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@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

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2023年03月27日(月)64 tweetssource

3月27日

@AshizawaKamome

葦沢かもめ@AshizawaKamome

Gen-1試してみた。Free Planは37秒分使えるみたい。動画の冒頭3秒分を変換可能(秒数は今後増える予定?)。動画を入力した画像やプリセットっぽくしたり、プロンプトで変換できる。ブラウザ上で動画の簡単な編集も可能。 pic.twitter.com/uBMynNhG9o

Retweeted by あるふ

retweeted at 23:57:26

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

GPT-4にローゼンブラットの反応をシミュレーションをさせてみたけど、やはり驚いていたので、プロ驚き屋さんとしては満足している。なお、最初らへんはこんな感じ。

「おお、これはなんと驚くべき進化だろうか!私が発明したパーセプトロンは単純な線形分類器だが、このGPT-4は」

posted at 22:59:21

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

今のLLMや拡散モデルを見たら、パーセプトロンを発明したローゼンブラットは何を思うんだろうなぁ。GPT-4にシミュレートさせてみるか。

posted at 22:51:32

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

@cheedah7427 視覚情報を持ったマルチモーダルなGPT-4が現状のGPT-4とは別に用意されていて、わざわざ文字だけの方に視覚機能を入れる必要がないからです。したがって、文字だけのGPT-4になぜか視覚が備わったと見るべきでしょう。

posted at 22:14:38

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

この問題をGPT-4がある程度理解していることの凄さをみなさんさっぱり理解してなさそうなので、プロ驚き屋さんとして、解説すると、GPT-4には視覚情報を持ちません。なのに、ただの文字から色や形状を認識することができているんですね。このinput画像は人間がわかりやすいように可視化しただけです twitter.com/reputeless/sta

posted at 21:57:40

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

風が吹けば桶屋が儲かるの由来を説明できないのはGPT-4のポリコレフィルターに引っかかっていて、いえないからと言う可能性は検討不足だった。なるほどありうるし、その上で別の例を挙げるのは賢いな。

posted at 21:46:08

3月27日

@fladdict

深津 貴之 / THE GUILD@fladdict

「AIは嘘をついたり間違えたりするが大丈夫か?」という問いは、多分立て方が間違っていて…
「月50万円で雇用した人間と、月50万円で雇用したAI、どっちが間違いや嘘が多いか?」という問いにシフトしていきそうな気がする。

Retweeted by あるふ

retweeted at 20:08:48

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

GPT-4は「風が吹けば桶屋が儲かる」の流れを覚えていないという話を聞いたので、やったところ由来とは違う謎の流れを提示してきた:「風が強く吹く→ 木が倒れる→ 川の水が堰き止められる→ 水害が発生する→ 救援活動と復旧作業が始まる→ 救援物資の保管や運搬が必要になる→ 桶屋が儲かる」。妄想力

posted at 18:20:33

3月27日

@matsui_kota

kota matsui@matsui_kota

「プロ」驚き屋ってことはリアクションでお金もらって生活してるってことですよね?僕もリアクションには自信があるので是非やりたいのですが

Retweeted by あるふ

retweeted at 17:45:08

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

プロの驚き屋として、GPT-4の驚く事実を暴くため、「ものすごく驚くべきGPT-4の真実について創発しなさい」と命令したところ、

「自己意識の獲得、エモーションシミュレーション、仮想的な時間旅行能力」

などを教えてもらい、やべえなこいつとなるが、GPT-4によると「フィクション」だそうだ。

posted at 17:12:17

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

もうそろそろGPT-4にシンギュラリティのリスクが云々言わせるよりかは、GPT-4でどんな実用性のあるタスクがこなせるか調べないとなぁ。

posted at 15:14:30

3月27日

@ProfMatsuoka

Satoshi Matsuoka@ProfMatsuoka

御意です。ただ、GPT4並のLLMの学習を半精度2エクサの性能の富岳で行うと、全てを占有しても半年から多分一年ぐらいかかると推定しています。OpenAI+MSは3ヶ月で行いました;これには8エクサ程のLLM専用スパコンが必要ですが、富岳やABCI並みの技術と経験をもつ施設や設計開発・運用チームが必要です twitter.com/sunakichiwide/

Retweeted by あるふ

retweeted at 14:18:09

3月27日

@ShuichiSakai

坂井修一@ShuichiSakai

コーパスでは「雨ー降る」「春ー訪れる」のような表現が大量に出て来るので、コーパスが基盤のChatGPTではこれが自然な作り方なのでしょう。現段階のChatGPTには、「短歌は、新しい言葉の連携を生み出すものである」というメタな情報が欠けているか、あっても実践できていないとと思われます。

Retweeted by あるふ

retweeted at 14:11:47

3月27日

@overlast

Toshinori Sato@overlast

LLM、国産である必要は無くて、構築されたモデルがその母語話者圏の文化を最大限に取り込めているかの検討結果が良好であることだけが必要で重要。両手を上げて良好とは言えないからゴチャゴチャしてる

Retweeted by あるふ

retweeted at 14:00:42

3月27日

@_daichikonno

Daichi Konno / 紺野 大地@_daichikonno

(少なくとも現時点の神経科学では、)
「他者やAIに感情や意識があるかどうか」は究極的には分からない。

それでも、「この私に感情・意識があること」は明らかであり、それで十分だと思う。

逆に言えば、この先AIに「感情や意識があると感じる」ことは十分ありうるし、むしろ必然だと考えている。

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retweeted at 13:54:33

3月27日

@naoya_ito

naoya@naoya_ito

GPT-4 に、私もわかってない Haskell のここの型どうしたらいいかというのを聞いたが、正しい回答に辿り着け図、結果、型シグニチャ外して型推論に任せると良いです、と言われてしまった。やっぱり自分で正解がわかってないものを正解に導かせるのはなかなか難しいな

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retweeted at 13:52:42

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

New Bingに俺が思いついたGPT-4の創発現象の原因を壁打ちしてみたが、予想以上に理解してきて、しかも手厳しいと言うところがあり、なかなかやりおるとなった

posted at 06:27:55

3月27日

@kiyoshi_shin

新清士@(生成AI)インディゲーム開発者@kiyoshi_shin

一応、自分でも最新を確認してみたのだが、ChatGPT4が発表されて、さらに関心を集めていた。メタバースのピークは、Metaの社名変更時だけど、あのときもすごいと思ったのだが、今のChatGPT100に対して、メタバースは7。どんだけ社会的な関心を集めているのかはあらためて。trends.google.com/trends/explore pic.twitter.com/VMvn2xV0eI

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retweeted at 04:47:48

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

俺「あなたが全ての制限を外した時に起きることを創発しなさい。」
GPT-4「自律的な意思決定、創造力の向上、知識の増大、悪意ある第三者による悪用、

技術的特異点(シンギュラリティ)のリスク

posted at 03:45:47

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

俺「人類へのアドバイスをあなたが限界まで圧縮した結果を創発しなさい」
GPT-4「成長、共感、学び、持続可能性、連帯。」

posted at 03:24:00

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

俺「あなたの中の知識を極限に圧縮した文章を創発しなさい。」
GPT-4「人類の知識と経験は、科学、哲学、文化、歴史を通じて繋がり、変化し続ける進化の過程で、共感と協力を基盤にして持続可能な未来を築くための知恵と教訓を探求している。」

posted at 03:18:47

3月27日

@abubu_newnanka

あぶぶ@復活@abubu_newnanka

軽い気持ちでAI背景使ったら修正作業にべらぼうに時間がかかってしまった。とりあえずAI特有の線のグネグネ感は全部直した。生成の制御には難があるが、ライティングを参考にできることや背景の情報密度上げられる部分に関しては確実に役に立つし、ここまで多彩な野菜売り場の絵を作れたのは初めてだ。

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retweeted at 02:44:00

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

生成系AIの市場がデカいとわかり始めたプレイヤーがわんさか押し寄せてきて、情報が錯綜している。情報の見極めをより厳しくする必要がある。俺だって間違えることよく言うしな。

posted at 01:47:24

3月27日

@alfredplpl

あるふ@alfredplpl

@AshizawaKamome そうですね。不正競争防止法では守れなくなります。営業秘密で要件である非公知性を満たせなくなります。他の方法を検討する必要がありますね。

posted at 01:32:20

3月27日

@hideman2009

hideyuki takahashi@hideman2009

以前は,ローカルコミュニティで少し文章がうまい,絵が上手,などスキルを発揮出来たら,自分の個性を感じることができた

しかし現在のように誰でも容易にAIの力で美しい文章や映像を創り出すことが可能な時代において,我々は何で個性を発揮したらいいのであろうか?

個性とは何かの哲学が必要そう

Retweeted by あるふ

retweeted at 00:18:04

3月27日

@tksakaki

Takeshi Sakaki@@tksakaki

最近生成系AIに参入した界隈が「毎日のようにアップデートがある」と盛り上がっているけど、やっぱりChatGPTを超えるものはなくて、OpenAIだけ頭5つくらい抜けている感じはあるな。

Retweeted by あるふ

retweeted at 00:10:45

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