私たちは、人工知能 (AI) がどれほど急速に発展し、私たちの環境を変化させているか想像もしていませんでした。
業界最先端の機能を備えた OpenAI は、この変化を推進してきました。
とはいえ、AI 業界で進歩を遂げているのは OpenAI だけではありません。
この投稿では、OpenAI の注目すべき代替案とライバルについて、より詳細に調査します。 それらをユニークにするものを探します。
主要な競合他社の概要については、引き続きお読みください。
OpenAI がこれほどのブレークスルーを達成した理由
OpenAI AIシーンを席巻した究極のテックアイデア! 最先端ですね 人工知能 研究所は、AI のフロンティアを押し進め、私たちが知っている世界に革命を起こすことができるコンピューターを構築することを唯一の目標として設立されました。 OpenAI の可能性は無限であり、未来は非常にエキサイティングです!
それでは、OpenAI の代替案のリストを読んで見てみましょう。
1. GoogleのAI
非常に身近な例から始めましょう。 検索エンジンであることに加えて、Google は人工知能 (AI) の研究と進歩のパイオニアです。 誰もが自分の AI リソースとツールにアクセスできるため、誰でも簡単にテクノロジを適用して課題に対処できます。
みんなのためのツール
初心者でも専門家でも、Google にはさまざまなツールと情報が用意されています。 彼らは協力的な環境を作り、世界中の開発者と学生にリソース、トレーニング、オープンソース プロジェクトを提供することに専念しています。
Google でオープンソース
Google はオープンソース ソフトウェアをしっかりとサポートしているため、Google のツールやリソースの多くは一般に公開されています。 彼らは、現実世界の問題に対処する技術の協力と創造が可能になり、オープンソース技術によって促進されると考えています。
Crowdsource
Google AI はクラウドソーシングを使用して、人間の入力の力を利用して強化することができます 機械学習モデル. ユーザーは、画像の分類と翻訳、途中でのバッジの獲得など、さまざまなプロジェクトに参加できます。
データ検索
ユーザーは、Google AI のデータセット検索ツールを使用して、公開されている膨大な数のデータセットを見つけてアクセスできます。 これにより、研究者や開発者が自分の仕事に関連するデータを見つけて使用できるようになり、協力と創造性が促進されます。
共同研究
Google AI の CoLaboratory プロジェクトは、クラウドベースの Jupyter ノートブック環境を提供し、学者と開発者が協力して機械学習のコードと洞察を簡単に共有できるようにします。 インターネット接続があれば誰でもアクセスでき、セットアップは必要ありません。
ソクラテス AI
ソクラテス は、カスタマイズされた関連する学習リソースを提供することで、生徒の宿題を支援する人工知能を利用した教育ソフトウェアです。 Google AI を活用し、テキスト認識と音声認識を組み合わせてユーザーの問い合わせを分析し、最も関連性の高いコンテンツを提供します。
吟遊詩人
Google の人工知能言語モデルである Bard は、世界の情報を Google の言語モデルのパワーとインテリジェンスと融合させることを目的としています。 それは優れています AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 ChatGPT の制限されたデータセットと比較して、最新の返信を提供する Web データを使用するためです。
Bard は現在、少数のテスター グループのみが利用できますが、Google は検索エンジンに AI を利用した機能を含める予定であり、将来的に Bard を ChatGPT と競合させる可能性があります。
2. 人間原理
AIの使用がさまざまな分野に広がるにつれて、これらのシステムの安全性と倫理的結果についての懸念が高まっています. Anthropic は、AI の安全性と研究を行う企業であり、信頼でき、理解しやすく、操作可能な AI システムの作成を目指しています。
AI システムに関しては、エラーが深刻な影響を与える可能性があるため、信頼性が不可欠です。 人類学の研究は、信頼できるシステムの開発に焦点を当てています。 また、これらのシステムは、安全性を損なうことなく、さまざまなアプリケーションで使用できます。
優れた技術的特徴
一方、 クロード Anthropic の憲法上の AI に関する研究論文は、その実装の技術的な複雑さには触れません。 AnthropicLM v4-s3 は、OpenAI の GPT-52 と同様に、膨大なテキスト コーパスで教師なしでトレーニングされた 3 億のパラメーターを持つ事前トレーニング済みモデルです。
Claude は、公開された調査結果に基づいてアーキテクチャを決定する、より大きな新しいモデルです。
信頼できる解釈可能な AI
Anthropic の目的の XNUMX つは、安全性を重視した AI システムを作成することであり、Claude も例外ではありません。 これらの目的を念頭に置いて、Claude は、世界中の企業、非営利団体、および市民社会組織に具体的で実用的なツールを提供するように設計されました。 Claude の AI スキルは、世界中のクライアントと人々に役立つことを目的としています。
3. ディープマインド
DeepMind は、人工知能の進歩に取り組んでいる有名な企業です。 このビジネスは、自然言語処理、画像識別、ゲームプレイ、ロボット工学などのさまざまな活動のための人工知能システムを作成します。
これらの AI システムは実行にも使用されます。 機械学習アルゴリズム、データ分析、パターン検出、意思決定に役立ちます。
DeepMind の AI 革命の初期
DeepMind は、人工知能がまだ初期段階にある 2010 年に設立されました。 しかし、DeepMind チームはその機会を認識し、この分野を加速するために学際的な戦略を選択しました。 彼らは、新しい AI の進歩への道を切り開きました。 彼らが持ってきた 機械学習、神経学、工学と数学、シミュレーションを一緒に。
実際の人工知能: Atari から AlphaGo まで
DeepMind の人工知能における初期のブレイクスルーは、コンピューター ゲームを通じて披露されました。 彼らは、49 種類の Atari ゲームをゼロから完全にプレイできるソフトウェアを作成しました。 ビジュアルデータ.
彼らの AlphaGo ソフトウェアは、プロの囲碁棋士を破って歴史を作りました。 これらの成果は、人工知能の分野における重要な進歩として認められました。
AlphaFold: 革新的なタンパク質構造予測
DeepMind Technologies の AlphaFold プロジェクトは、3D モデルの予測を試みています。 タンパク質構造 非常に正確に。 この AI システムは、あらゆる分野の生物学研究を変える可能性を秘めています。
タンパク質構造を適切に予測する AlphaFold の能力は、研究者が多くの病気の根本的な原因を理解するのに役立ち、実行可能な治療法を作成する道を開くことができます。
WaveNet を使用した自然な音声の生成
もう XNUMX つの DeepMind Technologies のイニシアチブは WaveNet で、製品に対してより自然な音声を生成します。 使用する ディープニューラルネットワーク 音波のメカニズムを再現するこの AI システムは、人間のような声を作ります。 音声アシスタント、オーディオブック、およびその他のサービスは、WaveNet のおかげで、より現実的で自然なサウンドになります。
チンチラ AI
チンチラ AI は DeepMind AI です 言語モデル 3 倍のデータを使用して、GPT-XNUMX などの競合モデルよりも優れています。 チンチラは、まだ一般市場には出回っていませんが、「GPT キラー」の可能性があるとされています。 アクセスできるようになったら、ChatGPT と比較してみるのも興味深いでしょう。
4. インテル
機械学習パイプラインを完全に促進するために、IntelAI はさまざまなオープンソース ツール、ライブラリ、フレームワーク、およびハードウェアを提供します。 同社の AI テクノロジーは、複雑な計算をスケーリングできます。
彼らは AI を効果的に実行しており、成功した AI 推論の展開の 70% 以上がインテルで動作しています。
インテル: AI の加速
組み込みのアクセラレーションとよく知られている AI モデルとフレームワークの改善により、IntelAI は開発をスピードアップします。 さらに、オープンソース ディストリビューションを確実にサポートします。 電子レベルでの安全なデータ処理を備えています。
AI を使用してビジネス上の問題に対処する
インテルの AI テクノロジーの助けを借りて、さまざまなセクターの企業が AI を使用して困難な問題に取り組むことができます。 IntelAI は AI を使用して、企業がより優れたカスタマー エクスペリエンスを提供できるよう支援します。
科学研究で使用して医療結果を向上させ、金融機関が詐欺を特定してリスクを軽減するのを支援できます。
インテルのソフトウェア ツール
AI の作成を高速化するために、インテルはさまざまなソフトウェア ソリューションを提供しています。 AI プロジェクトを促進するために必要なすべてのツールを提供します。 よく知られている AI フレームワークやライブラリから強力なソフトウェアの最適化まで、会社の生産性を向上させることができます。
高度な分析
インテルの高度な分析ソリューションを活用することで、データ パイプラインの可能性を最大限に引き出すことができます。 高性能ハードウェアを使用して、ほぼリアルタイムの洞察を得ることができます。 また、使用するソフトウェアに合わせて調整されています。 したがって、より良い意思決定とより良いビジネス成果を得ることができます。
5. H2O.ai
H2O.ai はオープンソースのプラットフォームです。 データサイエンティスト 機械学習モデルを迅速に構築、展開、維持できるようになります。 テキスト ファイル、スプレッドシート、リレーショナル データベースなど、さまざまなデータ ソースと対話するためのさまざまなツールとテクノロジを提供します。
H2O.ai は、Apache Hadoop、Apache Spark、Python などのオープンソース テクノロジに基づいているため、非常に適応性とスケーラビリティに優れています。
XNUMX つのプラットフォームでの無限のソリューション
H2O AI クラウドは、モデルの構築を超えて、完全なデータ サイエンス ライフサイクルを自動化します。 人工知能 (AI) アプリケーションは、正確さ、スピード、透明性を備えて作成できます。 スマート アプリケーションの助けを借りて、ユーザーへの複雑なソリューションの提供と消費を簡素化できます。
パフォーマンス監視を合理化し、変化する状況に迅速に適応しながら、それが可能です。
プラットフォームを調査する
これは、AI を使用して構築および実行するための包括的なプラットフォームです。 プラットフォームを参照して、H2O AI Cloud が会社のビジネス方法をどのように変えることができるかを確認できます。 H2O AI Cloud を使用すると、組織全体で AI を操作できます。
モデルを生成するだけではありません。
加速された機械学習モデルの開発と実装
データ サイエンティストは、H2O.ai が提供するさまざまなツールを使用して、機械学習モデルを簡単に作成できます。 このプラットフォームには、ドラッグ アンド ドロップ機能、自動機械学習、および幅広いデータ ソースに適用できる強力なアルゴリズムが備わっています。
これにより、データ サイエンティストはサポート インフラストラクチャについて心配することなく、モデルに集中できるようになりました。
6. OpenCV
OpenCV は、リアルタイムで画像およびビデオを処理するための一般的なオープンソース ツールです。 オブジェクト認識、追跡、特徴検出など、幅広い画像およびビデオ分析技術と機能を開発者に提供します。
OpenCV は、そのユーザー フレンドリーなインターフェイスと優れた効率性により、複雑なビジョン ベースのアプリケーションを開発するための頼りになるソリューションです。
OpenCV と OpenAI は、異なる目標を持つ 2 つの別個のライブラリです。 OpenCV は コンピュータビジョン リアルタイムの画像およびビデオ処理用のライブラリであるのに対し、OpenAI は人工知能の研究所です。
共通の AI もいくつかありますが、OpenCV は画像とビデオの処理に特化しているため、ビジョンベースのシステムを扱う必要がある開発者に適しています。
効果的なビジョンベースのアプリの作成
OpenCV は、ビジョンベースのシステム向けのアプリケーションを作成しようとしている開発者にとって優れた選択肢です。 物体識別、特徴検出、追跡など、幅広い用途があります。
さらに、開発者は OpenCV を使用して、仮想化されたコンピューティング環境を試すことができます。 あなたが開発者なら、 アプリケーションを迅速に反復および強化できます。
オブジェクトの検出と追跡
OpenCV.AI のアルゴリズムは、カメラ デバイスで物事を認識して追跡できます。
それらの検出モデルのサイズは 600 Kb 未満であるため、非常に効率的かつ迅速です。 正確なオブジェクトの識別と追跡を備えた OpenCV.AI は、企業が幅広いユースケース向けのアプリを開発するのを支援します。
7. Microsoft Azure
Microsoft Azureは、 クラウドコンピューティング プラットホーム。 処理、ストレージ、ネットワーキング、分析、モバイルおよび Web アプリの開発など、組織にいくつかのクラウド サービスを提供します。 企業がクラウドベースのアプリやサービスを迅速にインストールおよび管理できるようにするために作成されました。
ビッグデータ分析、モノのインターネット、AI、機械学習
Microsoft Azure は、クラウド サービスに加えて、ビッグ データ分析、モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、および機械学習を提供します。 運用を強化し、データから洞察を得ることができます。
このプラットフォームは、スタートアップから大企業まで、あらゆる種類の組織が競争上の優位性を獲得するのを支援することを目的としています。
マイクロソフトによるビング
Microsoft Bing は、Google 検索に似た検索エンジンです。 検索エンジンは、Microsoft によって「Prometheus モデル」と呼ばれる ChatGPT の拡張バージョンを使用して更新されました。 この新しいモデルは、以前のモデルよりも高速で正確です。 すぐに誰でも利用できるようになります。 より関連性の高いタイムリーな検索結果が得られることを期待しています。
Microsoft Bing は、自然言語を解釈し、ChatGPT の統合により、よりカスタマイズされた検索結果を提供できる AI を利用した検索エンジンになりつつあります。
要約
OpenAI の代替案に関しては、何を探しているかによって異なります。
DeepMind のチンチラ AI は、GPT-3 のような既存のモデルを凌駕する大きな可能性を示しています。 一方、Google の Bard は Web からの情報を使用して最新の返信を配信するため、より制限されたデータセットを持つ OpenAI の現在のモデルよりも優れています。
最後に、理想的な OpenAI の代替案は、個々の目標によって決まります。
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