超簡単にChromeの拡張機能を作ってみる【誰でもできるよ】 - Qiita
はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":
TypeScript のような構文で OpenAPI のスキーマを定義する TypeSpec
import "@typespec/http"; using TypeSpec.Http; model User { id: string; name: string; birthday?: utcDateTime; address: Address; } model Address { street: string; city: string; state: string; zip: string; } @route("/users") interface Users { list(@query limit: int32, @query skip: int32): User[]; create(@body user: User): User; get(@path id: string): User; } openapi: 3.0.0 info: title: (title) versio
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
CSSを持たない Headless な UI ライブラリと ChatGPT によるマークアップ生成を試してみる
いまさら気づいたけど Headless 系のUIライブラリが一番 AI と相性いいのではないか。 ロジックはプログラマで書けて自由度高いし、コンポーネントのネスト構造から意図を読み取れるだろうし、class 名は自由に書けるから意図を表明しやすい。 それをプロンプトとして ChatGPT or Codex にそのまま投げて書かせる、ができる。 というわけで vite + react + radix-ui + vanilla-extract で実験してみた。 プロンプト あなたは凄腕のマークアップエンジニアです。 radix-ui は Headless UI ライブラリで、UIとしてのセマンティクスのみを持っています。 次のコードは React + radix-ui + vanilla-extract で書かれた React コンポーネントです。 // Popover.tsx import
ChatGPTをぬるぬるにする🐌Server-Sent Eventsの基礎知識
単方向通信であるということと、HTTP/1.1上で動作しているのが大きな特徴です。 また、HTTP上で動作することから、通信の互換性が高く、セキュリティモデルも使いまわせるので安心です。 どんな用途と相性がいいの？ 双方向通信がしたいわけでなければ、相性の幅がとても広いです。 今回の ChatGPT のような、GPT がトークンを生成するごとに送るケースはもちろん、通知の未読件数バッジの更新、ニュース速報の表示など、サーバからイベントを送りたい時ならなんでも使えます。 HTTP/1.1で動くカラクリ SSEはHTTPのレスポンスヘッダにContent-Type: text/event-streamを指定した上で動作します。 SSEが動く流れ クライアントがサーバーに HTTP/1.1 リクエストを送信し、イベントストリームに接続します。 サーバーは、Keep-Alive 接続を使用して、T
【誰でも簡単ChatGPT、GPT-4 利用】Azure OpenAI Serviceを使ってみた with LINE Bot【Azureでより安心・安全にAI機能が使える】 - Qiita
【誰でも簡単ChatGPT、GPT-4 利用】Azure OpenAI Serviceを使ってみた with LINE Bot【Azureでより安心・安全にAI機能が使える】ChatGPTAzureOpenAIServiceGPT-4MicrosoftAIAOAI こんにちは、もっちゃんと申します。 今AIの快進撃が続いておりますね！2000年代に第三次AIブームが始まってからはや十数年、ここ数年の進化のスピードは眼を見張るものがあるのではないでしょうか。そしてその話題の中心となっているのがOpenAIやMicrosoftなどが開発を行っているChatGPT,GPT-4といった大規模言語モデルです。 特に今年に入ってからは本当にあまりにも各所でアップデートが巻き起こっていてついていくのに必死な状態ですよね（笑） また、情報を追うのと同時に実際に触っていくことも大事ですので、今回はAzure
【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita
OpenAI利用規約 まず、OpenAIが提供するサービス（ChatGPTおよびOpenAI API）の利用規約を確認します。 ３. Content (a) Your Content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output generated and returned by the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” As between the parties and to the extent permitted by applicable law, you own all Input. Subject to your compliance with the
![【知財・個人情報】ChatGPTをビジネスに利用する際の注意点 ['23/4/11] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dec6568345f0315e003d44ba6c2ecf9aab98146e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwZ3JvdW5kMHN0YXRlJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xNmYzYzMxYjc0NzRmZGQ3YTAwMDIxODNiN2Y3ZWI5Nw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D92915abc11a24e499be9e653ab495967)
ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
GPT-4 APIがやってきた!3.5と"性能"を比較する｜shi3z
Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。 GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPT APIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer APIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ
ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
ChatGPT APIをUnityから動かす。｜ねぎぽよし
こんにちは。 先日AIエージェント開発の技術解説記事を書いて「今後ChatGPTライクのAPIが出てきた瞬間に進化すると思う」という話をしたのですが… まさか3日後にChatGPT APIが出てくるとは思いませんでした。 というわけで今回はUnityからChatGPT APIを叩く方法について書いてみます。 先日の記事で用いたGPT-3のTextCompletionAPIよりも(Langchainなどを使わず)カスタマイズ無しで実際のAI利用シーンに活用できそうな印象を受けました。 具体的には… 応答速度が早い(応答の文章の長さによりますが、手元の環境では1~3秒で返ってきました) AI側の応答の前提条件の設定ができる。(キャラクターの性格や語尾など) (過去のプロンプトや生成結果を次のプロンプトに引き継ぐような実装をすることで)会話の文脈を考慮した応答をすることができる。 という特徴があ
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
ChatGPTのVSCodeプラグインが神すぎる件について
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
ネット中心に活動している音楽クリエイターがきちんと著作権使用料を得る方法｜高木啓成（弁護士・作曲家）
はじめに今に始まったことではありませんが、YouTubeなどネットを中心に自主制作で活動している音楽クリエイターがどんどん増えていて、人気のクリエイターから「JASRACと契約したほうがいいですか？」などのいろんなご相談を受けることも多くなっています。 また、YouTubeチャンネルの人気が出てくると、新興の音楽出版社などから「著作権使用料を得るために、うちに著作権を預けませんか？」というスカウトが来るという話も耳にします。 そこで、今回、YouTube中心に活動している音楽クリエイターがきちんと著作権使用料を得る方法について、整理しようと思います。 YouTubeとJASRACとの包括契約ご存知のとおり、YouTubeは、JASRACと包括契約を締結していて、JASRACに著作権使用料を支払っています。 ですので、YouTubeのユーザーが、JASRACの管理楽曲を演奏したり歌ったりして
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ChatGPT API の使い方(Python) と料金を紹介。｜ChatGPT研究所
