金曜日, 9月 19, 2025

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GPT-5の概要 OpenAIの次世代大規模言語モデル「GPT-5」は、CEOのサム・アルトマン氏が2025年夏にリリース予定と予告しておりexplodingtopics.com、企業向けチャットボットのさらなる高性能化や究極的にはAGI(汎用人工知能)実現への重要なステップと位置付けられているchatgpt-enterprise.jpdatacamp.com。GPT-5は従来のGPTシリーズ単体ではなく、GPT系と新開発の推論モデル(例:o3シリーズ)を統合した包括的なシステムとして設計されておりchatgpt-、複数のモデルを組み合わせることで従来以上の推論能力・適応力を実現することが期待されている。OpenAIのロードマップでは、GPT-4.5(コードネーム: Orion)発表後「数か月以内(→2025年夏)」にGPT-5を導入するとされており、モデル切り替えを不要にする統合的なユーザー体験や、AIエージェント呼び出し機能の導入もほのめかされているexplodingtopics.combusinessinsider.com。 発表時期・背景:2025年夏頃のリリースが予測されておりexplodingtopics.comdatacamp.com、OpenAIとMicrosoftの提携強化の一環でもある。これまでGPT-4/Turboの開発には2年以上を要しており、GPT-5は開発サイクルを短縮して夏期に投入される見込みだdatacamp.combusinessinsider.com。 開発目的:GPT-5は単なる性能向上だけでなく、GPT系列と新モデル(oシリーズ)の機能統合を通じてユーザー体験をシンプルにし、最終的なAGI実現のロードマップを前進させるものとされている。例えば、複数のGPT/oモデルを一つにまとめて「利用者が選択する手間を省き、直感的な操作」を実現する計画が示唆されているchatgpt-enterprise.jpdatacamp.com。 技術的進化 GPT-5はアーキテクチャから訓練データ、マルチモーダル対応まで幅広い技術革新が期待される。データキャンプ等の報告では、GPT-5は単一モデルではなくGPTシリーズとoシリーズを組み合わせた統合システムとなると予想されておりdatacamp.com、例えば新推論モデルo3系の能力を取り込むことで従来よりも高度な推論が可能になるとされるchatgpt-enterprise.jpdatacamp.com。訓練データについても従来のインターネット上の膨大なテキストに加え、企業や専門機関から取得したプロプライエタリデータを取り込むことで、専門知識や多言語対応がさらに強化される見込みであるexplodingtopics.comchatgpt-enterprise.jp。 アーキテクチャ:GPT-5はGPT-4/Turboまでのモデルとは異なり、複数のモデルを統合したシステムとして設計されるdatacamp.comchatgpt-enterprise.jp。DatacampによればGPT-4の推定パラメータ数は約1.5兆だが、GPT-5では単純なパラメータ増加以上に多様な構成を組み合わせることで性能を拡張する方針とされる。図はGPTシリーズのパラメータ数推移を示している(出典:...

【2025年最新版】用途別×AIツール厳選20選!

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ChatGPTを活用した求人票プロンプト作成ガイド(上級編)

1. 高精度なプロンプト作成の原則(トーン・目的・対象読者の明確化) 求人票を効果的に作成するためには、まずプロンプト(指示文)の目的と対象を明確にすることが重要です。誰に向けて(新卒エンジニアなのか、経験豊富な営業職なのか)、何のために(応募者数の最大化なのか、特定スキル保有者の獲得なのか)求人を書くのかをプロンプト内で定義しましょう。例えば、「カジュアルで親しみやすいトーンで」「経験豊富なプロフェッショナルに響くように」などトーンやスタイルの指定も盛り込みます。 加えて、必要な情報を網羅して具体的に伝えることが高精度な出力に直結します。募集職種、雇用形態、勤務地、給与、仕事内容、求めるスキルなどの詳細をプロンプトに含めておくと、ChatGPTは精度の高い原稿を作成しやすくなります​bizpla.com​bizpla.com。また、採用ターゲット(ペルソナ)の明確化も欠かせません。ターゲットとする年齢層や経験年数、重視する価値観などをプロンプトで指定することで、その読者に刺さる表現や内容になりやすくなります​。これらのポイントを踏まえ、プロンプトの冒頭でChatGPTに**「あなたはプロの求人コピーライターです…」**と役割を与えたり、出力形式の希望(例:「5段落構成で」や「箇条書きを使用して」など)を伝えたりすることで、より目的に合った文章を得やすくなるでしょう。 2....

MetaのLlama 4が話題|マルチモーダルAIの次世代モデルとは

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何を調べたか 対象データセット:DataComp CommonPool。ウェブからスクレイピングした画像‐テキストペアのペアで構成されており、約128億サンプルを含む。LAION-5B の後継/発展形にもあたる。 arXiv 目的:このような大規模なウェブスクレイピングによるデータ収集・キュレーションが、プライバシー保護・法律遵守の観点でどのようなリスクを内包するかを実証的に調査すること。特に「公開されている情報だから問題ない」という前提を見直す。 arXiv 主な発見(技術的:データ内容の監査結果) 論文では、CommonPoolからランダムに抽出したサンプル(約1280万件、全体の0.1%)を使い、以下のような「プライバシーに関わる実データの存在」を確認しています。ここでは過小評価(低めの見積もり)を意図しており、実規模ではこれよりはるかに多い可能性あり。 arXiv データモダリティ見つかった具体例規模の見積もりテキスト(キャプション+画像内の...
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