AIエージェントが出てきたことで、生成AIでできることは「数行のコード生成」から「アプリケーション全体の構築」へと広がりつつある。AIチャットbot「ChatGPT」の登場とともに始まった“開発者の仕事の変化”に関する議論は、さらに熱を帯びている。 「バイブコーディング」(Vibe Coding)という用語が広く使われるようになったのは、2025年2月に短文投稿サイト「X」(旧Twitter)に投稿されたあるポストがきっかけだった。書き込んだのはAI教育企業Eureka Labsの創業者であり、Teslaの元AIディレクターにして、OpenAIの創業チームの一員でもあったアンドレイ・カーパシー氏だ。 そのポストでカーパシー氏は、バイブコーディングについて「雰囲気(Vibe)に身を委ね、想定外のものを受け入れ、コードの存在さえ忘れる」アプローチだと説明する。使用するツールの出力をコードのレベ
米OpenAIは8月5日(現地時間)、オープンウェイトのAIモデル「gpt-oss」を発表した。データセンターやハイエンドPC向けの大規模モデル「gpt-oss-120b」と一般向けのPCでも稼働する中規模モデル「gpt-oss-20b」の2種類を公開。いずれもApache 2.0のライセンスで公開しており、Hugging FaceやGitHubからダウンロードして利用できる。 gpt-ossは、推論機能に特化したリーズニングモデルで、開発者向けに公開したもの。特に120bの性能は、OpenAIがすでにChatGPT上で提供しているリーズニングモデル「o4-mini」や「o3」に匹敵し、20bはそれよりも小型な分、性能は下がるが数学系のベンチマークではo3に匹敵する。なお120bは、NVIDIAのGPU「H100」1枚で動くサイズであり、20bはハイエンドGPUを搭載したデスクトップPCや
「ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚(ハルシネーション)を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp
日本電信電話(NTT)は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル(LLM)「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量版で70億と、OpenAIが提供する「GPT-3」の25分の1程度しかない。これによって、1つのGPUで動作し、大規模ハードウェア不要で事務所内でのオンプレミス利用にも対応する。 2つ目の特徴は「世界トップレベルの日本語処理能力」だ。パラメーターを軽量化したにも関わらず、GPT3.5と日本語性能で比較した場合の勝率は8割を超え、英語においても高い処理能力を達成しているという。さらに、マルチモーダルにも対応し、パワーポイントの図表読解や聴覚も備える。
1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・o1・o1-mini : 応答する前により多くの時間をかけて思考するように訓練されているモデル ・GPT-4o : GPT-4よりも安価で高速な、最も先進的なマルチモーダルフラッグシップモデル ・GPT-4 : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検
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