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2023年以降のOpen AIのロードマップ 他 / Catch up on AI 2023.6.1
Pick up
OpenAIのSam Altman氏が2023年以降のOpen AIのロードマップなどを語った。
原文
https://humanloop.com/blog/openai-plans
OpenAIは現在、GPUの不足が問題で、これが短期的な計画の遅延を引き起こしている。
GPUの不足により、より長いコンテキストの提供や、計算効率の高いファインチューニング方法の採用が遅れている。
OpenAIの短期的なロードマップには、より安価で高速なGPT-4の実現、より長いコンテキストウィンドウの提供、ファインチューニングAPIの拡張、会話履歴を記憶するAPIの開発などが含まれる。
OpenAIはChatGPTを除いて、顧客と競合する製品のリリースは避ける方針を持っている。
OpenAIは、GPT-3のオープンソース化を検討中であるが、大規模なLLMをホストし、提供する能力を持つ個人や企業がどれほど存在するかに懐疑的である。
OpenAIの内部データは、モデルのパフォーマンスのスケーリング法則が依然として適用されており、モデルを大きくすることがパフォーマンスの向上に繋がることを示している。
スケーリング法則が適用され続けることは、AGI(人間レベルの人工知能)開発のタイムラインに重要な影響を与える。
Open AIのロードマップ
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
<2023年
より安く、より高速なGPT-4 — APIのコストを時間とともに削減
長いコンテキスト — 最大100万トークンのコンテキストが実現可能
Finetuning API — 最新モデルに拡張・マーケットプレースも
ステートフルなAPI — 会話履歴を記憶するAPIのバージョンが登場
<2024年>…
Catch up on AI
「じゃらん」によるAIチャットでの宿提案サービス
「じゃらん」によるAIチャットでの宿提案サービス。レスポンスも早く、足りない情報は誘導してくれてかなり使い勝手が良い。各サービスサイトにAIで対話型になる未来が近づいてきている。https://t.co/Hmk4N9ZGCr#生成AI #AI #じゃらん pic.twitter.com/GNq2GSzaLf
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
過去の思い出をARで現実世界に重ねる
過去の思い出を現実世界に投影。
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
体感型の思い出保管。これは手軽にできるようになればニーズはありそう。#AR #MR https://t.co/xgTDQxBpQF
4Dポートレート編集を実現する新しい方法「Control4D」
テキスト指示だけで高品質かつ時間的に一貫した4Dポートレート編集を実現する新しい方法「Control4D」https://t.co/sXFTGSgk7V https://t.co/oFhhUxQDQW
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
NoCodeでWEBサイトを制作するTipS
NoCodeでWEBサイトを生成するTips。
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
今後生成AIの活用もあり、WEBサイトも生成していく時代になっていくのだろうと考えると、
Web制作を数年やってきて身としては恐怖と期待が入り交じる不思議な感覚。#生成AI #AI #Webデザインhttps://t.co/1tabbNPD2i
ビデオをアニメーションに変換する手段をステップバイステップで解説。
Stable Diffusionを使用してのビデオをアニメーションに変換する手段をステップバイステップで解説。
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
詳細に解説する記事は少ないので、良いドキュメント。週末諸々試してみたい。https://t.co/yqXYqy3Tvs#AI #生成AI #アニメ
学習画像からコピーすることがあること避けるための学習方法「Ambient Diffusion」
学習画像からコピーすることがあること避けるための学習方法「Ambient Diffusion」。
— 田中 義弘 / taziku CEO クリエイティブ×AI (@taziku_co) June 1, 2023
拡散モデルを訓練/微調整するフレームワークで、学習セットの記憶量を減らすことが可能に。https://t.co/QiRyF65DJF#生成AI #AI #StableDiffusion https://t.co/QLHZWcViDP
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