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生成AIを牽引するOpenAI

人工知能の研究開発を行う組織、「オープンエーアイ」は、営利を目的とする「オープンエーアイエルピー」と、公益を目的とする「オープンエーアイインク」という、二つの組織が組み合わさってできています。この複雑な構成は、人工知能技術を進歩させ、広く世の中に役立てたいという大きな目標と、研究開発を続けるためのお金を集め、組織を安定して運営していくという現実的な課題を、両立させるための工夫です。「オープンエーアイインク」は、営利を目的としない公益法人として、人工知能技術が安全に開発され、正しく使われるように努め、その成果を広く社会に還元することを目指しています。一方、「オープンエーアイエルピー」は、営利を目的とする法人として、人工知能技術を商品化し、資金を集め、更なる研究開発を推し進める役割を担っています。この二つの組織が互いに協力し合うことで、「オープンエーアイ」は人工知能技術の開発と普及をバランス良く進めているのです。「オープンエーアイ」が設立された当初の理念は、人間と同じくらいの知能を持つ人工知能を開発し、その利益を全ての人類が等しく享受できるようにすることでした。この理念は、人工知能技術が持つ大きな可能性を最大限に引き出し、人類全体の進歩に貢献したいという強い信念に基づいています。人工知能技術が急速に発展し、社会への影響がますます大きくなる中で、この設立当初の理念は、「オープンエーアイ」の活動を支える重要な柱であり続けています。 人工知能の未来を形作る上で、この二つの組織のバランスのとれた協力体制が、重要な役割を果たしていくと考えられます。 倫理的な配慮と、持続可能な開発体制を両立させることで、「オープンエーアイ」は、人工知能技術の健全な発展を目指していきます。
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プロンプトエンジニアリングとは何か?

近年の技術の進歩によって、人工知能は驚くほどの発展を遂げてきました。特に、文章や絵などを作り出す人工知能は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらしています。こうした人工知能は、与えられた指示に従って結果を出力します。この指示のことを「きっかけの言葉」と呼ぶことにします。きっかけの言葉をより良いものにすることで、より望ましい結果を得る技術を「きっかけ言葉工学」と呼びます。 きっかけ言葉工学は、人工知能が持つ潜在能力を最大限に引き出すために欠かせない技術と言えるでしょう。適切な指示を与えることで、人工知能は期待通りの結果を生み出し、私たちの創造力や生産性を高めてくれます。 例えば、絵を描く人工知能に「猫の絵を描いて」と指示するだけでは、ありきたりな猫の絵しか出てこないかもしれません。しかし、「毛並みがふさふさで、青い目をした三毛猫が、窓辺で日向ぼっこをしている様子を描いて。背景には赤い屋根の家が見えるように」とより具体的な指示を与えることで、より具体的で生き生きとした絵を描くことができます。まるで魔法の呪文のように、きっかけの言葉は人工知能を操るための鍵なのです。 きっかけ言葉工学は、単に言葉を入力するだけでなく、言葉の選び方や組み合わせ、指示の順番などを工夫することで、人工知能の出力結果を調整する技術です。人工知能の種類や目的によって、効果的な指示の与え方は異なります。そのため、どのような指示が効果的かを常に研究し続けることが重要です。きっかけ言葉工学を学ぶことで、人工知能をより効果的に活用し、私たちの生活をより豊かにすることができるでしょう。
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外部ツールで進化するLLM

近年の技術の進歩によって、巨大な言葉のモデルは目覚ましい発展を遂げました。このモデルは、膨大な量の文章データを学習することで、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出すことができます。しかし、これらのモデル単体では、情報の正しさや最新の情報への対応といった面で限界があることも明らかになっています。例えば、学習データに含まれていない最新の情報については、正確な回答を返すことができません。また、計算や推論が必要なタスクも苦手としています。 そこで、言葉のモデルの能力をさらに高める方法として、外部の道具を使う手法が注目を集めています。これは、拡張言葉モデルと呼ばれ、様々な道具と連携することで、より高度な作業をこなせるようになります。従来の言葉モデルは、学習したデータに基づいて文章を作るだけでしたが、拡張言葉モデルは、外部の道具を使うことで、より現実世界に合った、正しく最新の情報を反映した文章を作ることができるのです。 例えば、計算が必要な質問に対しては、電卓の機能を持つ道具と連携することで正確な答えを返すことができます。また、最新のニュース記事を検索する道具と連携することで、学習データに含まれていない最新の情報についても、正しい内容を盛り込んだ文章を作成することが可能になります。さらに、翻訳ツールと連携すれば、多言語に対応した文章生成も可能になります。 このように、拡張言葉モデルは、言葉のモデルが単なる文章作成道具から、より高度な情報処理道具へと進化していくための重要な一歩と言えるでしょう。今後、様々な道具との連携が進み、さらに高度な作業をこなせるようになることで、私たちの生活をより豊かにしてくれることが期待されます。
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コード生成で作る賢い助っ人

自ら動くプログラム、いわゆるエージェントは、まるで人間の秘書のように指示された仕事を正確にこなし、自ら考え行動することができます。これは、あらかじめ決められた手順に従うだけの従来のプログラムとは大きく異なり、まるで知性を持っているかのように振る舞います。 例えば、顧客からの問い合わせに自動で返答するお喋り案内係を想像してみてください。これはエージェントの一種で、顧客の様々な質問に対して適切な答えを返します。複雑な質問や予想外の質問に対しても、過去のやり取りから学習し、より的確な回答を生成することができます。まるで人間のように、経験を積むことで成長していくのです。 また、膨大な量の情報を分析し、複雑な計算を瞬時に行うことも得意です。人間では何日もかかるような作業を、エージェントはあっという間にこなすことができます。これは、様々な分野での効率化に大きく貢献しています。例えば、商業分野では、顧客の購買履歴を分析し、おすすめの商品を提示するといった活用がされています。医療分野では、患者の症状から病気を診断する補助をするなど、様々な場面で活躍しています。 さらに、エージェントは状況に応じて最適な判断を下すこともできます。例えば、自動運転車では、周囲の状況を認識し、安全な走行ルートを自ら判断して走行します。これは、人間のドライバーのように、道路状況や交通状況に合わせて運転操作を調整する能力を備えていることを意味します。 このように、自ら考え行動するエージェントは、様々な分野で活躍しており、私たちの生活をより豊かに、より便利にしてくれる頼もしい存在と言えるでしょう。
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大規模言語モデルを使ったサービスの広がり

私たちの暮らしの中で、気づかないうちに言葉の力を操る技術が使われていることを知っていますか?それは「大規模言語モデル」と呼ばれるもので、まるで人間のように自然な言葉で会話したり、文章を書いたりすることができます。身近な例では、携帯電話の音声案内や、買い物の相談に乗ってくれる自動会話、インターネット上の情報をまとめてくれる要約作成など、様々な場面で活躍しています。 例えば、携帯電話に向かって「今日の予定を教えて」と話しかけると、音声案内が今日の予定を読み上げてくれます。これは大規模言語モデルが私たちの言葉を理解し、それに合った情報を提供しているからです。まるで秘書のように、私たちの生活を支えてくれていると言えるでしょう。また、インターネットで買い物をするとき、商品の質問を自動会話で尋ねることがあります。「この服の色違いはありますか?」といった質問に対して、まるで店員のように的確な返答をしてくれます。これも大規模言語モデルの働きによるものです。さらに、長い文章を短くまとめてくれる要約作成にも、この技術が使われています。たくさんの情報の中から重要な点だけを抜き出して、分かりやすくまとめてくれるので、時間短縮にも役立ちます。 このように、大規模言語モデルは私たちの生活をより便利で豊かにするために、様々な形で活躍しています。まるで魔法のような技術ですが、実は複雑な計算に基づいて言葉の意味や関係性を理解し、私たちに役立つ情報を提供しています。今後もますます進化していくこの技術は、私たちの生活をどのように変えていくのでしょうか。想像するだけでワクワクしますね。
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メルカリ、対話型AIで商品検索

株式会社「メルカリ」が2023年に発表した画期的な商品検索機能は、会話形式で商品を探すことを可能にしました。この機能は、同社の運営するフリーマーケットアプリ「メルカリ」と「メルカリShops」で利用できます。基盤となっているのは、対話型の高度な人工知能「ChatGPT」です。 従来の検索方法は、キーワードを入力して合致する商品を表示するものでした。例えば「電車 おもちゃ」といった単語を入力して検索していました。しかし、この新しい検索機能では、まるで店員さんと会話をするように、欲しい商品の詳細を伝えることができます。「子供の誕生日プレゼントに、予算3000円くらいで、5歳の男の子が喜びそうな電車のおもちゃを探しています」のように、具体的な要望を自然な言葉で入力するだけで、人工知能が膨大な商品データの中から最適な商品を選んで提案してくれます。 この対話型の検索方法は、従来のキーワード検索よりも、はるかに直感的で使いやすいものとなっています。まるで実際に買い物しているかのような感覚で商品を探すことができるため、欲しい商品がなかなか見つからないといったもどかしさを感じることが少なくなります。特に、初めてフリーマーケットアプリを使う人や、検索に慣れていない人でも、簡単に希望の商品を見つけることができるでしょう。また、自分の希望を細かく伝えることができるため、より満足度の高い商品探しが期待できます。この革新的な検索機能は、インターネット上の買い物体験を大きく変える可能性を秘めています。
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プロンプトエンジニアリングとは何か

近ごろ、人工知能の技術がものすごい速さで進歩し、私たちの暮らしを大きく変えつつあります。特に、人間と変わらない自然な言葉で会話ができる人工知能、いわゆる大規模言語モデルは、大変な注目を集めています。こうした人工知能は、膨大な量の文章データを学習することで、人間が書いたような文章を作ったり、質問に答えたりすることができるのです。 例えば、ある出来事について詳しい情報を教えてほしい場合、ただ「教えて」と言うだけでは、人工知能はどんな情報を提供すれば良いのか分かりません。そこで、「○○についての情報を教えて」のように、何を知りたいのかを具体的に伝える必要があります。また、人工知能に小説を書いてもらいたい場合、「小説を書いて」とだけ指示するよりも、「主人公は○○で、舞台は○○な小説を書いて」のように、登場人物や舞台設定などを詳しく指定することで、より自分のイメージに近い小説を作ってもらうことができます。 このように、人工知能が私たちの期待通りの結果を出してくれるかどうかは、人工知能への指示の仕方、つまり「何を」「どのように」伝えるかが非常に重要になってきます。この人工知能への指示のことを「指示文」と呼び、より良い結果を得るために、この指示文を工夫し、最適な形にする技術を「指示文作成技術」と言います。 この指示文作成技術は、人工知能を効果的に活用するために欠かせない技術となっています。なぜなら、同じ人工知能を使っても、指示文次第で結果が大きく変わるからです。指示文作成技術を学ぶことで、人工知能の能力を最大限に引き出し、様々な場面で役立てることができるようになります。 これから、この指示文作成技術について、さらに詳しく説明していきます。
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マルチモーダルAIの未来

複数の情報を組み合わせる技術は、複数の種類の情報を一つにまとめて扱う技術のことを指します。これは、人間が五感を通して得た情報を脳で統合し、理解する過程と似ています。例えば、私たちは目で見たもの、耳で聞いたもの、手で触れたものなど、様々な感覚情報を脳でまとめて解釈することで、周りの状況を理解しています。この人間の情報処理能力を機械で再現しようとするのが、複数の情報を組み合わせる技術です。 従来の機械学習では、文字情報や画像認識など、一つの種類の情報処理に特化したものが主流でした。例えば、文章の内容を分析する機械は文章しか扱えず、画像を認識する機械は画像しか扱えませんでした。しかし、現実世界では様々な種類の情報が混在しています。複数の情報を組み合わせる技術は、これらの異なる種類の情報をまとめて処理することで、より高度な理解を可能にします。 例えば、絵を見て何が描かれているかを説明するだけでなく、その絵から物語を作ることもできます。また、声の調子や表情から感情を読み取ることも可能です。さらに、商品の写真と説明文を組み合わせて、商品の魅力をより効果的に伝えることもできます。このように、複数の情報を組み合わせる技術は、機械に人間に近い認識能力を与えるとともに、様々な分野で革新的な応用を生み出す可能性を秘めています。この技術は今後ますます発展し、私たちの生活をより豊かにしていくと期待されています。
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大規模言語モデル:進化する言葉のAI

近年、技術の進歩によって目覚ましい発展を遂げている人工知能の分野において、ひときわ注目を集めているのが「大規模言語モデル」です。 これは、略して「LLM」とも呼ばれています。この技術は、人間が日常的に使っている自然な言葉や文章を理解し、まるで人間が書いたかのような文章を作り出すことができます。この革新的な技術は、私たちの生活に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。 LLMの最大の特徴は、膨大な量のテキストデータを学習している点にあります。インターネット上に公開されている記事や書籍、会話データなど、様々な種類のテキストデータを大量に学習することで、LLMは言葉の意味や文脈を理解するだけでなく、言葉に込められた感情や微妙なニュアンスまでも読み取ることができるようになります。そのため、まるで人間と会話しているかのような、自然でスムーズなやり取りを人工知能と行うことが可能になるのです。 従来の人工知能は、あらかじめ決められたルールに基づいて機械的に応答するものが主流でした。例えば、特定のキーワードに反応して決まった回答を返すといったものです。しかし、LLMは、学習したデータに基づいて、より柔軟で人間らしい応答を生成することができます。質問に対して的確な答えを返すだけでなく、文章の要約や翻訳、物語の作成など、様々なタスクをこなすことができるため、私たちの生活や仕事に役立つ様々な場面での活用が期待されています。例えば、顧客からの問い合わせに自動で対応するシステムや、文章作成を支援するツールなど、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めていると言えるでしょう。
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対話型AIで変わる未来

対話型人工知能とは、人と機械が言葉を交わすことで、まるで人と人との会話のように、機械とやり取りができる技術のことです。従来の機械とのやり取りでは、あらかじめ決められた命令を入力する必要がありました。しかし、この技術を使えば、より人間らしい、柔軟な意思疎通が可能になります。例えば、「明日の天気は?」と問いかければ、「明日は晴れです」と、まるで人と話しているかのように答えてくれます。 この技術の土台となっているのは、自然言語処理と呼ばれる技術です。これは、人の言葉を理解し、適切な返答を作り出すための技術です。機械は、この技術によって私たちの言葉を理解し、必要な情報を提供してくれます。例えば、レストランを探したい時に、「近くの和食屋さんを教えて」と話しかければ、現在地や希望に合ったお店を提案してくれます。 さらに、対話型人工知能は、過去の会話の内容を記憶し、話の流れを理解する能力も備えています。つまり、一度話した内容を覚えていてくれるので、より自然で滑らかな会話が成り立ちます。例えば、「さっき教えてくれたお店を予約したい」と言えば、直前に話題に上がったお店の予約手続きをスムーズに行ってくれます。これは、まるで人間の秘書のように、私たちの指示を理解し、適切な行動をとってくれることを意味します。 このような技術は、様々な場面で活用され始めています。例えば、顧客対応を行うための自動応答システムや、家庭で家電製品を操作するための音声アシスタントなどが挙げられます。また、高齢者や障害を持つ人々の生活支援ツールとしても期待されています。今後、この技術がさらに発展していくことで、私たちの生活はより便利で豊かなものになっていくでしょう。
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対話型AI:ChatGPT入門

「対話型AI」とは、人と会話するように情報のやり取りができる人工知能のことです。まるで人間同士が話しているかのような自然な言葉で、質問への回答だけでなく、文章の作成や様々な作業をこなすことができます。2022年11月に公開された「ChatGPT」は、この対話型AIの代表例であり、世界中で大きな話題となりました。 「ChatGPT」のような対話型AIは、「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれる技術を基礎としています。この技術は、インターネット上にある膨大な量の文章データを学習することで、人間のように言葉を理解し、文章を作り出す能力を身につけます。そのため、まるで人と話しているかのような自然な会話が可能です。従来の人工知能では、人間が特定の指示や命令を入力する必要がありました。しかし、対話型AIは、人間の言葉で質問や依頼をするだけで、まるで秘書やアシスタントのように様々な仕事をこなしてくれます。例えば、文章の要約、翻訳、表計算ソフトの関数作成、プログラミング、小説や脚本、詩や歌詞の作成まで、多岐にわたる作業を支援することができます。 「ChatGPT」の登場は、人工知能と人間の関わり方に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。従来、人工知能は専門家だけが扱う難しい技術というイメージがありました。しかし、対話型AIは、特別な知識がなくても誰でも簡単に利用できます。そのため、多くの人々が人工知能を身近に感じ、日常生活や仕事で活用する機会が増えると考えられます。今後、様々な分野で対話型AIが活用されることで、私たちの生活はより便利で豊かになることが期待されます。また、ビジネスの場面でも、新しいサービスや製品の開発、業務効率の向上など、様々な場面で革新的な変化が起きる可能性があります。まさに、人工知能と人間がより密接に関わり合う、新しい時代の幕開けと言えるでしょう。
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文章生成AI:GPT入門

近頃、文章を自動で作る技術が話題になっています。この技術の中心にあるのが、人間のように自然な文章を作る、革新的な言葉の模型です。この模型は、膨大な量の文章を学習することで、まるで人が書いたような文章を作り出すことができます。 この言葉の模型は、文章を作るための訓練をあらかじめ受けていることから「文章生成のための事前学習済み変換器」と呼ばれています。この模型は、インターネット上にある様々な文章データを読み込み、言葉の使い方や文の構成などを学習します。大量のデータを学習することで、文脈を理解し、適切な言葉を選び、自然で滑らかな文章を生成することが可能になります。 この技術は、様々な場面で活用されることが期待されています。例えば、お客さまからの問い合わせに自動で返答するシステムや、新聞記事の作成、物語や脚本の執筆支援など、活用の可能性は無限に広がっています。これまで人間が行っていた作業を自動化することで、時間や労力を大幅に削減できる可能性があります。 この技術は、日々進化を続けています。最新の技術では、絵の内容を理解する機能も備え、より高度な作業にも対応できるようになっています。例えば、絵の内容を説明する文章を自動で生成したり、絵に合わせて物語を作ったりすることも可能です。 この技術の進歩は、私たちの暮らしや仕事に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。文章作成の自動化によって、より多くの情報が迅速に共有され、人々のコミュニケーションがより豊かになることが期待されています。また、新しい仕事やサービスが生まれる可能性もあり、今後の発展に注目が集まっています。
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BERT:言葉の意味を深く理解する技術

「BERT」とは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を縮めた言葉で、二千十八年十月に公表された、言葉を扱う技術における画期的な成果です。この技術は、人間が言葉を理解する過程に近づけた画期的な仕組みを持っています。 従来の技術では、文章を左から右、あるいは右から左へと、一方向にのみ読んで理解しようと試みていました。これは、まるで本のページをめくる手を止めずに、一行ずつしか見ないようなものです。これでは、文章全体の意味を深く理解することは難しいでしょう。例えば、「銀行の窓口」と「窓口の銀行」では、「窓口」と「銀行」という言葉の順番が入れ替わっているだけで、意味が全く変わってしまいます。従来の一方向からの読み取りでは、このような言葉の並びがもたらす意味の違いを捉えきれませんでした。 BERTは、この問題を解決するために、文章を双方向、つまり前後両方から同時に読み取るという画期的な方法を採用しました。これは、まるで文章全体を見渡しながら、それぞれの言葉の前後の関係性を理解するようなものです。人間が文章を読むときのように、前後の文脈を理解することで、より正確に言葉の意味を捉えることができるのです。「銀行の窓口」と「窓口の銀行」のような例でも、BERTは前後の言葉の関係性から、それぞれが異なる意味を持つことを理解できます。 この双方向からの読み取りによって、BERTは人間に近い形で言葉の意味を理解できるようになりました。その結果、文章の分類や、質問応答、機械翻訳など、様々な言葉に関する作業において、従来の技術をはるかに超える成果を上げることができました。まさに、言葉の理解を新たな段階へと進めた技術と言えるでしょう。
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目標達成を自動化!革新的AIツール、エージェントGPT

これまでの対話式の知能機械は、人が指示を出して初めて仕事をしていました。たとえば、文章を書いてもらうためには、どんな文章を書いてほしいのか、細かく指示を出す必要がありました。しかし、新しい知能機械であるエージェントGPTは大きく違います。まるで有能な秘書のように、利用者は最終的な目的だけを伝えれば良いのです。 例えば、「来月の社員旅行の計画を立てて」と指示を出すと、エージェントGPTは旅行の行き先候補をいくつか提案し、それぞれの場所の見どころや宿泊施設、交通手段、費用などを調べて提示してくれます。さらに、参加者の好みや予算を考慮した上で最適な計画を立案し、予約まで行ってくれるかもしれません。 利用者は、細かい指示を出す必要はありません。エージェントGPTは、目的を達成するために必要な手順を自分で考え、実行してくれます。これは、まるで人間の頭脳のように、自ら考えて行動できる知能機械が誕生したことを意味します。 このような知能機械は、私たちの暮らしや仕事のやり方を大きく変える可能性を秘めています。例えば、買い物や料理、掃除などの家事を代行してくれるだけでなく、仕事のスケジュール管理や資料作成など、様々な業務を効率化してくれるでしょう。今まで人が行っていた多くの作業を、知能機械が代わりに行ってくれるようになるのです。 これは知能機械技術の大きな進歩です。まるでSF映画で見ていたような未来が、すぐそこまで来ていると言えるでしょう。この技術がさらに発展していくことで、私たちの生活はより便利で豊かなものになっていくと期待されます。