ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。次に、ReActについてと、ReActにおけるプロンプトの流れについて話します。前回はこちらから。 外部情報を取得して文脈として与える考え方「Grounding」 蒲生弘郷氏(以下、蒲生):時間的にはあと5分しかないんですが、すみません、延びるのを前提でやらせてもらいます。 外部情報を取得して文脈として与える考え方に「Grounding」というものがあります。いきなり出てきて何なのかという話になってくるんですが、いわゆるBing Chatに近いものです。 Bingは基本的
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい!という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
We’re announcing updates including more steerable API models, function calling capabilities, longer context, and lower prices. July 20, 2023 update: We previously communicated to developers that gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 and gpt-4-32k-0314 models were scheduled for sunset on Sept 13, 2023. After reviewing feedback from customers and our community, we are extending support for those models unt
※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出るレベルで利用しています。 そして、2023年5月時点ではChatGPTのAPIを利用する方法として、本家OpenAI社が提供しているAPIを利用する方法とMicrosoft社が提供しているAzure OpenAI ServiceのAPIを利用する方法の2つが
サポートセンターでChatGPT導入してみた結果…2023.05.09 07:0058,016 Mack DeGeurin - Gizmodo US [原文] ( そうこ ) お客様相談室やカスタマーサポート、通称サポセンにAIチャットbotを導入したらどうなるのか、最新調査が公開されました。生産性は14%上がったとのことですが、AIによる恩恵を受けるのはスタッフの能力によってかなり差があることもわかりました。 レポートは、フォーチュン500入りの企業(企業名は明らかにされておらず)のサポセンスタッフ約5,179人を調査したもので、その多くはフィリピン在住。 アシスタントとして提供されたのは、OpenAIの大規模言語モデルGPT(GPT-3か4か明記されておらず)。 生産性の指標は、顧客の対応をどれほどスピーディーに解決できたか、1時間に何人対応できたかに基づいています。 ちなみに、AIは
ChatGPT,使っていますか? ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード(GoogleColab) 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
結論 社内システム上の多数のアプリケーションがChatGPT APIを活用しているというシチュエーションを想定し、AI共通基盤が持つべき機能とアーキテクチャを検討しました。 ポイントは以下の3つです。 社内システム上のあらゆるアプリケーションにChatGPT APIが組み込まれる未来が想定される アプリケーションごとに必要な実装は重複するため共通化が可能 Proxyサーバを社内に配置しそこで共通的な処理を行い、各アプリケーションはAPI呼び出しのみを行う 背景 -ChatGPT APIの2024年を予想する- 2023年5月現在のChatGPT APIの活用状況 2023年3月1日にChatGPT APIであるGPT3.5-turboがリリースされ、あらゆるプレイヤーによってこぞって活用方法が模索されています。 現在の活用状況について知見を深めたかったため、TwitterにてChatGPT
ChatGPTをすでに使用している人は多いと思います。また、使用していなくても興味があり、これから使用してみようという人もいるでしょう。 ChatGPTはその仕組みが分からなくても使用できますが、どのように機能しているのか分かると今よりさらに使いこなせるようになるかもしれません。 How ChatGPT works: a deep dive by Dan Holick 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 ChatGPTがどのように機能しているか 終わりに ChatGPTがどのように機能しているか ChatGPTなどの大規模言語モデル(Large Language Model、以下LLM)は、どのように機能していると思いますか? それらは驚くほどシンプルであると同時に非常に複雑なものです。 心の準備はいいですか? では
KNNポール神田です。 まさにChatGPTやPerplexity AIとの出会いで、インターネット黎明期のような感動の日々である。 『英語は10000時間でモノになる』の著者であり、デジタルハリウッド大学の教授である橋本大也氏のFaceBookで気になる『プロンプト』が紹介されていた。 出典:デジタルハリウッド大学 無料で学べるすごい英会話AIのつくりかた 1 Voice Control for ChatGPT( https://chrome.google.com/webstore/detail/voice-control-for-chatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn)の拡張をChromeブラウザーにインストールする。これでChatGPTと音声で対話することができる。GPTがしゃべりだす。 2 ChatGPTに下記のプロンプトを入れてから英語で
langchainのアップデートで追加された"Contextual Compression Retriever"を使用して,200ページ超のwebページを読みこませたQ&Aボットを作成するOpenFOAMOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT TL;DR OpenFOAMというCFDライブラリのユーザーガイド(総209ページ)をopenai embeddingsを用いて埋め込み生成した。 生成した埋め込み生成をContextualCompressionRetrieverで圧縮した。 圧縮した埋め込みをRetrievalQAで指定し、Q&Aボットを作成した。 結果として、破綻なく回答できている印象 使用したホームページ 今回はCFDライブラリのOpenFOAMのユーザーガイドを使用しました。(https://doc.cfd.direct/openfo
「ChatGPT」に代表される生成系AI(人工知能)の利用が急速に広がるなか、東京大学の太田邦史理事・副学長が2023年4月3日、学内サイト「utelecon」に掲載した生成系AIに関する教員や学生向けの文書が話題を呼んだ。同文書は生成系AIが抱える問題点に言及しつつ、利用を禁止するだけでは問題は解決しないとし、「積極的に良い利用法や新技術、新しい法制度や社会・経済システムなどを見いだしていくべきだ」と指摘している。 日経クロステックのインタビューに応じた太田副学長は、「チャンスとして積極的に捉えようというメッセージをしっかりと打ち出しておきたかった」と説明する。初めてChatGPTに触れたときは、「(学生がリポート作成などに多用して)どうしようもなくなる」(太田副学長)と感じたというが、学内で議論した末、「利用を前提に、あらゆることを見直す方向へかじを切るべきだ」という結論に至ったと明か
はじめに これも1つの願いの鍵探し1、nikkieです。 先日tiktokenデビューし、ChatGPTのAPIを呼び出さずに入力トークン長が分かるようになりました。 その中で、ASCII以外の文字(例:日本語)については、トークン(bytesオブジェクト)がそのままでは読み解けませんでした。 読み解くための方法についてこのエントリでアウトプットします。 目次 はじめに 目次 前回のtiktoken! 英語の場合 日本語の場合 Encodingでデコードして得られたbytesのリストと、元の文字列との対応を取りたい nikkieが唯一知っていたこと:strとbytesは相互に変換できる 元の文字列をbytesに変換してみた 長さが3の倍数なら戻せる! 長さが3の倍数ではないとき(1文字が複数トークンに分割されているとき) 試行錯誤まとめ bytesを読み解き、元の文字列と対応を取るスクリプ
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは!STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot(Slack Bot)を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT?STORES
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
The stunning capabilities of ChatGPT, the chatbot from startup OpenAI, has triggered a surge of new interest and investment in artificial intelligence. But late last week, OpenAI’s CEO warned that the research strategy that birthed the bot is played out. It's unclear exactly where future advances will come from. OpenAI has delivered a series of impressive advances in AI that works with language in
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く