分野横断の主なAI関連の指針・原則・ガイドライン 3.ChatGPTの業務利用に関する動向 3.1.ChatGPT等の業務利用を推進する企業様のニュース 3.2.ChatGPTの業務利用を制限・禁止する企業様のニュース 3.3.AIサービスの業務利用に関するガイドライン策定のニュース 4.ChatGPTのプライバシーポリシーと利用規約における留意点 4.1.情報漏えい 4.2.情報の正確性 4.3.参照 5.ChatGPT Web版の業務利用における情報セキュリティ上の留意点のまとめ 5.1.情報漏えい 5.2.情報の正確性 6.まとめ はじめに昨今、ChatGPTに関する話題に注目が集まるなか、「業務利用」について検討される企業様が増加しています。実際に、クラウドリスク評価「Assured（ア
Created by the owner of the listed website. The publisher has a good record with no history of violations. Learn more. Summarize YouTube videos, web pages, and translate text with ChatGPT, helping you read and write in your mother tongue, all for free Glarity : an open-source ChatGPT Summary extension for YouTube, Google, Twitter, and any webpage. It provides cross-language summaries to effortless
はじめに ChatGPTは、OpenAIが開発した高性能な自然言語処理モデルで、会話や質問応答など多くの分野で応用が可能です。この記事では、LayerXのバクラク請求書チームで開催したChatGPTを題材としたハッカソンの概要や、成果物についてお伝えします。 (※今回のハッカソンで業務上データは利用しておりません) ハッカソン概要 最近話題を集めているChatGPTですが、LayerXでも新卒採用や研修に取り入れることを検討しています。 layerx.co.jp ChatGPTやNotion AIをはじめとしたLLMは今後の製品開発でさらなる価値創出が期待されるため、この機会に知見を深めることを目指し、バクラク請求書チームでハッカソンを実施しました。 ハッカソンの様子（記事を書いた日に他チームでもハッカソンが行われていたのでその写真） ハッカソンで生まれたアイデア ハッカソンで開発された主
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We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services. In line with our iterative deployment philosophy, we are gradually rolling out plugins in ChatGPT so we can study their real-world use, impact, and safety
訳者註 GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models の「GPTs are GPTs」は「事前学習済み文章生成型トランスフォーマー(GPT)は汎用技術(GPT)である」という意味だと理解しています。 前者のGPTs: Generative Pre-trained Transformers 後者のGPTs: General-Purpose Technologies なので、 事前学習済み文章生成型トランスフォーマーは汎用技術である: 大規模言語モデルによる労働市場へのインパクトのポテンシャルを先見する といったタイトルかと思います。 アブストラクト 我々は、アメリカの労働者市場における、事前学習済み文章生成型トランスフォーマー(GPT)モデルと関連技術の潜在
![[翻訳] GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (前編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bc983e15c35a89a85880e9e3a0b0127d92dc5228/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmxoMy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20lMkZhLSUyRkFPaDE0R2lIRHVtdWNzM282Zm16ZnJFc1NjdjJ4UkNIbE9sVXBuNXpOcTV1JTNEczUwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1mNmM1MzJjNTRmNWU1NjFiZWNjMDRhNWZlMTBhMjRlMA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D507fe1170a9e59d06351a05ba260ecf0%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwR1BUcyUyMGFyZSUyMEdQVHMlM0ElMjBBbiUyMEVhcmx5JTIwTG9vayUyMGF0JTIwdGhlJTIwTGFib3IlMjBNYXJrZXQlMjBJbXBhY3QlMjBQb3RlbnRpYWwlMjBvZiUyMExhcmdlJTIwTGFuZ3VhJUUyJTgwJUE2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YTIwODZlZmZkOTAzYjU5YWU0ODA0OWMzM2Q5ZmUwNTI%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0YWthX3lheW9pJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9N2IxNWFlODUxN2VkZTFjYmVjZDkwMWE4NzA0NDk3MjA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Debcfbb35cd8349dfcd300f9d89bf7932)
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
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