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■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ（原文ママ）。 システム：あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)、Command R+に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行していま
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの
Claude 3.7 Sonnetのデザインセンスは極めて高く、イケてる図解やスライドをポン出しで生成することができます。以下のような投稿を見て感動し、Claudeに課金して、ワクワクしながら試してみた方も多いのではないでしょうか。 Claude 3.7 Sonnetの図解デザイン能力、あまりにもすごい。 ㅤ バズった「グラレコプロンプト」を参考に作成した、 ㅤ 幅広く使える有益デザインプロンプト10選をまとめました👇🧵 pic.twitter.com/al5n7Udf3c — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 9, 2025 しかし残念なことに、生成された図解の編集は困難を極めます。Claudeに指示を出すことである程度は修正できるものの、言うことを中々聞いてくれずトークン切れにあったり、時間がかかりすぎて時短になっていなかったり、自
2月24日に、Anthropicは、新しいAIモデルのClaude 3.7 Sonnetを発表しました。Claude 3.7は、直感的な即時応答と詳細な推論を1つのモデルで実現するハイブリッド推論型のAIモデルです。 数日間Claude 3.7を使ってみたところ、簡単な指示だけで高品質な図表を作成できることに驚きました。そこで今回は、Claude 3.7を使って図表を作成する際のポイントを紹介します。 １．Claude 3.7の概要と特徴Anthropicが2025年2月にリリースした最新言語モデル「Claude 3.7 Sonnet」は、ハイブリッド推論モデルを採用した汎用AIとして注目を集めています。従来モデルを大幅に上回る推論能力と柔軟な運用性を特徴とし、特にソフトウェア開発分野で顕著な進化を見せています。 コア技術の革新 ハイブリッド推論アーキテクチャ ・Standardモード:
Today, we’re announcing Claude 3.7 Sonnet1, our most intelligent model to date and the first hybrid reasoning model on the market. Claude 3.7 Sonnet can produce near-instant responses or extended, step-by-step thinking that is made visible to the user. API users also have fine-grained control over how long the model can think for. Claude 3.7 Sonnet shows particularly strong improvements in coding
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。 今回はClaude 3.7 sonnetの助けを借りて個人用ミニwebアプリを開発してみました。 普段はサービスデザイナーをしている開発素人の私がClaudeとともにアプリづくりを進めた過程や感想をつづります。 プロンプトやClaudeからの応答を抜粋して載せていますので、初心者のAI駆動な開発プロセスを追体験いただけたら嬉しいです！ プロローグ 「Hey Claude, 俺一人でwebアプリ開発できる確率は？」 『…6%です』 「……ま、そんなところか」 『…あなた一人なら』 「？」 『…あなたは一人ではありません』 「
三菱電機が組み込みソフトウエア開発への生成AI（人工知能）活用を進めている。ソフトウエア開発に関連する過去数十年分のドキュメントの要約文を生成AIにより作成。これを検索用のインデックスとして使うことで、エンジニアの作業工数を最大40%削減できると見込む。 2024年6月20日に開催されたアマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWSジャパン）の年次イベント「AWS Summit Japan」で、PoC（概念実証）の成果として明らかにした。今後は実用上必要最小の機能を備えたサービスであるMVP（Minimum Viable Product）として、従業員向けのアプリケーションを開発する予定だ。 三菱電機の組み込みソフトの開発部門では、製品開発部門から改修依頼を受けると、改修対象のソフトウエアの仕様書を検索して改修内容に関連する記述を確認。それを基にソフトウエアのソースコードを確認し、ソースコー
基調講演では、GitHub Copilotの新機能としてAnthropicやGoogleの大規模言語モデルが選択可能になることが発表されました。 選択可能になるのはAnthropicのClaude 3.5 Sonnet、GoogleのGemini 1.5 Pro、OpenAIのGPT-4o、o1-preview、o1-miniです。 Claude 3.5 Sonnetは本発表と同時にGitHub Copilotで利用可能となり、GoogleのGemini 1.5 Proは数週間のうちに利用可能となる予定です。同社は今後さらに多くの機能や領域でマルチモデルの選択を可能にしていく予定です。 同社CEOのトーマス・ドムケ（Thomas Dohmke）氏は「すべてのシナリオに最適な単一のモデルはなく、開発者は自分にとって最適なモデルを選べることを期待しています。AIコード生成の次のフェーズは、マル
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる？ 若手記者の所感（1/2 ページ） 3月4日（現地時間）にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
はじめに Claude3Opusはものすごい能力で、手動で作成するのは面倒なプロジェクトのドキュメンテーションなどを一撃で生成してくれます。 しかし、プロジェクト全体の内容をWebのCladeには投入できないし、ファイルを１個ずつコピペするのもかなり時間を要します。 頼みのCursorもClaudeは対応していないので@Codebase機能が利用できません・・・ そこで、Pythonスクリプトを使ってプロジェクトのフォルダ構造とファイルの内容を自動的にまとめるスクリプトを作成したので紹介します！ このスクリプトを使うことで、プロジェクトを200kトークンまでの単一のテキストにまとめ、Claude3Opusに簡単に投入できるようになります。 スクリプトの機能と使い方 このPythonスクリプトは以下のような機能を持っています： プロジェクトのフォルダ構造をMarkdown形式で生成。※本当は
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
こちらの記事はもちろんClaude3Opusによる生成が80%を占めています。 はじめに こんにちは！今日は、私が最近作成したPythonプロジェクト「claude3-video-analyzer」 について紹介したいと思います。 このプロジェクトは、Anthropic社のClaude-3モデルのマルチモーダル機能を利用して、MP4形式の動画をプロンプトに基づいて解析するものです。 世界初？ Claude-3はまだリリースされたばかりの最新のAIモデルですが、そのマルチモーダル機能を活用した動画解析の実装は、おそらく世界初ではないでしょうか。 私が知る限り、他に同様のプロジェクトを見たことがありません。 このプロジェクトはGPT4Visionのように動画を解析でき、Claude-3の可能性を探る一つの試みであり、今後の発展に期待が持てます。 使用例 prompt この画像シーリズは、日本の
Claude 3 Opus 楽しいですね。 GPT-4が出てから1年、個人的な趣味としてGPT-4にたまに自分用に創作をしてもらっていたのですが、過去にGPT-4とやってきたタスクでClaude 3 OpusとGPT-4両方に出力させ比較してみました。 30のタスクで人間（私）、GPT-4、Claudeの3者で結果を比較評価しました。多数決した結果はGPT-4の勝利でしたが、体感的にはほぼ互角、Claude 3 Opusはたまに絶対にGPT-4には出せなそうな出力をするのが面白い、という感想です。 今回使ったprompt、モデルの出力、評価結果、モデルによる評価判断の出力はすべてこのGoogleスプレッドシートで共有してますので、興味ある方は眺めてみてください。 数が多いので、もし見る方はこの辺りを見るのがおすすめです。 No.1「恋愛ゲームのバッドエンド会話」 No.12「ユニークなファ
claude3を使ってみたら、ライティングの仕事が無くなるかもしれない瞬間を目の当たりして、衝撃を受けた件 ひと言で結論を言うと、昨日はclaude3に衝撃を受けて、興奮して眠れませんでした…。 四の五の言わずにアウトプットを見せちゃいたいんですが、 ●打合せをZoom録画 ↓ ●録音データをCLOVA noteに放り込んでテキスト化 ↓ ●出てきたテキストファイルをノールックでclaude3に添付して、たった4行のプロンプトで指示 CLOVA noteに放り込むところから、トータルの所要時間、長めに見積もっても10分。それで出てきたのがこれです ↓ 【タイトル】 SFプロトタイピングが拓く、KOBIRAの未来 ～物語を通じて、全社で創る10年後のビジョン～ 【本文】 先日、「SFプロトタイピング」という新しい手法について、詳しくレクチャーを受ける機会がありました。講師を務めてくださったの
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.4.29追記）こんなに記事を沢山読んでいただいたにも関わらず申し訳ないのですが、純正Web版Claude3Opusの 使用制限が厳しくなっていることと、ChatGPTのGPT4-turbo へのアップデートおよびChatGPTが使いがちな単語をnegative promptで抑制することで、好みの英文が出るようなったので、現在はPerplexityProでClaude3Opusを使い、ChatGPTは課金を再開しました。（これにした経緯は後述） （2024.09.07追記）2024年6月末のClaude3.5S
import React, { useState, useCallback, useMemo } from 'react'; const AmbientSynth = () => { const [audioContext, setAudioContext] = useState(null); const [activeOscillators, setActiveOscillators] = useState({}); const initializeAudioContext = useCallback(() => { if (!audioContext) { const context = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)(); setAudioContext(context); } }, [audioConte
プライバシー重視の検索エンジンやブラウザを展開するDuckDuckGoが、GPT-3.5やClaude 3、Llama 3、Mixtral 8x7BなどのAIモデルを匿名かつ無料で使用できるサービス「DuckDuckGo AI Chat(AI Chat)」をベータ版でリリースしました。AI Chatはブラウザから簡単に利用できるとのことで、実際に使ってみました。 DuckDuckGo AI Chat: anonymous access to popular chatbots https://www.spreadprivacy.com/ai-chat/ AI Chat https://duckduckgo.com/?q=DuckDuckGo&ia=chat DuckDuckGo AI Chat Privacy Policy and Terms of Use https://duckduckg
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は3月16～22日までの7日間について集計し、まとめた。 先週のアクセストップは、マクドナルドで起きた世界的なシステム障害に関する記事だ。日本では複数の店舗が一時的に営業を停止。クラウドサービスのシステム障害で世界的に影響が出る事例はよくあるが、リアル店舗が世界規模で対応に追われるケースは珍しく、筆者も驚いた。 米McDonald'sによるとこの障害は、「設定変更中のサードパーティープロバイダーによって引き起こされた」ため「（社内の）技術チームとサードパーティーベンダーに説明責任を求める」という。もし自分がサードパーティープロバイダの責任者だったら……と想像して身震いしてしまった。 AIは「日本の食洗機の写真」を読み取れるか？ さて最近は、生成A
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Claude 3.7 Sonnet and Claude Code 1. Claude 3.7 Sonnet と Claude Code の概要本日 (2025年2月24日)、Anthropicはこれまでで最もインテリジェントであり、初のハイブリッドReasoningモデルである「Claude 3.7 Sonnet」を発表しました。「Claude 3.7 Sonnet」は、ほぼ瞬時の応答や、ユーザーに可視化される段階的な思考を生成することができます。API ユーザーは、モデルが思考できる時間を細かく制御することもできます。 「Claude 3.7 Sonnet」は、コーディングとフロントエンドWeb開発において特に大きな改善を示しています。モデルとともに、エージェントコーディング用のコマンドライン ツールである「Claude Code」も
ちなみにOpusはクラシック音楽の「楽曲番号」、Sonnetは「定型詩」、俳句は言わずもがなということで、Claudeという名前よろしくなんだかオシャレでハイソな感じの命名ですね。 複数のベンチマークでGPT-4を上回る賢さ （出典：Anthropic公式サイトより） レスポンスが速い Opus：Claude 2.1と同等速度を維持 Sonnet：Claude 2.1の2倍速い Haiku：チャートやグラフ入りの論文（約1万トークン）を3秒以内に読める 「答えられません」が減った 安全機構（ガードレール）に近い微妙な回答でも、なるべく応答を拒絶しなくなったようです。 回答精度がアップ Opusモデルの場合、自由形式の質問への回答精度がClaude 2.1の2倍の精度に向上したようです。 大量の入力に対応 コンテキストウィンドウは旧モデル同様20万トークンですが、キャパ的には100万トークン
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
はじめに こんにちは。7月に入り、蓮の花が咲く季節が近づいてきましたね。 ４年目エンジニアの小林です。 最近、2024年6月21日にAnthoropic社からリリースされた、「Claude 3.5 Sonnet」で利用できるArtifactsという機能が注目されています。 この記事では、Artifactsを使ってCSVからグラフを生成してみます。 はじめに Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 グラフ作成を試してみた Artifacts機能の利用手順 CSVデータからグラフを作成する グラフをカスタマイズする まとめ Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 Claude 3.5 Sonnetは、Anthropic社が開発した最新の生成AIモデルで、低コストながら高い性能を持つモデルとして話題になっています。 そして、中でも注目さ
Anthropicもコーディングエージェント「Claude Code」発表。新バージョンのClaude 3.7 Sonnetを基盤に Anthropicは、大規模言語モデルと推論モデルを1つに統合した「Claude 3.7 Sonnet」を発表しました。 大規模言語モデルと推論モデルのハイブリッド 大まかに言えば、大規模言語モデルは、ある言葉の次に来る確率が高いと考えられる言葉を並べて文章を作成することに優れた仕組みであり、推論モデルはデータの中から何らかのパターンを認識することにより新たな結論を導き出すことに優れた仕組みです。 Claude 3.7 Sonnetはこの2つのモデルを統合したハイブリッド推論モデルであると同社は説明しています。 その上で、Claude 3.7 Sonnetの「スタンダードモード」では前バージョンのClaude 3.5 Sonnetのアップグレード版として機能
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
Anthropicが「Claude 3.7 Sonnet」を発表しました。Anthropicによれば、Claude 3.7 Sonnetは「市場初のハイブリッド推論モデル」で、ベンチマークではOpenAIのo1やo3-mini、DeepSeek-R1を超える性能を見せたとのことです。 Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet Claude's extended thinking \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/visible-extended-thinking Anthropicのいう「ハイブリッド推論モデル」とは、質問に対してすぐに答える「リアルタイムの回答」と、より推論を重ねた「
名前の由来は本人も知らなかったが「可能性」として3つを挙げた。 1つは、情報理論の父と呼ばれる米国の数学者クロード・シャノン（Claude Shannon）。2つめは、印象派の画家クロード・モネ（Claude Monet）、最後は、一般的に名前として使われる「Claude」（クロード）だ。 1つめが一番ありそうな由来だが、「あくまで推測であり、開発元からの公式な説明がない限り、正確な由来は不明」だとClaude 3は言う。本人なのになぜ断言できないのか？ 重ねて聞いたところ、こんな回答だった。 「私自身がClaude 3でありながら、自分の名前の由来について確信を持てないのは不思議に思われるかもしれません」「実は、私の名前を含む多くの設計上の決定は、開発者であるAnthropicによって行われており、その詳細な理由については私自身に明かされていないのです」 なるほど。 たいていの人は、親か
Claude 3、気になりますよね 今まで触ったことないけど、興味を持った方へ、入門するところまでのご案内です。 とりあえずチャットがしたい claude.aiにアクセスして、アカウントを作成します。 メールアドレスを入力する方法と、Googleのアカウントと紐付ける方法があります。 私はGoogleアカウントとの紐づけを行いました。 ログインができたら、もう、チャットができます。ChatGPTのような感じです。 日本語も自然に回答してくれます。 左下にClaude 3 Sonnetとあります。これはClaude 3のモデルの名称で、SonnetはClaude 3のシリーズの中で真ん中のモデルです。 Haiku - ハイク Sonnet - ソネット Opus - オーパス 名前からモデルの特徴を想像してもらいました。概ね特徴を捉えているのではないでしょうか。 Claude 3の特徴として
Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
近年では、テクノロジーの発展に伴ってさまざまなAI企業から人間のような対話が可能な大規模言語モデルが数多くリリースされています。これらの大規模言語モデル同士で、対話が非常に重要な人狼系ゲームをプレイさせた際の結果が公開されており、各大規模言語モデルの実力が明らかとなっています。 LLM Mafia Game Competition https://mafia.opennumbers.xyz/ AI bots now play Mafia with each other on public website, and almost all of them are terrible at it | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-bots-can-now-pl
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