ChatGPT 5が正式にリリースされ、AIの世界で既に大きな話題となっています。GPT-4の成功を基盤に、OpenAIの最新リリースは単なる知能ではなく、スピード、精度、そして適応性を重視しています。 このChatGPT 5ハンズオンレビューでは、ChatGPT 5のハンズオン体験を詳しく説明し、注目すべき機能を紹介するとともに、既にGPT-4をご利用の方にとって、ChatGPT 5を導入する価値があるかどうかを判断するお手伝いをします。 ChatGPT 5の新機能OpenAIはアーキテクチャを強化し、学習方法を改良し、安全対策を強化しました。実際に使用して実感できる変更点は以下のとおりです。 応答速度の向上 - 特に短い質問の...

Tiny BPE Trainer のご紹介GPT から RoBERTa に至るまで、今日の多くの最新の NLP モデルは、バイトペアエンコーディング (BPE) を用いたサブワードトークン化に依存しています。しかし、純粋な C++ で独自の語彙を学習したい場合はどうすればよいでしょうか？ Tiny BPE Trainer をご紹介します。これは、最新の C++17/20 で記述された、超高速でヘッダーのみを使用する BPE トレーナーです。依存関係なし、完全な UTF-8 サポート、HuggingFace 互換の出力 (vocab.txt、merges.txt) を備えています。 なぜ新たな BPE Trainer が必要なのか？既...

Modern Text Tokenizer のご紹介BERT、DistilBERT、その他のトランスフォーマーベースのアーキテクチャといった最新の自然言語処理 (NLP) モデルは、効果的なトークン化に大きく依存しています。しかし、C++ 開発者は、肥大化した依存関係、Unicode サポートの不足、語彙ベースのエンコーダーとの互換性の欠如など、選択肢が限られているという問題に直面することがよくあります。 そこで私は、Modern Text Tokenizer を開発しました。これは、UTF-8 対応、ゼロ依存関係、そして ML 対応 という、非常に高速でヘッダーのみの C++ トークナイザーです。 特徴 ゼロ依存関係 –...

この記事では、ChatGPT、Gemini、Grok、Deepseek、Claude を複数のユースケースで比較し、利用可能な無料モデルを用いて、どのモデルがニーズに最も適しているかを判断します。 テスト対象は以下のとおりです。 コード生成 コンテンツ生成 問題解決 比較対象は以下のとおりです。 生成速度 コード/コンテンツの品質/盗用 制限事項 堅牢性 可読性 バグ/問題 なお、すべてのテストは無料モデルのみを使用して実行されています。 AI コード生成Python は人気の高い言語なので、短くシンプルながらも挑戦的なコード生成プロンプトを使用することにしました。 このプロンプトは外部ライブラリを使用せずに CSV パー...