ChatGPTを始めとする生成AIは、今や身近な存在となりつつあります。
ですがその一方で、「どのような事ができるもので、どのような業務に役立ちそうなのか？のイメージが掴めない…」というお悩みの声も寄せられております。

今回は生成AIの理解に役立つ、VextBlogの関連記事を３本ご紹介いたします。

1.ChatGPTの概要を知りたい方へ

ChatGPTという名前は短期間で大変有名になり、個人的には触ったことがあるという方も少なくないでしょう。
しかしその実態はどんなものなのか？については説明ができない、難しいと考える方には、こちらの記事をおすすめします。

ブログ記事：ChatGPTとベクストの試みを紹介します

この記事では、AI技術の一つであるChatGPTに焦点を当て、その驚異的な成功と技術的な側面について詳しく解説しています。ChatGPTはわずか5日間で100万人以上のユーザーを魅了し、新たなAIの領域を切り開いた存在です。さらに、1950年に提案されたチューリング・テストを突破し、人間に近い対話を実現したことで、その影響力は無視できないものとなりました。

この記事では、ChatGPTの特徴や運用に関する重要なポイントを詳しく探求し、自然言語処理の分野におけるシンギュラリティについても考察します。また、ChatGPTを自社で導入しようと考える際に直面する課題や選択肢についても触れています。最新のAI技術に興味がある方やChatGPTの可能性に関心を抱いている方にとって、必読の記事となっています。新たな知識と洞察を得るために、ぜひお読みいただきたい内容です。

2.大規模言語モデル（LLM）の種類と違いを知りたい方へ

ChatGPTは対話型AIサービスを指し、大規模言語モデル（LLM）の一種となります。
ChatGPT以外にどのようなモデルがあるかを知りたい方には、こちらの記事をおすすめします。

ブログ記事：３つのLLMモデル（ChatGPT／Bard／LLaMA2）に同じプロンプトを試して比較してみました！

この記事では、自然言語処理の世界における大きな変革を紹介します。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が次々に登場し、その驚異的な性能や異なる特性に焦点を当てます。この記事では、以下のポイントについて解説しています。

• OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、MetaのLLaMA2といった3つの大規模言語モデルが紹介され、それぞれの特徴について説明されています。
• 各モデルに同じプロンプトを与えて比較し、それぞれの返答と性格を垣間見ます。
• 3つの異なるプロンプトに基づいて、各モデルの返答が示され、その違いや特性について考察されています。
• この記事は、各モデルの限界や強みを明らかにします。

自然言語処理の世界における最新の展開に興味がある方にとって、必読の内容となっています。異なるモデル間の比較や知識の限界に関する洞察を得るために、ぜひこの記事をお読みいただければ幸いです。

3.生成AIの実用例を知りたい方へ

ここまででChatGPTを含む生成AIの概要を理解した上で、やはり気になるのが「業務における実用性」です。
実用例を知りたい方には、こちらの記事をおすすめします。

ブログ記事：生成AIによってプログラミングの自動化が実現できるか

本記事では、プログラミングの自動化に焦点を当て、生成AIの有用性について詳しく探求します。具体的には、マッキンゼー社の調査結果に基づいて、生成AIを活用したプログラミングの効果について明らかにします。また、Github CopilotとAmazon CodeWhisperといったプログラミング自動化製品の比較を行い、各製品の特徴と利用料金、サポート言語、AIエンジンなどについて詳細に解説します。

この記事は、生成AI技術の進歩がもたらす変化と、プログラミング自動化の未来に興味を持つ方に向けた必読の内容です。生成AIの可能性を探求し、効率的なプログラミングへの道を探るために、ぜひお読みいただきたい記事です。

4.最後に…

今回は生成AIに関連した３本のブログ記事についてご紹介しましたが、実はそれぞれの記事の紹介文はChatGPTに書かせたものです。
（ChatGPTが自分自身を「驚異的」と評価しているのが面白いですね。実際の記事本文には「驚異的」という単語は使われておりません！）

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