ウォータールー大学などの機関が共同で、数学問題に特化した大規模言語モデルMAmmoTHをオープンソースとして公開しました。MAmmoTHは、数学推論データセットにおいて既存のオープンソースモデルを上回り、平均正解率を12～29%向上させています。
特に、MAmmoTH-7Bモデルは、競技レベルのデータセットにおいて35%の正解率を達成し、最高のオープンソース7Bモデルを凌駕しました。また、MAmmoTH-34BモデルはMATHデータセットで46%の正解率を達成し、GPT-4の結果をも上回っています。
MAmmoTHの優れた性能により、数学推論分野における新たなトップランナーとなりました。
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OpenAIは、ChatGPTの大幅なアップデートを発表しました。新しい画像ライブラリ機能が正式にリリースされ、ユーザーは統一されたインターフェースで、GPT-4モデルで生成したすべての画像の閲覧、編集、共有が可能になります。この機能は、無料、Plus、Proユーザーに段階的に展開され、AI画像生成におけるユーザーの創作体験を大幅に向上させます。画像ライブラリ機能：AI創作を一元管理ChatGPTの画像ライブラリ機能は、ユーザーがGPT-4で生成したすべての画像を保存および管理するための集中プラットフォームを提供します。
人工知能技術の急速な発展により、プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）への要求が高まっています。AIbaseはソーシャルメディアから、OpenAIが最近GPT-4.1向けのプロンプトエンジニアリングガイドを発表したことを知りました。このガイドでは、明確で正確なプロンプトを通じてモデルのパフォーマンスを最大化する方法を詳細に説明しています。このガイドは従来のベストプラクティスを引き継ぎつつ、GPT-4.1の独自の特性に合わせた最適化提案も提供しています。以下は、AIbaseによるこのガイドの深層分析です。その核心内容をご覧ください。
4月15日、OpenAIはGPT-4.1向けのプロンプトエンジニアリングガイドを発表しました。開発者向けに包括的なアドバイスとベストプラクティスを提供し、AIアプリケーションの構築と最適化をより効率的に行えるよう支援します。このガイドでは、GPT-4.1の特徴を詳しく説明し、基本原則から高度な戦略まで、一連のテクニックを紹介することで、開発者がGPT-4.1の強力な機能を最大限に活用できるようにすることを目的としています。
4月14日、AIbaseは、AI駆動型の統合開発環境（IDE）ツールであるCursorとWindsurfが、すべてのユーザーに対しGPT-4.1モデルへのアクセスを公開したことを確認しました。これはAI提供のコーディングツール分野における新たな重要な進歩であり、開発者により効率的でインテリジェントなプログラミング体験を提供します。GPT-4.1による強化、コーディング性能のアップグレード OpenAIが最近発表した情報によると、GPT-4.1は、コード生成、コンテキスト理解、複雑なタスク処理において、前世代のモデルと比較して著しい改善が見られます。
人工知能分野の競争が激化する中、OpenAIは再び技術革新で業界をリードしています。AIbaseがソーシャルメディアから得た情報によると、OpenAIは先日、APIを通じて3つの新しいモデル、GPT-4.1、GPT-4.1mini、GPT-4.1nanoを発表しました。これらのモデルは、既存のGPT-4やGPT-4 miniを性能面で全面的に上回り、特にコーディング、指示遵守、マルチモーダル機能において優れた性能を発揮します。以下は、AIbaseによるこの重要なアップデートに関する詳細な解説です。
4月15日、OpenAIは公式ブログで、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nanoの3つのサブモデルを含むGPT-4.1シリーズモデルの正式リリースを発表しました。このシリーズは、プログラミング能力、指示理解、長文処理において大きな進歩を遂げ、前世代のGPT-4oおよびGPT-4o miniを全面的に凌駕しています。特に、モデルコンテキストウィンドウは100万トークンに拡張され、ナレッジベースは2024年6月まで更新されており、複雑な…
