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[06/15~06/21] 生成AI Weekly News #42｜Claude 3.5 Sonnet

株式会社エクスプラザ（公式）

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。
本日深夜に突如 Anthropic 社から Claude 3.5 Sonnet がリリースされました！
他にも、「KLING」「Luma Dream Machine」に続き「Gen-3 Alpha」という動画生成AIが登場したりと、話題に事欠かない一週間でした。

それでは今週のニュースです！


ピックアップ｜Claude 3.5 Sonnet

本日深夜、Anthropic 社から Claude 3.5 Sonnet がリリースされました。従来の Claude 3 からアップデートされた LLM となります。


特徴

  • 大学院レベルの推論(GPQA)、学部レベルの知識(MMLU)、コーディング能力(HumanEval)などの各種ベンチマークで業界最高水準のスコアを記録

  • ニュアンス、ユーモア、複雑な指示の理解力が大幅に向上し、自然で親しみやすい口調で高品質のコンテンツを生成可能

  • 前モデルのClaude 3 Opusの2倍の速度で動作し、コストパフォーマンスに優れる

  • 画像、特にチャートやグラフの解釈において卓越した能力を発揮

Anthropic の公開したベンチマークでは、大学院レベルの推論力 (GPQA)、学部レベルの知識 (MMLU)、コーディング能力 (HumanEval) において、Claude 3 Opus や GPT-4o よりも高い水準であることがわかりました。

画像認識のような視覚的な処理にも優れたモデルで、標準的なビジョ ベンチマークで Claude 3 Opus を上回っています。不完全な画像からテキストを正確に書き起こすこともできるようです。


新機能  「Artifacts」

Claude 3.5 Sonnet と同時に、Claude.ai 上で新機能「Artifacts」が導入され、多くの注目を集めています。

Artifactsを使うと、ユーザーがClaudeにコードやテキスト、Webデザインなどの生成を依頼した際に、それらのコンテンツがチャットと並んで専用のウィンドウに表示されます。

ユーザーはリアルタイムでClaudeの生成物を確認・編集しながら、プロジェクトやワークフローに統合できます。これによりClaudeは単なる会話AIから共同作業環境へと進化を遂げつつあります。

将来的にはチームや組織全体で知識やドキュメント、進行中の作業を一元管理できるワークスペースとして機能拡張される予定で、Claudeがオンデマンドのチームメイトとして活躍することが期待されています。

他 LLM との比較

Claude 3.5 Sonnetは他の大規模言語モデル(LLM)と比較して以下のような特徴があります。

  • OpenAIのGPT-4oやGoogleのGemini 1.5 Proを上回る性能

  • Claude 3 Opusの2倍の速度で、コストは5分の1

  • 入力トークン100万個あたり3ドル、出力100万個あたり15ドルというコスト設定

  • 200Kトークンのコンテキストウィンドウを備える


その他

また、今年の後半に Claude 3.5 Haiku と Claude 3.5 Opus がリリース予定とのこと。

なお、早速 Cusor でも使えるようになってるようです。



プロダクト・サービス

新しい動画生成AI、「Gen-3 Alpha」

OpenAI から 発表されている「Sora」、先々週ご紹介した中国の「KLING」、先週ご紹介した「Luma Dream Machine」に続き、また新しく「Gen-3 Alpha」という動画生成AI が公開されました。

「Gen-3 Alpha」はいくつかデモが公開されてますが、実際に手元で動かすことは現時点ではできない模様。

「Luma Dream Machine」：実際に手元で動かせる
　　https://lumalabs.ai/dream-machine
「KLING」：中国の電話番号がある人のみ実際に手元で動かせる
　　※ iOS / Andoroid アプリ
「Sora」：デモのみ
　　https://openai.com/index/sora/
「Gen-3 Alpha」：デモのみ
　　https://runwayml.com/blog/introducing-gen-3-alpha/


UI 生成ツール 「Autodesigner 2.0」


Midjourney V6 性能評価


AIキャラクターと一緒にインタラクションをするSNS Butterflies



ニュース

Gemini のコンテキストキャッシュが登場

Google の Gemini API の「コンテキストキャッシュ」機能が登場しました。

入力トークンをキャッシュして再利用することで、同じ入力を何度も送信するコストと遅延を削減します。キャッシュの有効期間（TTL）を設定でき、トークン数や保存期間に基づいて課金されます。この機能は、固定バージョンのモデルでのみ使用可能で、チャットボットや長い動画解析などに適しています。

一般的な AI ワークフローでは、同じ入力トークンをモデルに何度も渡します。Gemini API のコンテキスト キャッシュ機能を使用すると、一部のコンテンツをモデルに 1 回渡して入力トークンをキャッシュに保存し、キャッシュに保存されたトークンを後続のリクエストで参照できます。特定のボリュームでは、キャッシュに保存されたトークンを使用すると、同じトークンのコーパスを繰り返し渡すよりもコストが低くなります（レイテンシが短縮される可能性があります）。

一連のトークンをキャッシュに保存する場合は、トークンが自動的に削除されるまでのキャッシュの存続期間を選択できます。このキャッシュ保存期間は、有効期間（TTL）と呼ばれます。キャッシュに保存する費用は、入力トークンのサイズとトークンの保持期間によって異なります。

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/caching?hl=ja&lang=python


Google が生成AIを活用した日本での事業戦略を発表、47都道府県のそれぞれの地域課題に特化したAIモデルの開発を進める



論文・技術系

LLMを拡張しテキストと音声の並列生成を実現するモデル


Groq で Whisper Large v3 が使えるように



その他ニュース

ソフトバンク子会社、独自LLM「Sarashina」シリーズを一般公

SB Intuitionsが、日本語に強い LLM「Sarashina」を一般公開しました。公開したのは5つの事前学習モデルで、それぞれHugging Face上で公開中とのこと。


「平均的なコンテンツ」の終わり

「情報が増えすぎて、届けたい人に届かない」
これ自体はIT革命時から情報爆発として言われてきましたが、生成AI によってコンテンツ創造コストが0に近づいたことにより、さらに課題として浮き出てくるようになりました。
コンテンツマーケティングとして、コンテンツの信頼性と専門性に不可欠な独自視点が重要で、平均的なコンテンツはポジティブに作用しない。といったことが書かれている記事です。


りんごの傷の大きさなどAIで選別する装置導入 青森県弘前

弘前市の選果場で、選別作業の人手不足や高齢化に対応するために、傷の大きさなどを選別する装置を導入しました。

今年のものを学習データとして使い、来年から自動化に取り組む模様。

ことしの収穫シーズンに人が行った作業結果をAIに学習させることで、来年からはこの作業を自動化できるということです。
この装置の導入で、作業員が行う業務量が軽減され、1日に箱詰めできるりんごの量を2割ほど増やすことができるということです。



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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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