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[05/11~05/17] 生成AI Weekly News

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。
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。


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。


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」



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。

PDF：
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/e03a8092/20240510_resources_ai_r5mainresults.pdf


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。


「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。


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


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



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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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