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Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]
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2023年、AIツールとモデルの20大アップデート [With Features]

AI市場の成長率は 38% に成長し、その大きな理由のひとつは、大手ブランドが導入した多数のAIモデルやツールである！ しかし、なぜ企業はビジネス用のAIモデルやツールを発表するのだろうか？ PWC は、AIが2025年までに従業員の潜在能力を最大40％高めることができると報告している！ AI市場の前年比収益予測（2018-2025年）については、以下のグラフをご覧ください。 米国には 米国だけで14,700の新興企業がある。 2023年3月現在、米国だけでも14,700の新興企業があり、AIのビジネスの可能性は間違いなく大きい！ AIにおける大規模言語モデル（LLM）とは？ 大規模言語モデル（LLM）は、言語理解と生成を通じて人間のような知性をシミュレートするために設計された高度なAIツールである。 これらのモデルは、膨大なデータを統計的に分析し、単語やフレーズがどのように相互に結びついているかを学習することで作動する。 人工知能のサブセットとして、LLMはテキストの作成、分類、対話での質問への回答、言語の翻訳など、さまざまなタスクに長けている。 この “大規模 “という呼称は、彼らがトレーニングした膨大なデータセットに由来する。 LLMの基礎は機械学習、特にトランスフォーマーモデルとして知られるニューラルネットワークのフレームワークにある。 これにより、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを効果的に処理することができ、言語を理解し操作する上での多用途性を示すことができる。 続きを読む RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLM？ 2023年、オープンソースLLMのトップは？ 2023年9月現在 ファルコン180B は、Hugging Face Open LLM Leaderboardにおいて、事前学習済みの大規模言語モデルとしてトップに浮上し、最高のパフォーマンス・ランキングを達成しました。 2023年のAIモデル・トップ7を紹介しよう。 1.ファルコンLLM ファルコンLLM は、AI言語処理の能力を再定義した、強力な事前学習済みのオープンラージ言語モデルです。 このモデルには1800億のパラメータがあり、3兆5000億のトークンで訓練されている。 商業用にも研究用にも使える。 2023年6月、ファルコンLLMはHuggingFaceのオープンLLMリーダーボードでトップに立ち、「キング・オブ・オープンソースLLM」の称号を得た。 ファルコンLLMの特徴 推論、熟練度、コーディング、知識テストにおいて好成績を収める。 FlashAttentionとマルチクエリーアテンションにより、より高速な推論と優れたスケーラビリティを実現。 ロイヤリティの義務や制限なしに商用利用が可能。 このプラットフォームは無料で利用できる。 2.ラマ2 メタがリリース ラマ2 訓練済みのオンライン・データ・ソースで、無料で利用できる。 Llama 2はLlamaの2番目のバージョンで、コンテキストの長さが2倍になり、トレーニング量も40％増えた。 また、ラマ2には、ベストプラクティスと安全性評価を理解するための「責任ある使用ガイド」も用意されている。 ラマ2の特徴 Llama 2は、研究および商用利用ともに無料でご利用いただけます。… Read more »

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capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B
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ファルコン180Bと40B：使用例、性能、違い

ファルコンLLMは、その技術力の高さだけでなく、オープンソースであることで、高度なAI機能をより多くの人々が利用できるようにしていることでも、その存在を際立たせている。 ファルコン180B、40B、7.5B、1.3Bを含む一連のモデルを提供している。 それぞれのモデルは、異なる計算能力とユースケースに合わせて調整されている。 例えば、180Bは最も大型でパワフルなモデルで、複雑な作業に適している。 ファルコンLLMのオープンソースの性質、特に7Bと40Bのモデルは、AI技術へのアクセスに対する障壁を取り除く。 このアプローチは、個人や組織がそれぞれの環境でこれらのモデルを展開できる、より包括的なAIエコシステムを育成し、AIアプリケーションの革新と多様性を促進する。 ホーリーファルコン🤯 7BのファルコンLLMがM1マック上でCoreMLとともに4トークン/秒以上で動作している。 それだけだ。 pic.twitter.com/9lmigrQIiY – イタマール・ゴラン🤓 (@ItakGol)2023年6月3日 ファルコン40Bとは？ ファルコン40Bはファルコン・ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）スイートの一部であり、高い計算効率と高度なAI能力のギャップを埋めるために特別に設計されている。 これは400億のパラメーターを持つ生成AIモデルで、パフォーマンスと必要リソースのバランスを提供する。 ファルコン-40Bのご紹介🚀 ファルコン-40Bは、LLaMA、SableLM、MPTなどを凌駕し、Open-LLMリーダーボードのトップに君臨している。 HuggingFaceエコシステムで利用でき、使い方は超簡単！🚀 これを見てください👇pic.twitter.com/YyXpXvNKKC – アクシャイ🚀 (@akshay_pachaar)2023年5月28日 ファルコンLLM 40Bは何ができるのか？ ファルコン40Bは、クリエイティブなコンテンツ生成、複雑な問題解決、カスタマーサービス業務、バーチャルアシスタンス、言語翻訳、感情分析など、幅広いタスクに対応できる。 このモデルは、反復的な作業を自動化し、様々な産業における効率を向上させる能力において、特に注目に値する。ファルコン40Bはオープンソースであるため、アクセシビリティとイノベーションの面で大きな利点があり、商業目的で自由に使用したり変更したりすることができます。 ファルコン40Bはどのように開発され、訓練されたのか？ Falcon 40 Bの開発には、GPUと高度なデータ処理が広範囲に使用されました。 Falcon 40Bは、AWS SageMaker上で、384個のA100 40GB GPUを使い、ZeROと並行して、テンソル並列（TP=8）、パイプライン並列（PP=4）、データ並列（DP=12）を組み合わせた3D並列アプローチを採用し、トレーニング処理を行った。 このトレーニング段階は2022年12月に開始され、2カ月かけて終了した。 この訓練により、言語と文脈に対する卓越した理解がモデルに備わり、自然言語処理の分野で新たな基準を打ち立てた。 ファルコン40BのアーキテクチャーデザインはGPT-3のフレームワークをベースにしているが、パフォーマンスを向上させるために大幅な変更が加えられている。 このモデルは、回転位置埋め込みを利用して、シーケンスコンテキストの把握を向上させる。 そのアテンションメカニズムは、マルチクエリーアテンションとフラッシュアテンションによって強化され、より豊かな処理を可能にしている。 デコーダーブロックでは、ファルコン40Bは並列注意と多層パーセプトロン（MLP）構成を統合し、計算効率と有効性のバランスを保つために2層正規化アプローチを採用している。 ファルコン180Bとは？ ファルコン180Bは、ファルコンLLMスイートの最高峰であり、1,800億ものパラメータを誇ります。 この因果デコーダのみのモデルは、RefinedWebの膨大な3.5兆トークンに対して学習されており、オープンソースのLLMとしては最も先進的なものの一つとなっている。 によって建設された。 TII . 推論、コーディング、熟練度、知識テストにおいて比類のない能力を提供し、幅広い自然言語処理タスクに優れている。 研究論文、法律文書、ニュース、文献、ソーシャルメディア上の会話など、多様なデータソースを含む広範なRefinedWebデータセットでのトレーニングにより、様々なアプリケーションに対応できるようになりました。 ファルコン180 Bのリリースは、AI開発における重要なマイルストーンであり、マルチタスク言語理解やベンチマークテストにおいて、他の主要な独自モデルに匹敵し、さらにそれを上回る驚くべきパフォーマンスを示している。 ファルコン180Bの仕組み TIIのファルコン40Bモデルの進化版として、ファルコン180Bモデルは最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを持つ自動回帰型言語モデルとして機能します。 このモデルは、RefinedWebとAmazon… Read more »

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Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!
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Adobe FireflyによるデザイナーのためのジェネレーティブAIクレジット [Latest Update]

デザインにおけるジェネレーティブAIの世界市場は急成長し、2032年までに77億5,483万ドルという驚異的な規模に達すると予測されている。 34.11% . アドビは9月、画期的なイノベーションである「Fireflyウェブアプリケーション」を発表し、この革命に大きく貢献した。 Fireflyウェブアプリケーション . その後、より多くの機能が追加された。 デザイナーにとって、このプラットフォームは、AIを使ってクリエイティブなアイデアをより良いものにできる楽しい場所のようなものだ。 6ヶ月間のベータ期間終了後、アドビはFireflyの機能をAdobe Creative Cloud、Adobe Express、Adobe Experience Cloudなどのクリエイティブエコシステムにシームレスに統合し、商用利用が可能になりました。 このブログでは、Fireflyを搭載したAdobeのGenerative AI with creditsが、デザイナーのゲームをどのように変えているのかを探ります。 ホタルの生成AIモデルの創造力 ホタルのジェネレーティブAIモデルは、画像、テキストエフェクト、ベクターなど、さまざまなクリエイティブ領域に対応しています。 これらのモデルが印象的なのは、100以上の言語で書かれた指示を理解し、それに反応できるからだ。 こうすることで、世界中のデザイナーが、魅力的で商業的に有効なコンテンツを作ることができる。 さらにエキサイティングなのは、AdobeがCreative Cloud内の複数のアプリケーションにFireflyを搭載した機能を統合したことだ。 幅広い創造的なエンパワーメントを提供する。 例えば、Photoshopのジェネレーティブフィルとジェネレーティブエキスパンド、Illustratorのジェネレーティブリカラー、Adobe Expressのテキストから画像への変換とテキストエフェクトなどがあります。 企業レベルのイノベーションでデザイナーに力を与える アドビが新しいアイデアや技術を提供する姿勢は、個人のクリエイターだけでなく、大企業にも当てはまる。 Firefly for Enterpriseは、Adobe GenStudioとExpress for Enterpriseに最先端のジェネレーティブAI機能をもたらします。 ビジネスクライアントとの緊密な連携により、アドビはクライアントが独自の資産やブランド固有のコンテンツを使用してAIモデルをカスタマイズできるようにしている。 Accenture、IHG Hotels & Resorts、Mattel、NASCAR、NVIDIA、ServiceNow、Omnicomなどの国際的な有名企業が、すでにFireflyを使用して業務をより簡単かつ迅速に行っています。 彼らはお金を節約し、コンテンツを準備するスピードを上げるために利用している。 さらに、企業顧客はFirefly APIにアクセスできる。 これにより、このクリエイティブなパワーを自社のエコシステムと自動化ワークフローに簡単に統合することができる。 知的財産権（IP）補償の付加的な利点は、Fireflyを通じて生成されたコンテンツが安全であり、法的な複雑さから解放されることを保証します。 ジェネレーティブAIの新時代 アドビは、ジェネレーティブ画像ワークフローをより身近で柔軟なものにするため、ジェネレーティブAIにクレジットベースのシステムを導入している。 Firefly ウェブアプリケーション、Express Premium、および Creative Cloud 有料プランのユーザーには、「高速」ジェネレーティブクレジットが割り当てられるようになりました。 これらのクレジットはトークンの役割を果たす。 そのため、ユーザーはPhotoshop、Illustrator、Express、Fireflyウェブアプリケーションなどのアプリケーションを使って、テキストベースのプロンプトを画像やベクターに変換することができる。… Read more »

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On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.
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Grok Generative AI：能力、価格、技術

2022年、私たちはAIの導入に大きな飛躍を見た。 大規模なジェネレーティブAIが占める割合 23% テック界の さて、2025年に向けて話を進めると、大規模なAIの導入は46％に達し、興奮はさらに高まる。 このAI革命の真っ只中に、エキサイティングな新プレーヤーが堂々と登場する。 2023年11月4日、イーロン・マスクはゲームを変えるAIモデル「Grok」を公開した。 Only 10 days into Year 2 of building a modern global town square that welcomes everyone & enables more economic opportunity — here’s what we have shipped so far: AI-powered personalizationWe introduced X’s new friend 'Grok’. Because of our partnership with xAI, we'll ask Grok… — Business (@XBusiness) November… Read more »

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GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are
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GPT-4ビジョン：GPT-4ビジョンは何を可能にし、なぜ重要なのか？

GPT-4ビジョン（GPT-4V）は、ディープラーニングとコンピュータービジョンを組み合わせた、オープンAIによる画期的な進歩である。 このモデルはテキストを理解するだけでなく、ビジュアルコンテンツにまで踏み込んでいる。 GPT-3がテキストベースの理解を得意としていたのに対し、GPT-4ビジョンは視覚的要素をレパートリーに加えることで、飛躍的な進歩を遂げた。 このブログでは、GPT-4ビジョンの魅惑的な世界を探求し、その潜在的なアプリケーション、基礎技術、そしてこの強力なAI開発に関連する倫理的考察を検証する。 GPT-4ビジョン（GPT-4V）とは何ですか？ GPT-4ビジョンは、しばしばGPT-4Vと呼ばれ、人工知能の分野で重要な進歩を遂げた。 これは、画像などの付加的なモダリティを大規模言語モデル（LLM）に統合することを含む。 マルチモーダルLLMは、言語ベースのシステムの能力を拡張し、斬新なインターフェースを導入し、より幅広いタスクを解決し、最終的にはユーザーにユニークな体験を提供する可能性を秘めているからだ。 このモデルは、自然言語理解で有名なGPT-3の成功に基づいている。 GPT-4 Visionは、このようなテキストへの理解を維持するだけでなく、ビジュアルコンテンツを処理・生成する機能を拡張している。 これは私が@bubbleで30分で作ったgpt-4-vision APIのデモです。 URLを受け取り、画像に変換し、Vision APIを通じて送信し、カスタムランディングページ最適化の提案を応答する。 pic.twitter.com/dzRfMuJYsp – セス・クレイマー (@sethjkramer)2023年11月6日 このマルチモーダルAIモデルは、文字情報と視覚情報の両方を理解するユニークな能力を持っている。 その大きな可能性を垣間見ることができる： ビジュアル質問応答（VQA） GPT-4Vは画像に関する質問に答えることができる。”この犬は何という種類の犬ですか？”とか、”この写真では何が起こっていますか？”といった答えを提供する。 gpt-4ビジョンAPIで遊び始めたpic.twitter.com/vZmFt5X24S – イベリック (@Ibelick)2023年11月6日 画像分類 画像内のオブジェクトやシーンを識別し、車、猫、ビーチなどを区別することができる。 画像キャプション GPT-4Vは画像の説明文を生成することができ、”赤いソファに座る黒猫 “や “ビーチでバレーボールをする人々 “といったフレーズを作ることができる。 画像翻訳 このモデルは、画像内のテキストをある言語から別の言語に翻訳することができる。 クリエイティブ・ライティング GPT-4Vは、テキストを理解し、生成するだけでなく、詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙など、さまざまな創造的なコンテンツ形式を作成し、画像をシームレスに組み込むことができます。 続きを読む GPT-4 ターボ 128K コンテキスト：知っておくべきこと GPT-4ビジョンにアクセスするには？ GPT-4ビジョンへのアクセスは、主にOpenAIが提供するAPIを通じて行われる。 これらのAPIにより、開発者はモデルをアプリケーションに統合することができ、さまざまなタスクにその機能を活用することができる。 OpenAIは、GPT-4 Visionのさまざまな価格層と利用プランを提供し、多くのユーザーが利用できるようにしている。 GPT-4ビジョンはAPIを通じて利用できるため、多様なユースケースに対応できる。 GPT-4ビジョンの価格は？ GPT-4 Visionの価格は、使用量、ボリューム、選択した特定のAPIやサービスによって異なる場合があります。 オープンAI 通常、公式ウェブサイトまたは開発者ポータルで詳細な価格情報を提供している。 ユーザーは、価格設定、使用量制限、サブスクリプションのオプションを検討し、最適なプランを決定することができます。… Read more »

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GPT-4 Turbo 128K: Slashed Prices and New Updates
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GPT-4ターボ128Kコンテクスト：知っておくべきこと

OpenAIの待望のDevDayイベントは、いくつかのエキサイティングなニュースと価格リークをもたらし、AIコミュニティを期待でざわつかせた。 主なハイライトは、GPT-4ターボのリリース、各種サービスの大幅値下げ、GPT-4ターボ128kコンテキストウィンドウ、アシスタントAPIの公開などである。 その詳細を掘り下げ、これらの開発がAIの未来をどのように形作るのかを見てみよう。 GPT-4ターボ：低価格でパワーアップ このイベントのヘッドラインを飾ったのは、間違いなくGPT-4ターボのお披露目だった。 この先進的なAIモデルは、128Kという驚異的なコンテキスト・ウィンドウを誇り、前身のGPT-3.5から大きく飛躍した。 この拡張されたコンテキストにより、GPT-4ターボは1つのコンテキストウィンドウで400ページの書籍に相当する情報を読み取り、処理することができる。 GPT-4ターボが同等のコンテキストサイズを提供するようになったからだ。 しかし、ニュースはそれだけにとどまらない。 GPT-4ターボは、より大きなコンテキスト・ウィンドウを提供するだけでなく、より高速な出力を実現し、GPT-4の数分の一の入出力価格で入手可能である。 この強化された能力と費用対効果の組み合わせにより、GPT-4ターボはAIの世界におけるゲームチェンジャーとして位置づけられる。 全面値下げ OpenAIは、AIをこれまで以上に身近で手頃なものにしようとしている。 リークされた情報によれば、GPT-3.5の投入コストは33％削減されたという。 さらに、GPT-3.5モデルのデフォルトは16Kになり、ユーザーにとってより費用対効果が高くなりました。 これらの変更は、AIの利用を民主化し、より多くの人々がこれらのモデルの力を活用できるようにすることを目的としている。 多くのAIアプリケーションにとって重要なリソースであるファインチューニング・モデルも、大幅な価格引き下げの恩恵を受けている。 微調整されたモデルの推論コストは、入力で75％、出力で60％近くも削減されるという。 これらの削減により、開発者や組織はAI主導のソリューションをより経済的に展開できるようになる。 アシスタントAPI：AIの新たなフロンティア OpenAIのDevDayでは、近日公開予定のAssistants APIも紹介された。Assistants APIは、APIを介してユーザーにコードインタプリタと検索機能を提供する予定だ。 このイノベーションにより、さまざまなアプリケーションへのAIの統合が効率化され、開発者はより強力でダイナミックなソリューションを構築できるようになると期待されている。 Dall-E 3とDall-E 3 HD：クリエイティブの地平を広げる このイベントでは、Dall-E 3とDall-E 3 HDの導入も明らかにされた。 これらのモデルは、創造的なAIの限界を押し広げることを約束する一方で、Dall-E 2に比べてより高価なオプションとして位置づけられている。 しかし、これらのモデルの強化された機能は、画像生成と操作のための最先端AIを求めるユーザーにとって、高いコストを正当化するかもしれない。 128Kコンテキストの力 簡単に言うと、GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウは、驚くほどの量の情報を一度に処理し、理解することができる。 コンテキストについては、前世代のGPT-3は1,024トークンのコンテキストウィンドウを持っていた。 トークンは、言語やテキストによって、単語や文字、あるいはサブワードを表すこともある。 GPT-4ターボ128Kのコンテキスト・ウィンドウはGPT-3の約125倍で、AI言語モデルの世界ではまさに巨大なものとなっている。 実践的な意味合い 128Kのコンテキスト・ウィンドウを持つGPT-4ターボの導入は、AI分野での目覚ましい前進である。 膨大な量の情報を処理し理解するその能力は、AIシステムとの対話、研究、コンテンツ作成などに革命をもたらす可能性を秘めている。 開発者や研究者がこの強力なツールの可能性を探るにつれ、GPT-4 Turboの能力をフルに活用し、人工知能の新たな地平を切り開く革新的なアプリケーションが登場することが期待される。 包括的な理解 128Kのコンテキストを持つGPT-4 Turboは、広範な文書、記事、データセットをまるごと読み取り、分析することができる。 この機能により、複雑な質問、調査タスク、データ分析のニーズに対して、より包括的で正確な回答を提供することができる。 文脈の連続性 これまでのモデルでは、長い文書にまたがって文脈を維持することに苦労することが多く、バラバラな回答や関連性のない回答につながっていた。 GPT-4ターボ128Kウインドウは、長時間に渡ってコンテクストを維持することができ、その結果、より首尾一貫した、コンテクストに関連したインタラクションが可能になる。 情報過多の解消 情報過多の時代において、GPT-4ターボの膨大なデータを一度に処理する能力は、ゲームチェンジャーとなりうる。… Read more »

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