Technology部の菊池です。
弊社LIGは「生成AIコンサルティング」事業の立ち上げに伴い、生成AI関連の情報発信を積極的におこなっています。
当記事では現役エンジニアが気になった生成AI関連のニュースを厳選してお届けします。ぜひご覧ください。
目次
生成AIの気になるニュース
楽天とOpenAI、協業へ
前回のニュースまとめ記事では東京都が全部局で「ChatGPT」を導入したことを取り上げましたが、楽天のような大きなプラットフォーマーもサードパーティ製のAPI連携を利用をスタートしています。おそらく現在は楽天社内でも様々なプロンプトのPoCを実施しているのではないでしょうか。
生成AIのプロンプトの使い方を工夫したり、社内の様々なシステムとAPIをエコシステム的な形で連携させたりすれば、大きなエンゲージメントやUX体験をもたらすことになるでしょう。
楽天のような大企業だけでなく、今後は中小企業やスタートアップでも生成AIを使ったビジネスやサービスの広がりに期待が持てます。
Meta、パーソナリティを持つAIチャットボットの提供を計画か
Meta、パーソナリティを持つAIチャットボットの提供を計画か
FacebookやInstagram、ThreadといったMeta社のSNSにおいて、チャットボット機能が導入される見込みです。
たとえばInstagramでは現在もユーザーのアクセスログを機械学習し、おすすめの投稿をレコメンドする機能があります。今後はプラスアルファのUX体験として、Instagramの各種コンテンツと紐づけて、旅行のアドバイスなどユーザーに様々な提案をおこなってくれるのではないかと予測しています。
先ほどの楽天の例と同じく、既存のシステムやサービスとの連携をおこなったエコシステムによる賜物といえます。
メタ、音声翻訳ＡＩモデルを発表 数十言語に対応
OpenAI社が開発した音声翻訳AI「Whisper」APIの最大の対抗馬と言っても過言ではないでしょう。
すでにGithub上ではPythonやJavaScriptによるライブラリが用意されており、デベロッパーは音声ファイルをPythonやJavaScriptのライブラリに読み込ませることで、Transcriptできます。
さらにファインチューニングも可能で、社内や業界内や特定のコミュニティ内のみでしか使われていない独自のドメイン言語の学習などにも活用できます。
機能的な観点ではWhisper APIと差はないように思えますので、実際にモデルをダウンロードして動作検証してみたい限りです。
OpenAI、GPT-3.5 Turboのファインチューニングに対応 常に日本語など
OpenAI、GPT-3.5 Turboのファインチューニングに対応 常に日本語など
ローカルや自身でサーバーを用意することが大前提ですが、これにより独自の用語やドメイン言語をトレーニングできるようになり、より精度が高い生成AIを出力できます。
今まではAPIを通じて生成AIを利用するのが主流でしたが、今後はファインチューニングを見越したMLOpsについても実装が必要となりそうです。
ちなみに、GPT-4では2023年秋にファインチューニング機能のリリースが予定されています。
Meta、コーディング用生成AIモデル「Code Llama」リリース
Meta、コーディング用生成AIモデル「Code Llama」リリース
コーディング生成AI「Copilot」と異なるのは、APIが提供されていない点です。ローカルやサーバーに対して自身でモデルを用意して、呼び出しできるようにする必要があります。
したがって使用ハードルはCopilotより若干高めですが、ファインチューニング機能の搭載などが予想されますのでカスタマイズ性は期待できそうです。
生成AI市場において、出力内容の独自性という観点でファインチューニングは重要なキーワードといえます。Metaがリリースしている各種モデルは今後大きく伸びるのではないでしょうか。
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今回の記事が技術トレンドのキャッチアップにおいて、お役に立てれば幸いです。
また、LIGでは生成AIコンサルティング事業をおこなっています。気軽にご相談ください。
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