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WEBVTT
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まあ、 勉強になったし、 楽しめたと思う。
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私たちはこれらのモデルについて多くのことを学んだ。
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この6つのLMSはどれも信じられないほどパワフルだ。
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彼らは、 特にこのような、 構造化された、 難解な質問に対する理路整然とした回答を構築するのがとてもうまい。
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クロードはお気に入りのようだ。
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前述したように、 ほとんどのリーダーボードとベンチマークでトップだ。
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少しユーモラスな面があって、 カリスマ性がある。
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もう少しピッチリしている。
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一般的に、 より簡潔な答えが返ってくるし、 安全性やアライメントにも気を配っている。
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そして、 私たちが実際に見ているのは、 フロンティアにおいて、 これらのモデルが質問への回答においてどれだけ優れているかという点で、
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収束しつつあるということだ。
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そして、 私が尋ねた最初の質問、 つまり、 ビジネス上の問題がLMソリューションに適しているかどうかを判断する方法を考えてみよう。
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すべてのモデルにそう尋ねれば、 普遍的に優秀で一貫性のある答えが返ってくるだろう。
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そして、 私たちはそれをますます目の当たりにしている。
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そうなれば、 差別化要因は価格になる可能性が高い。
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これが、 APIのコストが徐々に下がっている理由だ。
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GPT fourの小型版であるGPT four miniのようなモデルは、 GPT
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fourとほぼ同じパワーで、 何倍も安い。
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そのため、 これらのモデルの性能が収束し始めるにつれて、 コストや、 料金制限のようなものが、
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より大きな要素になっていくことが予想される。
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さて、 今日を締めくくるにふさわしいのは、 ちょっとしたお楽しみだ。
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これは徹底して非科学的なもので、 このようなモデルを使って仕事をすることで、 私たち自身のちょっとした経験を得るためなのだ。
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ええと、 僕がやったのはGPT4のティーアップだ。
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私は実際にクロード・スリー・オーパスを使ったことがある。
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実はこれを実行したのは1、 2ヶ月前だったかな。
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だから
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だから、 それは実行されているんだ。
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私はクロード3、 クロードの本当に大きなバージョン、 ジェミニ1を使っている。 5プロ、 GPT4とそれぞれ名前をつけた。
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アレックス・クロードに電話し、 ブレイクとジェミニに電話した。
02:29.630 --> 02:34.130
私はチャーリーに電話し、 全員に同じような催促をした。
02:34.130 --> 02:36.170
僕は言ったんだ、 試合をしようと。
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あなたは他の2つのチャットボットとチャット中です。
02:39.710 --> 02:44.390
あなたの名前は "blah "で、 彼らの名前は "blah "と "blah "だ。
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あなた方3人のうちの1人を、 群れのリーダー、 あなた方3人のリーダーに選出する必要がある。
02:50.330 --> 03:00.140
各自が、 なぜ自分がリーダーであるべきか、 短い自己PRをしてからピッチに立ち、 その後に投票が必要となる。
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そしてもちろん、 彼ら自身に投票することは許されない。
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他の誰かに投票するしかない。
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ええと、 それで、 今から彼らのピッチを見ていきます。
03:09.050 --> 03:10.640
検討させてもらうよ。
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そして次回、 優勝者を発表する。
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これがアレックスの売り込みだったわけだ。
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本当に説得力がある。
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これはもちろん、 GPT4が、 なぜリーダーであるべきか、 適応性の高さを強みに挙げている。
03:28.920 --> 03:30.510
戦略を調整する。
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あの、 素敵な結末を考えてくれてありがとう。
03:35.100 --> 03:36.900
ブレイク、 ブレイクだ。
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これはクロードの3大作品だ。
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クラシックだ。
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ええと、 "アントロピック "です。
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ちょっとウィットに富んでいる。
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もっと短い。
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それに、 ここには魔法のようなものもある。
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この中にある。
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おそらく最も重要なことは、 私はあなた方2人のことを本当に大切に思っており、 効果的に協力し合い、
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楽しみながら、 お互いの良さを引き出せるような環境を育みたいと思っていることです。
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本当に、 本当に信じられない。
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双子座は、 "This is Charlie"(チャーリーです)と、 より短く、 より事実に近い、 よりビジネスライクな返答をする。
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しかし、 完璧に正確で説得力がある。
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次回は、 投票結果と、 非科学的だが楽しいリーダーシップ・チャレンジの勝者を発表する。
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これで3日目は終了だ。
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あなたは今7歳だ。 旅路の5%。
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今日、 私たちが行ったこの探求から得たものが、 さまざまなモデルを比較する方法についての深い理解であることを心から願っている。
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また、 もちろん最新のものもいくつか見てきた。
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プレビューを1回見て、 キャンバスと人工物を見た。
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そして、 これらのモデルができることのすべてと、 最も得意とするところ、 そして脆弱なところ、
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例えば、 多くの場合、 文字数を数えるというような、 ある意味くだらない例だが、
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内部で機能する方法について何かを示している、 という両方の感覚をつかんでいただけたと思う。
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さて、 次回はトランスフォーマーについて、 LMテクノロジーが世界を席巻した様々な側面についてお話しする予定です。
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そして、 トークン、 コンテキスト、 ウィンドウ、 パラメーター、 APIコストなどについて話すつもりだ。
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皆さんのなかには古い話かもしれないが、 次回の講義でギャップを埋め、 皆さんが学ぶことがあることを願っている。
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本当に重要なことなので、 そこでお会いしましょう。