GPT-4とChatGPTの代替による生成AI API

ジェネレーティブAIとは何か?

ジェネレーティブAIとは、テキスト生成モデルを設計する空想的な言葉である。これらのモデルは、テキストの一部を入力として受け取り、あなたの最初の入力の精神に従って、あなたのために残りのテキストを生成する。生成されるテキストをどの程度の大きさにするか、また、入力に含まれるコンテキストをどの程度モデルに渡すかは、あなた次第である。

例えば、次のような文章があるとしよう:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model

さて、上記のテキストから約250語を生成したいとしよう。あなたのテキストをモデルに送るだけで、残りを生成してくれる:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model that does what every model should do: predict your future behavior. It's very effective at detecting patterns in your real-time input, predicting upcoming events and responses that you may not even consider. LLaMA 3's power consists of a set of internal neural processes that are extremely accurate. But at the same time that results are good, they need to be fast. So LLaMA 3 is designed to run on the server. To speed up your results, you may need to use the cloud. Here's why: you may be storing your business data in the cloud. And using the cloud may mean that you can't get your data into the Natural Language Processing process because you have to transfer everything over the cloud.

基礎的な生成モデルには通常、何を期待しているのかを理解するための「プロンプト・エンジニアリング」が必要である。プロンプト・エンジニアリングについて詳しくは、数発学習についての記事をご覧ください: これ.

一度特定のユースケースで微調整されると、これらの生成モデルはさらに素晴らしい結果を出すことができる。最近の生成モデルのほとんどは、実際に、プロンプトエンジニアリングを必要とせずに人間の指示を理解するように微調整されています(「インストラクト」モデルとしても知られています)。このようなインストラクト・モデルの使用方法については、専用のガイドをご覧ください: これ.

センチメント分析、文法・スペル修正、質問応答、コード生成、機械翻訳、意図分類、言い換え...などなど、高度で汎用性の高いモデルを使用する限り、生成モデルによってあらゆるAIのユースケースを実現することができる!

ジェネレーティブAI

なぜ生成AIモデルを使うのか?

生成AIは、文章理解や文章作成に関連するあらゆる種類のタスクを自動化する素晴らしい方法だ。いくつか例を挙げよう。

マーケティング・コンテンツ生成

コンテンツ作成は今日のSEOにとって極めて重要だが、面倒な作業でもある。専用のAIモデルに任せて、もっと重要なことに集中してはどうだろう?

チャットボット

AIチャットボットは、問い合わせに24時間365日即座に対応することで、顧客サービスの効率性と可用性を大幅に高め、顧客満足度を向上させることができる。また、定型的なタスクを自動化できるため、企業は人的リソースをより複雑な問題や戦略的イニシアチブに割り当てることができる。

文法とスペルの訂正

AIベースのスペルチェックは、ビジネスコミュニケーションの専門性と読みやすさを大幅に向上させ、誤解の可能性を減らし、企業の評判を高めることができます。また、文書作成や電子メールのやり取りを効率化し、時間を節約するとともに、従業員が手作業でエラーを発見する負担を軽減します。

要約

サマライゼーションは、長いビジネス文書、レポート、コミュニケーションを簡潔で消化しやすい要約に変換し、時間を節約して、重要な洞察や意思決定にすばやくアクセスできるようにします。これにより、意思決定が改善され、生産性が向上し、組織のあらゆるレベルにわたって情報の保持が強化されます。

NLPクラウドのジェネレーティブAI API

NLP Cloud は、LLaMA 3、ChatDolphin、Mixtral 8x7B、Yi 34B などですぐにテキスト生成を実行できる生成 AI API を提案します。これらのモデルはChatGPT、GPT-3.5、GPT-4の強力な代替です。あなたは、私たちの事前訓練されたモデルを使用するか、独自の生成モデルをアップロードするか、または完全にあなたのユースケースに合わせて独自の生成モデルを微調整することができます。

詳細については、生成モデルに関するドキュメントを参照してください。 これ.

生成AIをローカルでテストするのは一つのことですが、本番で確実に使用するのは別のことです。NLPクラウドを使えば、その両方を行うことができます!

よくある質問

テキスト生成AIとは何か?

テキスト生成AIとは、既存のテキストの膨大なデータセットから学習することで、ストーリー、記事、コードなど、書かれたコンテンツを自動的に作成するように設計された人工知能システムを指す。データ内のパターン、文脈、構造を分析し、さまざまなトピックに関する、首尾一貫した、文脈に関連した新しいテキストを生成する。

ジェネレーティブAI、ディープラーニング、機械学習の違いは?

ジェネレーティブAIは、実際のデータを模倣した新しいデータインスタンス(画像、テキスト、音楽など)を作成することに焦点を当て、ディープラーニングは、大量のデータから学習するために複数の層を持つニューラルネットワークを使用し、機械学習は、コンピュータがそれぞれのタスクを明示的にプログラムされることなく実行できるようにするアルゴリズムと統計モデルを包含する、より広範な分野であり、ディープラーニングはそのサブセットである。要するに、生成AIは複雑さから学ぶ高度な方法を提供し、ディープラーニングはデータから学ぶことをコンピューターに教える包括的な原理である。

ジェネレーティブAIは他の人工知能とどう違うのですか?

生成AIは、新しいデータインスタンスを生成することなく既存のデータを理解し学習することに重点を置く従来のAIとは異なり、学習データに似た新しいデータインスタンス(画像、テキスト、音声など)を生成する能力によって、他のタイプの人工知能とは異なる。生成的逆数ネットワーク(GAN)や変分オートエンコーダ(VAE)のようなモデルを使用して、実世界のデータと区別できない新しい出力を生成する。

業界を超えたジェネレーティブAIの実用的な応用例とは?

ジェネレーティブAIは、テーラーメイドの広告やソーシャルメディアコンテンツの生成など、マーケティングにおけるパーソナライズされたコンテンツ作成を可能にすることで、業界に革命をもたらしている。エンターテインメント業界では、映画やビデオゲーム用のリアルなCGI(コンピュータ・ジェネレーテッド・イメージ)の開発に役立っている。さらに研究開発では、ジェネレーティブAIが分子構造を予測し、新規化合物を生成することで創薬を加速し、実験室での実験にかかる時間とコストを削減する。

顧客体験を向上させるために、企業はどのようにジェネレーティブAIを活用しているのだろうか?

企業はジェネレーティブAIを活用して、顧客とのやり取りや対応をリアルタイムでパーソナライズし、顧客サービスの妥当性と効率を向上させている。さらに、特定の顧客の嗜好やニーズを満たす、没入型かつカスタマイズされたコンテンツ、製品の推奨、体験を作成し、全体的な満足度とエンゲージメントを高めている。

ジェネレーティブAIの運用を可能にするキーテクノロジーとは?

ジェネレーティブAIは、主に機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークによって動作し、ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク(GAN)やトランスフォーマーのような技術は、テキスト生成、画像作成、言語翻訳などのタスクで特に重要である。これらのモデルを効果的にトレーニングするためには、高性能なコンピューティング・リソースと膨大なデータセットも不可欠である。

ニューラルネットワークは、生成AIシステムの機能性にどのように貢献するのか?

ニューラルネットワークは、膨大なデータセットのパターン、特徴、関係を学習し、元のデータを模倣した新しいデータインスタンスの生成を可能にすることで、生成AIシステムの基盤として機能する。この能力は、AIが複雑なパターンを正確に理解し、再現しなければならない画像合成や音声合成などのアプリケーションにおいて極めて重要である。

生成AIモデルのトレーニングにおける課題とは?

生成AIモデルのトレーニングは、学習するために膨大な量のデータを必要とし、バイアスを永続させたり無意味な結果を生成したりすることなく、生成されたアウトプットの正確性と多様性を確保するといった課題に直面している。さらに、これらのモデルは多くの場合、多大な計算資源を必要とするため、学習には費用と時間がかかる。

生成AIの精度をどう評価するか?

生成AIモデルの評価には、一般的に、予測タスクの場合は精度、精度、リコール、F1スコア、自然言語生成の場合はBLEU、画像生成の場合はInception Score(IS)やFréchet Inception Distance(FID)といった特殊なメトリクスを用いた性能評価と、生成された出力の現実性と関連性を判断するための人間による評価による定性的評価が含まれる。

御社のAI APIは、生成AIのためにどのような言語をサポートしていますか?

200言語の生成AIをサポート

ジェネレーティブAI APIを無料で試すことはできますか?

はい、NLPクラウドのすべてのモデルと同様に、生成AI APIエンドポイントは無料でテストできます。

御社のAI APIは、生成AIプロセスにおいてデータのプライバシーとセキュリティをどのように扱っていますか?

NLPクラウドは設計上データプライバシーに重点を置いています。NLPクラウドはAPIでお客様が行ったリクエストの内容を記録したり保存したりしません。NLPクラウドはHIPAAとGDPRの両方に準拠しています。