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[05/11~05/17] 生成AI Weekly News
今回も社内で話題になった生成AIに関するニュースをご紹介します。
今週はなんといっても、OpenAI と Google 各社からの発表に注目が集まりました。
それぞれのイベントのサマリー解説を下記にて行っておりますので、ご興味のある方はご一読ください!
それ以外にも大変興味深いニュースがございましたので、ピックアップしてご紹介します。
それでは今週のニュースです!
プロダクト・サービス
ChatGPT、Google Drive や OneDrive から直接ファイル追加が可能に
Google Drive や Microsoft OneDrive から ChatGPT に直接ファイルを追加する機能とともに、インタラクティブな表やグラフを展開する機能を実装する模様。
今後数週間で、ChatGPT Plus、Team、Enterprise のユーザー利用可能になるとのこと。
We're rolling out interactive tables and charts along with the ability to add files directly from Google Drive and Microsoft OneDrive into ChatGPT. Available to ChatGPT Plus, Team, and Enterprise users over the coming weeks. https://t.co/Fu2bgMChXt pic.twitter.com/M9AHLx5BKr
— OpenAI (@OpenAI) May 16, 2024
Anthropic Console で本番環境対応のプロンプトを生成できるように
何を達成したいかを記述すると、Claude が思考連鎖推論(CoT)のようなプロンプトエンジニアリングのテクニックを使って、より効果的で、正確で、信頼性の高いプロンプトを作成します。
You can now generate production-ready prompts in the Anthropic Console.
— Anthropic (@AnthropicAI) May 10, 2024
Describe what you want to achieve, and Claude will use prompt engineering techniques like chain-of-thought reasoning to create more effective, precise and reliable prompts. pic.twitter.com/TqylVRkfP5
サッカー選手の位置トラッキングと、平面マップへの反映「ByteTrack」
almost fully functional version of my football AI project
— SkalskiP (@skalskip92) May 9, 2024
today, I added player tracking using ByteTrack and projection of players onto the map
code coming soon: https://t.co/xXMRaS3Guk pic.twitter.com/TzlVtaWlVd
ニュース
デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証の結果
デジタル庁から、生成AIの利活用に関して、技術検証結果の資料が公開されました。
![](https://assets.st-note.com/img/1715936801197-ZOEDdKrCZp.png?width=800)
![](https://assets.st-note.com/img/1715936807805-LU2K2IHWCr.png?width=800)
AIの発明 特許を認めない判決「発明者は人に限られる」
アメリカ在住の原告が、AIが自律的に発明した装置の特許を出願しましたが、特許庁は「発明者は人間に限られる」として却下しました。原告が決定の取り消しを求めて提訴しましたが、東京地裁は原告の訴えを退けました。
一方で、現行法はAIの発明を想定しておらず、立法による検討と速やかな結論が必要だと指摘しました。
論文・技術系
Stockmark から、ハルシネーションを抑制した 1,000億パラメータの LLM がリリース
Stockmark から、1,000億パラメータの日本語LLMモデル「Stockmark-100b」が公開されました。
ビジネス系の話題に強い、というのが非常に興味深いですね。
企業利用を想定して開発したため、ビジネス系の話題に特に強く、ビジネス話題を問うベンチマークテストではGPT-4の1.5倍程度の正答率、回答速度は3倍近く高速となっております。
ストックマークは、1000億パラメータの日本語LLMモデル「Stockmark-100b」を公開しました。
— 有馬幸介/Stockmark (@kosukearima) May 16, 2024
既存のモデルにデータ追加を行いチューニングしたものではなく、ゼロからフルスクラッチで開発したモデルであり、国内では(現状はダントツで)最大、グローバルでも最大級サイズのOSSモデルとなります。…
「LLM に表データを読み解かせたかったので、ちょっと試してみた」
「表形式データの読み解き」に関する取り組みがまとめられており、とても参考になります。
ハルシネーションリーダーボード
ルシネーションリーダーボードによると、GPT-4 Turbo が一番ハル氏ネーションが少ないようです。
みんな大好きハルシネーションリーダーボードです
— 清水れみお@LLM無職→LLMフリーランス (@lemilemilemio) May 16, 2024
GPT4-Turboが1番ハルシネーションしないそうです
Snowflake Arcticは2番目ですが日本語でちょっとハルシネーションしてたような・・・
最近のモデルだとGPT-4o(フォオオオオ)、Gemini 1.5 Flash、Claude3 Sonnetなどはこの位置づけです… https://t.co/U4N1JxgwnD pic.twitter.com/bwsxV83BbM
AIラジオ『zenncast』の技術構成(プロンプトつき)
先週ご紹介した「zenncast」という、Zenn でトレンドになっている記事を、AIがラジオにして紹介するサービスの、技術構成に関する記事です。
その中でも、記事の取得に Jira Reader API を使っている、というのがとても興味深い内容でした。
記事の取得にはJina Reader APIを利用しています。
URLを入力するとLLMに最適な形で内容を取得してくれるツールで、フッターやサイドメニューなどの不要な要素を取り除いたうえで、LLMが理解しやすいマークダウン形式で本文を返してくれます。
クエリをURL末尾にいれて、検索結果を返す
Grounding is absolutely essential for GenAI applications. Today, we just added new search grounding to the Reader. Now you can simply write a query as 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘀.𝗷𝗶𝗻𝗮.𝗮𝗶/𝗪𝗵𝗲𝗻+𝘄𝗶𝗹𝗹+𝘁𝗵𝗲+𝗻𝗲𝘅𝘁+𝗦𝗽𝗮𝗰𝗲𝗫+𝗹𝗮𝘂𝗻𝗰𝗵+𝗯𝗲 and it will return you the top-5… pic.twitter.com/3b0hWQCVr9
— Jina AI (@JinaAI_) May 14, 2024
認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ ハーバードなどが検証
その他ニュース
スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開
東京工業大学、東北大学、富士通、理化学研究所、名古屋大学、サイバーエージェント、Kotoba Technologiesは共同で、スーパーコンピュータ「富岳」を用いて学習した日本語能力に優れた大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を開発・公開しました。
「富岳」の性能を最大限活用した分散並列学習により、現実的な時間内での学習を実現。130億パラメータのモデルで、日本語を中心とした学習データを用いることで高い日本語能力を獲得しています。
技術的な内容・新規性:
「富岳」に最適化した分散並列学習の実現
日本語を中心とした独自の学習データ
国産モデルで最高のベンチマーク性能
StableDiffusionのプロンプトはどのLLMどれが強い
【最新版】StableDiffusionのプロンプトはどのLLMどれが強い!?
— ユニコ🦄 AIクリエイター集団「#ユニコスクール」運営👩🎨 (@unikoukokun) May 14, 2024
結論: やっぱりStableDiffusionはClaude3が優秀
🔯比較表
ChatGPT4(従来)│ChatGPT4-omni│Gemini 1.5 Pro
Lama3│Claude3│Command R+
もはや、Claude3の返信速度が、激遅く感じますが(笑)… pic.twitter.com/Jzeu8Vyut1
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今週もニュースが盛りだくさんの1週間でした。来週もどんなニュースがあるのか楽しみです!
今週もお疲れ様でした!
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