すべての記事
アーティフィシャル・インテリジェンス

OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング

OpenAIは、AI開発者のための新時代を切り開き、強化されたGPT-3.5 Turboモデルを発表した。 これは単なるリリースではない。開発者はモデルをカスタマイズし、独自のアプリケーションにより共鳴するように最適化する自由度がある。 興味深いことに、オープンAIは、GPT-3.5ターボを微調整すれば、特殊なタスクにおいてGPT-4の基礎的な能力を凌駕できる可能性があるとしている。 このカスタマイズは、いくつかの利点をもたらす: 首尾一貫した指示:開発者は、特定のガイドラインに準拠するようにモデルを成形することができ、最初のプロンプトによって設定された言語トーンと同期していることを保証します。 一貫した応答:コードの自動補完であれ、APIコールのスクリプト化であれ、モデルはより一貫した結果をもたらすように導くことができる。 トーンの洗練:ブランドの声には特徴がある。 ブランド・アイデンティティとの整合性を確保しながら、この声を反映するようにモデルを微調整することができる。 この微調整機能の際立った特徴のひとつが効率性だ。 早期採用者は、このモデルの性能を損なうことなく、微調整後のプロンプトサイズをなんと90%削減したことに注目している。 これはAPIコールを高速化するだけでなく、費用対効果も高い。 微調整は多面的なプロセスである。 トレーニングデータセットを準備し、微調整されたモデルを作成し、それを展開する。 ここでの要はデータセットの準備であり、プロンプトの作成、十分に構造化された多数のデモンストレーションの展示、これらのデモンストレーションでのモデルのトレーニング、そしてその後の実力テストといった作業を含む。 しかし、OpenAIは注意を促している。 ファインチューニングの魅力は否定できないが、それがモデルのパフォーマンスを向上させる最初のステップであってはならない。 これは、かなりの時間と専門知識を必要とする複雑な取り組みである。 微調整の旅に出る前に、開発者はまず、プロンプト・エンジニアリング、プロンプト・チェイニング、関数呼び出しなどのテクニックを知るべきである。 これらの戦略は、他のベストプラクティスと相まって、しばしばモデル強化の前段階として機能する。 GPT-4微調整への期待が高まる GPT-3.5ターボの微調整の発表の勢いに乗って、OpenAIは開発者コミュニティに新たな発表を予告しました。 そのため、GPT-4の強化された能力を利用しようと多くの人が熱望している。 微調整が容易になる 最新のアップデートで、OpenAIは微調整可能なユーザーインターフェイスを発表した。 開発者は、微調整作業を視覚的に追跡できるようになった。 さらに、このUIから直接微調整ができるようになる予定だ。 ソースオフィシャル・ローガンK さらに、OpenAIはユーザーに力を与えることに全力を注いでいる。 開発者は複数のモデルを同時に微調整し、効率を最大限に高めることができる。 これらの進歩により、OpenAIはAIイノベーションの最前線における地位を固め続け、現在を再定義するだけでなく、未来への道を開くツールを一貫して提供しています。

によって オリオール・ゼルトゥーシュ読書時間: 1
OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング

OpenAIは、AI開発者のための新時代を切り開き、強化されたGPT-3.5 Turboモデルを発表した。 これは単なるリリースではない。開発者はモデルをカスタマイズし、独自のアプリケーションにより共鳴するように最適化する自由度がある。 興味深いことに、オープンAIは、GPT-3.5ターボを微調整すれば、特殊なタスクにおいてGPT-4の基礎的な能力を凌駕できる可能性があるとしている。

このカスタマイズは、いくつかの利点をもたらす:

  • 首尾一貫した指示:開発者は、特定のガイドラインに準拠するようにモデルを成形することができ、最初のプロンプトによって設定された言語トーンと同期していることを保証します。
  • 一貫した応答:コードの自動補完であれ、APIコールのスクリプト化であれ、モデルはより一貫した結果をもたらすように導くことができる。
  • トーンの洗練:ブランドの声には特徴がある。 ブランド・アイデンティティとの整合性を確保しながら、この声を反映するようにモデルを微調整することができる。

この微調整機能の際立った特徴のひとつが効率性だ。 早期採用者は、このモデルの性能を損なうことなく、微調整後のプロンプトサイズをなんと90%削減したことに注目している。 これはAPIコールを高速化するだけでなく、費用対効果も高い。

微調整は多面的なプロセスである。 トレーニングデータセットを準備し、微調整されたモデルを作成し、それを展開する。 ここでの要はデータセットの準備であり、プロンプトの作成、十分に構造化された多数のデモンストレーションの展示、これらのデモンストレーションでのモデルのトレーニング、そしてその後の実力テストといった作業を含む。

しかし、OpenAIは注意を促している。 ファインチューニングの魅力は否定できないが、それがモデルのパフォーマンスを向上させる最初のステップであってはならない。 これは、かなりの時間と専門知識を必要とする複雑な取り組みである。 微調整の旅に出る前に、開発者はまず、プロンプト・エンジニアリング、プロンプト・チェイニング、関数呼び出しなどのテクニックを知るべきである。 これらの戦略は、他のベストプラクティスと相まって、しばしばモデル強化の前段階として機能する。

GPT-4微調整への期待が高まる

GPT-3.5ターボの微調整の発表の勢いに乗って、OpenAIは開発者コミュニティに新たな発表を予告しました。 そのため、GPT-4の強化された能力を利用しようと多くの人が熱望している。

微調整が容易になる

最新のアップデートで、OpenAIは微調整可能なユーザーインターフェイスを発表した。 開発者は、微調整作業を視覚的に追跡できるようになった。 さらに、このUIから直接微調整ができるようになる予定だ。

オープンAIファインタニングGPT3.5ソースオフィシャル・ローガンK

さらに、OpenAIはユーザーに力を与えることに全力を注いでいる。 開発者は複数のモデルを同時に微調整し、効率を最大限に高めることができる。

これらの進歩により、OpenAIはAIイノベーションの最前線における地位を固め続け、現在を再定義するだけでなく、未来への道を開くツールを一貫して提供しています。

 

探索を続けてください

関連記事

GPT-4oミニ:知っておくべきこと
アーティフィシャル・インテリジェンス

GPT-4oミニ:知っておくべきこと

GPT-4oミニの紹介 2024年7月18日、オープンアイは、堅牢なGPT-4oモデルのコンパクトでコスト効率に優れたGPT4o Miniを発表した。 この新しいAIモデルは、効率的で経済的なAIソリューションを必要とする開発者や消費者をターゲットに、スピードと価格の向上を実現するよう設計されている。 GPT4o Miniは、顧客サービスのチャットボットやリアルタイムのテキスト応答など、より幅広い用途でより身近で手頃なものにすることで、高度なAI技術へのアクセスを民主化することを目指している。 OpenAIのGPT4o Mini APIを通じて利用可能なGPT4o Miniは、ChatGPTのウェブとモバイルアプリにも統合されており、翌週には企業向けアクセスも開始される予定です。 このモデルの主な特徴は、テキストとビジョンの入出力のサポート、128,000トークンのコンテキストウィンドウ、2023年10月の知識カットオフなどである。 この汎用性の高いAIモデルは、GPT-3.5ターボに取って代わる態勢を整えており、大量かつ単純なAI駆動タスクに適した選択肢として位置づけられている。 パフォーマンスとベンチマーク達成 GPT4oミニは、文字と視覚の両方を含む推論タスクで卓越した性能を発揮します。 このコンパクトなモデルは、既存の小型AIモデルの能力を凌駕するよう綿密に設計されている。 例えば、Gemini 1.5 FlashとClaude 3 Haikuがそれぞれ79%と75%であったのに対し、GPT4o MiniはMassive Multitask Language Understanding (MMLU)ベンチマークで82%という驚異的なスコアを達成した。 GPT4o Miniは、テキストや視覚のタスクだけでなく、数学的推論にも優れています。 MGSMベンチマークでは87%という驚異的なスコアを記録し、小型AIモデルの領域での優位性をさらに確立した。 これらの成果は、このモデルの堅牢性と、AI主導のアプリケーションにおける新たな基準を打ち立てる可能性を強調している。 GPT-4oミニのコスト効率と価格 GPT4oミニの最も魅力的な特徴の一つは、そのコスト効率である。 価格は入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、前身のGPT-3.5ターボより60%以上安い。 この大幅なコスト削減は、AIソリューションへの支出の最適化を目指す開発者や企業にとって魅力的な選択肢となる。 GPT4o Miniの手頃な価格は、様々なAIアプリケーションに大きな影響を与える。 カスタマー・サポートのチャットボットからリアルタイムのテキスト応答まで、コストの障壁を下げることで、既存プロジェクトと新規プロジェクトの両方で幅広い導入が可能になる。 これにより、中小企業や新興企業は、従来はコスト的に困難であった高度なAI技術を活用できるようになり、最先端のAIへのアクセスが民主化される。 こうしたコスト削減の恩恵を大きく受ける可能性のあるユースケースには、自動化されたカスタマーサービス、ダイナミックなコンテンツ生成、リアルタイムのデータ分析などがある。 高度なAIをより身近なものにすることで、OpenAIはAIが様々なアプリケーションやデジタル体験のシームレスな一部となる未来への道を切り開こうとしている。 技術仕様と能力 GPT4oミニは、テキストやビジョンを含む幅広い入出力をサポートしています。 この汎用性により、開発者は複数の種類のデータを扱うことができる多様なアプリケーションを作成することができる。 さらに、OpenAIは将来のアップデートで、これらの機能をビデオやオーディオの入出力に拡張し、マルチメディア文脈でのモデルの使い勝手を向上させる予定です。 GPT4oミニのもう一つの主な特徴は、最大128,000トークンをサポートする広範なコンテキストウィンドウです。 これにより、このモデルは大規模なデータセットを効率的に管理することができ、包括的なデータ分析を必要とするアプリケーションに最適です。 さらに、このモデルの知識のカットオフは2023年10月に設定されており、世界の比較的最近の理解で動作するようになっている。 これらの技術仕様により、GPT4o Miniは高度なAIアプリケーションのための堅牢なツールとなっている。 安全・セキュリティ対策 OpenAIはGPT4o Miniに強固な安全・セキュリティ対策を導入し、保護と信頼性を強化している。… Read more »

記事を読む
rag for private clouds
アーティフィシャル・インテリジェンス

プライベート・クラウド向けRAG:どのように機能するのか?

プライベート・クラウドがどのようにすべての情報を管理し、賢い意思決定をしているのか不思議に思ったことはないだろうか。 そこでRAG(Retrieval-Augmented Generation)の出番だ。 これは、プライベートクラウドが適切な情報を見つけ、そこから有用なものを生成するのを助ける、超スマートなツールだ。 このブログでは、RAGがプライベート・クラウドでどのように魔法をかけるか、簡単なツールと巧妙なトリックを使って、すべてをよりスムーズにより良くする方法について紹介する。 飛び込む。 RAGを理解する:RAGとは何か? 検索補強世代(RAG)は、自然言語処理(NLP)や情報検索システムで使われる最先端技術である。 検索と生成という2つの基本的なプロセスを組み合わせたものだ。 検索:RAGの検索プロセスでは、ドキュメント・リポジトリ、データベース、APIなど、さまざまな外部ソースから関連データを取得する。 この外部データは多様で、さまざまなソースやフォーマットからの情報を含んでいる。 世代:関連データが検索されると、生成プロセスでは、検索された情報に基づいて新しいコンテンツ、洞察、または応答を作成または生成する。 このように生成されたコンテンツは、既存のデータを補完し、意思決定や正確な回答の提供に役立つ。 RAGはどのように機能するのか? では、RAGの仕組みを理解しよう。 データ準備 最初のステップでは、コレクションに格納された文書とユーザーからのクエリの両方を同等のフォーマットに変換する。 このステップは、類似検索を行う上で非常に重要である。 数値表現(エンベッディング) 類似検索のために、文書とユーザークエリを比較可能にするために、それらはエンベッディングと呼ばれる数値表現に変換される。 これらの埋め込みは、洗練された埋め込み言語モデルを使用して作成され、基本的にテキスト内の概念を表す数値ベクトルとして機能する。 ベクトルデータベース テキストの数値表現である文書埋め込みは、ChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースに格納することができる。 これらのデータベースは、類似検索のための埋め込みデータの効率的な保存と検索を可能にする。 類似検索 ユーザクエリから生成された埋め込みに基づき、埋め込み空間内で類似検索が行われる。 この検索は、埋め込み値の数値的な類似性に基づいて、コレクションから類似のテキストや文書を特定することを目的としている。 コンテキストの追加 類似のテキストを特定した後、検索されたコンテンツ(プロンプト+入力されたテキスト)がコンテキストに追加される。 元のプロンプトと関連する外部データの両方で構成されるこの拡張コンテキストは、次に言語モデル(LLM)に入力される。 モデル出力 言語モデルは、関連する外部データを使ってコンテキストを処理し、より正確でコンテキストに関連した出力や応答を生成できるようにする。 続きを読むRAG APIフレームワークとは? プライベート・クラウド環境にRAGを導入する5つのステップ 以下は、プライベート・クラウドにRAGを実装するための包括的なガイドである: 1.インフラ準備アセスメント まず、既存のプライベート・クラウド・インフラを評価することから始める。 ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク機能を評価し、RAGの実装との互換性を確保する。 シームレスな統合のための潜在的な制約や要件を特定する。 2.データ収集と準備 プライベートクラウド環境内の多様なソースから関連データを収集する。 これには、文書リポジトリ、データベース、API、その他の内部データソースが含まれる。 収集されたデータが整理され、洗浄され、さらなる処理のために準備されていることを確認する。 データは、検索や生成処理のためにRAGシステムに簡単に入力できる形式でなければならない。 3.適切な埋め込み言語モデルの選択 プライベート・クラウド環境の要件と規模に合わせて、適切なエンベッディング言語モデルを選択します。 BERT、GPT、またはその他の高度な言語モデルのようなモデルは、その互換性と性能指標に基づいて検討することができる。 4.埋め込みシステムの統合 ドキュメントやユーザークエリを数値表現(エンベッディング)に変換できるシステムやフレームワークを実装する。 これらの埋め込みが、テキストデータの意味と文脈を正確に捉えていることを確認する。 ベクターデータベース(例:Chroma、Weaviate)をセットアップして、これらの埋め込みを効率的に保存・管理し、迅速な検索や類似検索を可能にする。 5.テストと最適化 プライベートクラウド環境内に実装されたRAGシステムの機能性、正確性、効率性を検証するための厳格なテストを実施する。 さまざまなシナリオをテストし、潜在的な限界や改善点を特定する。… Read more »

記事を読む
text embedding models
アーティフィシャル・インテリジェンス

2024年のテキスト埋め込みモデル・トップ8

この2つの路線の関係について尋ねたら、あなたはどう答えるだろうか? はじめに テキスト埋め込みとは何か? セカンド [0.03156438、0.0013196499、-0.0171-56885、-0.0008197554、0.011872382、0.0036221128、-0.0229156626、-0.005692569、…(ここに含めるべき項目はあと1600項目ある] ほとんどの人は、この2つのつながりは知らないだろう。 1行目は “embedding “の意味を平易に問うているが、2行目は数字ばかりで私たち人間には意味がわからない。 実際、2行目は1行目の表現(埋め込み)である。 OpenAI GPT -3のtext-embedding-ada-002モデルによって作成されました。 このプロセスは、質問を一連の数字に変え、コンピューターがその言葉の背後にある意味を理解するために使用する。 二人の関係を読み解くのに頭を悩ませているなら、この記事を読んでほしい。 テキスト埋め込みの基礎と、その上位8モデルについて解説しました! さあ、読書を始めよう。 テキスト埋め込みモデルとは? AIモデルやコンピューター・アプリケーションは、私たちが言おうとしていることをどのように理解しているのだろうかと不思議に思ったことはないだろうか。 その通り、彼らは私たちの言うことを理解していない。 実際、彼らは効果的なパフォーマンスを発揮するために、私たちの指示を “埋め込んで “いるのだ。 まだ迷っているのか? よし、単純化しよう。 機械学習や人工知能では、テキストや画像などの複雑で多次元なデータを、より次元の低い空間に単純化する技術である。 エンベッディングの目的は、例えばアルゴリズムを使用したり、その上で計算を行ったりする際に、コンピューターが情報を処理しやすくすることである。 そのため、マシンを媒介する言語として機能している。 しかし、テキスト埋め込みは、単語、文章、文書などのテキストデータを取り込み、低次元のベクトル空間で表現されるベクトルに変換することに関係している。 数値形式は、テキストの意味関係、文脈、意味を伝えるためのものである。 テキストエンコーディングモデルは、エンコーディングで保存された単語や短い文章の類似性を提供するために開発された。 その結果、同じ意味を表す単語や、似たような言語的文脈にある単語は、この多次元空間において近いベクトルを持つことになる。 テキスト埋め込みは、テキストデータの処理効率を向上させるために、機械理解を自然言語理解に近づけることを目的としている。 テキスト埋め込みが何を意味するかはすでに知っているので、単語埋め込みとこのアプローチの違いを考えてみよう。 単語の埋め込み VS テキストの埋め込み:その違いは? 単語埋め込みもテキスト埋め込みも、様々なタイプの埋め込みモデルに属する。 主な違いは以下の通りである。 単語の埋め込みは、特定のテキストにおける固定次元ベクトルとしての単語の表現に関係する。 しかし、テキスト埋め込みでは、テキストの段落、文、文書全体を数値ベクトルに変換する。 単語埋め込みは、自然言語理解、感情分析、単語の類似性の計算など、単語レベル指向のタスクで有用である。 同時に、テキスト埋め込みは、文書の要約、情報検索、文書分類など、より大きなテキストの塊の理解と分析を必要とするタスクにより適している。 通常、単語の埋め込みは、特定の単語を取り巻く局所的な文脈に依存する。 しかし、テキスト埋め込みは、テキスト全体を文脈として考えるので、単語埋め込みよりも広い。 アルゴリズムが文章や文書全体の意味構造や相互関係を把握できるように、テキスト情報全体の完全なセマンティクスを把握することを目指している。 知っておくべきテキスト埋め込みモデル トップ8 テキスト埋め込みモデルに関しては、コンピュータがテキスト情報を理解し管理する方法に革命をもたらした革新的な技術が数多くある。 ここでは、自然言語処理(NLP)やAI主導のアプリケーションに大きな影響を与えた8つのテキスト埋め込みモデルを紹介する: 1. ワード2ベック Word2Vecとして知られるこの先駆的なモデルは、基本的に周囲の文脈の単語を固定次元のベクトルにマッピングした表現である単語の埋め込みを生成する。 単語間の類似性を明らかにし、意味的関係を示すことで、アルゴリズムが、単語が使用される環境に応じて単語の意味を理解することを可能にする。 2.… Read more »

記事を読む

最初のアシスタントは数分の距離にあります

ビジネス知識を活用しましょう。

無料の Cody アカウントから始めてください。コンテンツを追加し、アシスタントを構築し、最初の役立つ回答を今すぐ共有してください。