「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
【インターンレポート】Data CatalogへAI アシスタントを導入した話
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは、東京大学大学院学際情報学府修士1年の野田栞穂と申します。2023年8/21~9/29の6週間、LINE株式会社の就業型インターンシップにサーバサイドエンジニアとして参加させていただきました。Data platform室のIU Devチームに配属され、LINE社内のData CatalogにOpenAI APIを利用したAI アシスタントシステムの導入を目指すというプロジェクトを行いました。 本記事では、そのプロジェクトの内容について報告します。 背景 IU Webとは LINEでは、データ利活用を促進するため、社内のデータをまとめて管理・処理できるInformation Universe(IU)というデー
【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 - Qiita
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にか
AIお姉ちゃんへの道 - nomolkのブログ
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
GPT-4のハルシネーション（幻覚）の研究｜IT navi
3月14日、OpenAIから大規模言語モデルGPTの最新バージョンであるGPT-4が公表され、すぐにChatGPT有料版でも利用できるようになりました。 GPT-4は、その抜きん出た性能で一躍話題になる一方で、まるで事実であるかのような嘘をつくというハルシネーション（AIの幻覚)の欠点は、まだ克服されていません。 今回は、このGPT-4のハルシネーションについて、これまでよりも深く調べてみました。 １．ハルシネーションが起こる理由AIのハルシネーションとは、AIが生成する情報や文章が実際の事実や知識とは異なる架空の内容になってしまうことを言います。 文章生成AIがハルシネーションを引き起こすのは、学習した知識やデータに基づいてAIが情報を生成する過程で、いくつかの理由により、現実とは異なる結果を生み出してしまうことがあるためです。 主に以下の理由により、AIのハルシネーションが発生します。
ChatGPTのウソ回答に騙されない方法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り： ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル（約1
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
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米OpenAI、サム・アルトマンCEOが退社へ 事実上の解任 - 日本経済新聞