twitterでAIの記事が次から次へとながれていって、集中力が分散されていると判断しまた。 集中度の高い技術を選択と集中で、戦略的に勉強していく必要があると判断しました。
エディタなどの開発環境にOpenAIを組み込んだ際のOpenAIのブランド名のようなものになっている。
Wolverine でスクリプトを実行すると、スクリプトがクラッシュすると、GPT-4 がスクリプトを編集し、問題の原因を説明します。多くのバグがあっても、修正されるまで繰り返し再実行されます。
https://github.com/biobootloader/wolverine
https://twitter.com/bio_bootloader/status/1636880208304431104
https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn
https://www.youtube.com/watch?v=48D84fsekGM
https://www.youtube.com/watch?v=tQ9X7PgkFys&t=13s
https://www.youtube.com/watch?v=tQ9X7PgkFys&t=13s
https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1610713.html
miniが登場した.
38億パラメータ。GPT3が、1750億パラメータ
LLama3の性能を超えた。ChatGPT3.5と同じぐらいの性能だが、パラメータ数が100分の1ぐらいになっている。
スマホに搭載することが可能になってきている点がすごい
会議の議事録の要約のような簡単な差作業はは、Phi3に任せて複雑な処理は大規模言語モデルに任せる運用ができるようになった。
個人でも導入することができるレベルになってきた。
AzureやHugging FaceといったクラウドサービスやOllamaというローカルでAIを動かすサービスを使うことができる。
https://ollama.com/ Chromeの拡張機能を使うとChatGPT風に使うことができる
いろいろなAIを比較できるChromeの拡張機能
CHATGPTやCloude3を使った分だけ課金で利用ができるようになる。
GPTsの上位互換的なアプリ
アプリを使うところまではオープンソースで公開されている
ローカルにDockerで環境構築できる https://github.com/langgenius/dify
あの、Devinがオープンソースになったという記事 https://weel.co.jp/media/tech/opendevin/