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
プログラミング言語の習得に必要なもの - Qiita
はじめに 先日、エンジニアの能力と今どきの難しさというタイトルの記事（2018年）を読んで、「これはほんとにその通り」と思う一方で、具体例がないためにピンと来ない人や、マウント取りではという意見も多数見られた。というわけで、自分が比較的得意な、プログラミング言語の構文解析といった分野に関して、この記事の言わんとしていることを補足するような記事を書こうと思い至った。 記事中では、エンジニアに必要な知識や経験を、「ベース」「カテゴリ」「実行環境」という形（以下）に分けて論じている。 ①ベース コンピュータサイエンス(CS)などの理論的なもの 低レイヤー ②カテゴリ フロントエンド / バックエンド / クライアントアプリなど ③実行環境 特定のプログラミング言語や開発環境やツール、フレームワークやライブラリなど この中で、特に印象的であり、かつ「よくわかる」と思ったのは以下の記述だ。 ③は比較
固有表現認識を使って文書を黒塗りする - Qiita
固有表現認識で認識した固有表現を黒塗りすることで、匿名化っぽいことができると考えられます。というのも、機密文書で黒塗りされている部分は機密に関係している人名や組織名などが多いと考えられるからです。上文の固有表現部分を黒塗りすると以下のようになります。 今回は固有表現を認識するためにディープラーニングを用いたモデルを構築します。具体的にはLampleらが提案したモデルを構築します。このモデルでは、単語とその単語を構成する文字を入力することで、固有表現の認識を行います。言語固有の特徴を定義する必要性もなく、ディープな固有表現認識のベースラインとしてよく使われているモデルです。 Lampleらのモデルは主に文字用BiLSTM、単語用BiLSTM、およびCRFを用いて構築されています。まず単語を構成する文字をBiLSTMに入力して、文字から単語表現を獲得します。それを単語分散表現と連結して、単語用
Theorem Proverのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
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これからの時代はLaTeXを回転させよう！ - Qiita
どうやら、Qiitaは回らなくなってしまったようです。まあ、もともとバグみたいな挙動だったので仕方の無いところでしょう。 しかし、だからといって、技術文書が全く回らない世の中、というのも味気ないことこの上ありません。 ……というわけで、LaTeXでテキストを回転させるパッケージを作ってみました。 tcfaspin パッケージ これを使うと、以下のような“fa-spinするPDF文書”がLaTeXで簡単に作成できます。 ※Adobe Reader（などのAdobe製品）でPDFを閲覧する必要があります。 tcfaspinパッケージの使い方 パッケージの読込はいつも通りです。ドライバオプションが必要です。 \usepackage{tcfaspin}% PDF出力エンジンの場合 \usepackage[dvipdfmx]{tcfaspin}% dvipdfmxを使う場合 \usepackage[
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