執筆者 グレゴリー・エリアス | 11月 16, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
今週の統計AIユーザーの70%は、組織がツールを提供するのを待つ代わりに、個人的なAIツールを職場に持ち込んでいる。(マイクロソフト）OpenAIの新しいChatGPT Canvasインターフェイスは、他のモデルに存在するいくつかの課題に正面から取り組んでいます。この革新的な機能は...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 10月 28, 2024 | エンタープライズAI, LLM / NLP, スタートアップ＋VC
企業がワークフローを合理化し、生産性を高めようと努力する中、AIがコーディングやライティングを支援するプラットフォームが、効率化を追求する強力な味方として登場している。ChatGPT CanvasとClaude Artifactsという2つの画期的なツールは、この最前線にいる...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 10月 28, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
ChatGPT Canvasは、先進的な言語モデルと直感的なユーザインタフェースをシームレスに統合することで、開発者がコードを書き、プロジェクトを管理し、複雑なアイデアを伝える方法を再定義します。この強力なプラットフォームは、コードを効率化するために設計された無数の機能を提供します。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 10月 8, 2024 | ジェネレーティブAI, LLM / NLP, ニュースレター, プロンプトエンジニアリング
今週の統計： o1は、コーディング課題のための有名なプラットフォームであるCodeforcesで89パーセンタイルにランクされ、卓越したスキルを示しています。(OpenAI)OpenAIの新しいo1モデルは、AIが複雑なクエリを処理して応答する方法のパラダイムシフトを示すものです。その...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 10月 3, 2024 | ジェネレーティブAI, LLM / NLP, プロンプトエンジニアリング
OpenAIのo1モデルは、言語モデルの世界における単なる増分アップデートではない。これは、AIが複雑なクエリを処理し、それに応答する方法のパラダイムシフトを意味する。先行モデルとは異なり、o1は問題を事前に「考える」ように設計されている。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 10月 3, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
企業や研究者が複雑化する課題や新しいLLMモデルの台頭に取り組む中で、「OpenAI o1を特定のニーズに合わせて使うべきか」という疑問が生じる。o1モデルは、推論モデルとして知られる新世代のAIの一部であり、課題に取り組むために設計されている。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 29, 2024 | エンタープライズAI, LLM / NLP, プロンプトエンジニアリング
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)および生成において顕著な能力を発揮する。しかし、複雑な推論タスクに直面すると、これらのモデルは正確で信頼できる結果を出すのに苦労することがある。そこで、Chain-of-Thought（CoT）プロンプトの出番となる。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 29, 2024 | ジェネレーティブAI, LLM / NLP, プロンプトエンジニアリング
Chain-of-Thought（CoT）プロンプトは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を引き出す画期的な手法として注目されている。この技術は、LLMを導くためにステップバイステップの推論例を提供するもので、AIコミュニティで大きな注目を集めている。多くの
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 19, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
大規模言語モデル（LLM）の真の可能性は、その膨大な知識ベースだけでなく、最小限の追加トレーニングで特定のタスクやドメインに適応する能力にある。そこで、数ショットプロンプティングとファインチューニングの概念が重要になる。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 19, 2024 | ジェネレーティブAI, LLM / NLP, リサーチ / 統計
数ショット学習は、機械学習における重要な研究分野として浮上しており、限られたラベル付き例から学習できるアルゴリズムの開発を目指している。この能力は、データが乏しかったり、高価であったり、時間がかかったりする多くの実世界のアプリケーションにとって不可欠である。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 19, 2024 | ジェネレーティブAI, LLM / NLP, ニュースレター
今週の統計調査対象組織のうち72%が2024年にAIを導入しており、これは例年の約50%から大きく飛躍した。(マッキンゼー）メタが最近リリースしたLlama 3.1は、企業の世界に波紋を広げている。この最新のLlamaモデル...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 4, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
顧客サービスのチャットボットからコンテンツ生成まで、さまざまな用途で大規模言語モデル（LLM）への依存が高まる中、LLMのコスト管理という課題がクローズアップされている。LLMの導入と運用に関連する運用コスト...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 4, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
Meta社はこのほど、これまでで最も先進的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるLlama 3.1を発表した。このリリースは、AI技術の民主化における重要なマイルストーンであり、オープンソースとプロプライエタリモデルの間のギャップを埋める可能性がある。Llama...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理と生成において前例のない機能を提供し、エンタープライズ・アプリケーションを変革しています。しかし、企業がLLMの流行に乗る前に、重要な課題がある。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
大規模言語モデル（LLM）がほぼすべての分野や産業を破壊し続ける中、LLMは幻覚というユニークな課題をもたらしている。このようなAIが生成する不正確さは、LLM出力の信頼性と信用性に重大なリスクをもたらす。LLMとは
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
AIエージェントが企業ソリューションにますます普及するにつれ、大規模言語モデル（LLM）のコスト管理は、開発者や企業にとって重要な関心事となっている。LLMは強力ですが、特に規模が大きくなると運用コストが高くなります。
執筆者 グレゴリー・エリアス | 8月 2, 2024 | エンタープライズAI, ジェネレーティブAI, LLM / NLP
AIエージェントが高度化するにつれ、開発者はその信頼性、パフォーマンス、費用対効果を確保する上で大きな課題に直面している。AIエージェントの開発とモニタリングには、以下のような独自のハードルがあります：マルチエージェントの複雑な管理...
執筆者 グレゴリー・エリアス | 7月 3, 2024 | エンタープライズAI, LLM / NLP, ニュースレター
AIエージェントの使用例：KlarnaのAIアシスタントは、Klarnaの顧客サービスチャットの3分の2に相当する230万回の会話を行った。フルタイムのエージェント700人分の仕事をこなし、Klarnaに1TP440万米ドルの利益改善をもたらすと見積もられている。 
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