2026世界人工知能会議で、人型ロボットの実用化が問われる中、逐際動力の張巍氏は「具現化知能は指数関数的成長期にあり、ロボットの頭脳はGPT-3段階に達した」と異論を提示。同社は2022年設立。....
2026年世界AI会議で、逐際動力の創設者張巍氏は、人型ロボットが指数関数的に進化しており、「ロボットの脳」はすでにGPT-3の知能レベルに達していると述べた。進歩は非線形で飛躍的であり、重要な課題は本体製造ではなく、知能的な脳にあると指摘した。....
Google DeepMindのVeo3動画生成モデルはテストで予想を上回る多タスク処理の潜在能力を示し、視覚AIの重要な進展と見なされている。その核心的な突破はゼロサンプル学習能力であり、専門的な訓練なしに複数の複雑な視覚タスクに対応できる点が特徴で、強力な汎化性能を示している。
GoogleのVeo3動画生成モデルが画期的な進歩を達成。GPT-3のようなAIのブレークスルーと評され、追加トレーニングなしで複雑な視覚タスクを自動処理可能に。物体検索、写真修復、迷路攻略、数独解答など幅広い能力を発揮。....
LLMプロンプト管理の簡素化とチームワークの促進
AIアシスタントが、あなたのネット体験をサポートします。
OpenAI GPT-3 APIのウェブインターフェースであり、非常に人気のあるプロンプトエンジニアリングツールです。
AITOPIAのChatGPTサイドバーとGPT-4 Vision＆Geminiを使用して、あらゆるブラウザタブでGPT-3.5とGPT-4を簡単に利用しましょう。
Openai
-
入力トークン/百万
出力トークン/百万
コンテキスト長
$8.75
$70
400
$1.75
$14
$0.35
$2.8
$3.5
$10.5
16
Chatglm
128
$100
$210
$420
32
bigscience
T0++はT5アーキテクチャに基づく自然言語処理モデルで、マルチタスクプロンプトトレーニングによりゼロショットタスク汎化能力を実現し、多くのNLPタスクでGPT-3を上回りながらよりコンパクトです。
openbmb
MiniCPM3-4BはMiniCPMシリーズの第3世代モデルで、全体的な性能がPhi-3.5-mini-InstructとGPT-3.5-Turbo-0125を上回り、最近の複数の7B～9B規模のモデルと同等のパフォーマンスを発揮します。
scb10x
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
AlumiK
LingLongは軽量級の中国語事前学習言語モデルで、GPT-3アーキテクチャに基づいて構築されており、パラメータ規模は3.17億で、計算リソースが限られている研究者に適しています。
Chickaboo
MeowGPT-3.5はGPT-3.5アーキテクチャに基づくマージモデルで、テキスト生成タスクに特化しています。
taeminlee
KULLM3は高度な命令追従能力と流暢な対話特性を備えた韓国語大規模言語モデルで、韓国語の性能においてGPT-3.5-turboに近い。
CreitinGameplays
GPT-3アーキテクチャに基づくフィンランド語大規模言語モデルで、Alpacaデータセットを使用してファインチューニングされ、フィンランド語テキスト生成タスクをサポートします。
macadeliccc
2つのSolar-10.7B命令微調整モデルを統合した大規模言語モデルで、GPT-3.5やGemini Proと同等の性能を持ち、Mixtral-8x7bを上回る
notdiamond
notdiamond-0001 は、クエリリクエストをGPT-3.5とGPT-4のどちらに送信すべきかを自動判断するルーティングモデルで、タスクのニーズに応じて最適なモデルを選択します。
TheBloke
SQLCoder-7BはMistral-7Bをファインチューニングしたモデルで、自然言語からSQLへの変換タスクに特化しており、gpt-3.5-turboや一部のシナリオにおけるgpt-4を上回る性能を発揮します。
inceptionai
JAIS-30Bは300億パラメータのバイリンガル（アラビア語と英語）大規模言語モデルで、GPT-3アーキテクチャを基にALiBi位置埋め込み技術を採用し、アラビア語タスクで最先端の性能を達成しています。
defog
SQLCoder-7Bは自然言語の質問をSQLクエリに変換するために特別に設計された大規模言語モデルで、Mistral-7Bをファインチューニングしており、GPT-3.5-turboを凌駕する性能を持っています。
intlsy
OPTはMeta AIが開発したオープンプリトレーニングTransformer言語モデルで、13億パラメータを含み、GPT-3シリーズモデルに対応
Jais-13b-chatは130億パラメータを有し、アラビア語と英語に最適化されたバイリンガル大規模言語微調整モデルです。GPT-3スタイルのTransformerアーキテクチャを基盤とし、SwiGLU非線形活性化関数とALiBi位置埋め込み技術を採用しており、超長文シーケンスの処理が可能です。
JAIS-13Bは130億パラメータのバイリンガル（アラビア語と英語）事前学習済み大規模言語モデルで、GPT-3アーキテクチャに基づき、アラビア語と英語に最適化されています。
PULI GPT-3SXは67億パラメータを持つハンガリー語GPT-NeoXモデルで、NYTKによって訓練され、ハンガリー語テキスト生成タスクをサポートします。
Defog SQLCoderは現在最も先進的な自然言語からSQLクエリへの変換を行う大規模言語モデルで、GPT-3.5-turboや他の主要なオープンソースモデルよりも優れた性能を発揮します。
Nous-Hermes-13Bは30万以上の命令で微調整された最先端の言語モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能
jondurbin
10万件のGPT-3.5-turbo生成の命令/応答ペアでファインチューニングされた70億パラメータモデルで、13Bモデルに近い性能
cerebras
Cerebras-GPTシリーズの111Mパラメータモデルで、GPT-3スタイルのアーキテクチャを採用し、The Pileデータセットでトレーニングされ、Chinchillaスケーリング則に従って計算最適化を実現しています。
Transformers多言語%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
'%3e%3cpath%20d='M55.2622%2038L48.2289%2022L44.1206%2031.3333H47.2539L45.7872%2034.6667H38.7622L46.0956%2018H37.6706C36.7539%2018%2036.0039%2018.75%2036.0039%2019.6667V36.3333C36.0039%2037.25%2036.7539%2038%2037.6706%2038H55.2622Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M64.3368%2018H50.3535L59.1535%2038H64.3368C65.2535%2038%2066.0035%2037.25%2066.0035%2036.3333V19.6667C66.0035%2018.75%2065.2535%2018%2064.3368%2018ZM63.0868%2034.6667H59.7535V21.3333H63.0868V34.6667Z'%20fill='%23FFCC66'/%3e%3cpath%20d='M89.3379%2026.75V29.25H81.8379V36.75H91.8379V24.25H81.8379V26.75H89.3379ZM84.3379%2034.25V31.75H89.3379V34.25H84.3379Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M103.504%2036.75V29.25H96.0039V26.75H103.504V24.25H93.5039V31.75H101.004V34.25H93.5039V36.75H103.504Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M115.17%2026.75V24.25H105.17V36.75H115.17V34.25H107.67V31.75H115.17V29.25H107.67V26.75H115.17Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M80.1712%2029.25V29.175L78.9962%2028L80.1712%2026.825V20.425L78.9962%2019.25H69.3379V36.75H78.9962L80.1712%2035.575V29.25ZM77.6712%2034.25H71.8379V29.25H77.6712V34.25ZM77.6712%2026.75H71.8379V21.75H77.6712V26.75Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cg%20clip-path='url(%23clip1_644_3948)'%3e%3cpath%20d='M169.59%2022.9827L169.59%2023.6491H177.409L168.175%2032.8822L169.118%2033.8248L178.351%2024.5917L178.352%2032.4106H179.685V22.3164L179.018%2022.3157H169.59V22.9827Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_644_3948'%3e%3crect%20width='80'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(36%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3cclipPath%20id='clip1_644_3948'%3e%3crect%20width='20'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(164%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
