「ChatGPT」などの人工知能（AI）チャットボットを使って意図した結果を得られるかどうかは、プロンプトごとにどれだけ多くの背景情報を含められるかにかかっている。だが、作業に時間がかかったり、同じ作業を繰り返したりすることになりかねない。そこで役立つのが、ChatGPTの「Memory」機能だ。 OpenAIは米国時間4月29日、有料版の「ChatGPT Plus」の全ユーザーがMemory機能を利用できるようになったことを明らかにした。Memory機能を使うと、ユーザーから提供された知見や、その後の回答の生成に役立つ可能性がある情報を、このチャットボットが記憶できるようになる。 Memory is now available to all ChatGPT Plus users. Using Memory is easy: just start a new chat and tell C

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実

OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く  戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回

ホーム AI論文解説, LLM, プロンプト 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 2023/11/3 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 感情を込めたプロンプトが大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させることが示されました。「自分を信じて限界を超えてください」や「困難は成長のチャンスです。」といった自信や成長に関わる要素を含む指示が、モデルの出力品質に貢献するとの報告です。 この発見は、人間の感情を取り入れたアプローチが、人工知能の分野においても重要な役割を果たす可能性を示唆しています。Microsoftなどの研究グル

ChatGPTの研究から得られた英語学習のノウハウを詰め込んだ書籍『英語は10000時間でモノになる』。著者の橋本大也氏が、ChatGPTを活用した勉強法について解説します。本記事では、ChatGPTを使った英語学習の「応用編」をご紹介します。 前回の記事はこちら ChatGPTを活用した英語学習の「応用編」 橋本大也氏（以下、橋本）：ここからは、ChatGPTのプラグインとか、有料版のAdvanced data analysisの高度な機能を使った応用編ですね。ChatGPTを使って「え、こんなこともできるの!?」という例を紹介していきます。 最初は和製英語についてです。和製英語は「Japanglish」と言いますが、「和製英語の例をください」と入れると、Salaryman、OL、Skinship、Consentとか、いろいろな英語で答えてくれるんですね。 私はこのままmore、more

企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - とある人の、変わってしまった日常の一部 - なぜ?何が? ChatGPT で変わるのか? - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Copilot の可能性

1. 『ヒトはなぜ笑うのか』マシュー・M. ハーレー 、レジナルド・B・アダムズJr.、ダニエル・C・デネット 著、片岡宏仁 訳 2. 『言語の本質』今井むつみ、秋田喜美 著 3. 『教養としてのAI講義』メラニー・ミッチェル 著、尼丁千津子 訳 4. 科学雑誌『Newton（ニュートン）』 2023年10月号、中野太郎 、尾崎太一 執筆、松尾 豊 監修 5. 『天然知能』郡司ペギオ幸夫 著 これは、ヘミングウェイが書いたとされる、たった6語の小説だ(※1)。この短い小説から、何が感じられるだろうか？ 売ります 赤ちゃんの靴 未使用 おそらく、悲嘆だろう。我が子のために靴を買ったのだけれど、その靴を履く前に、亡くなってしまったのだろう。靴を見るたびに喪われた子のことを思い出し、悲しみに暮れてしまう。ならばいっそ手放してしまおう―――背後にそんなストーリーを想像させる。 私が想像したこの感情

近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit

ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること

ChatGPTを開発したOpenAIのサム・アルトマンCEOが、慶応大学三田キャンパスで学生からの質問に答えた。「ChatGPTは科学的にどのくらい人間の言語を理解しているのか」「AIが誤った方向に行ってしまった場合　責任を感じるか？」「シリコンバレーの会社で働くのにどういったスキルが必要になるか？」など、学生からの質問も回答も英語で行われたトークの模様を、同時通訳付きで配信します。

こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ]　[音楽・音声]　[画像・動画] [学習]　[学術]　[語学]　[プログラミング] [ビジネス]　[マーケティング]　[ファイナンス] [ニュース]　[ツール]　[リサーチ]　[ウェブアクセス] [天気]　[旅行]　[レストラン]　[ショッピング] [医療・健康]　[不動産]　[求人] [ユーティリティ

こんにちは代表のサル君です。今日はChatGPTに記憶を持たせる方法を紹介します。 ChatGPTと記憶力ChatGPTは、大量のテキストデータをトレーニングデータとして使用し、そのデータを元に自然言語テキストを生成することができます。しかし、個別の対話の詳細を長期的に覚えることはできません。これは、ChatGPTが非常に大量のデータを扱うことができる一方で、短期的な情報を長期的に保持するためのメカニズムが欠如しているためです。 しかし、適切に設定されたプロンプトを使用することで、ChatGPTに一定程度の記憶力を持たせることができます。 対話の開始まず、以下のような対話をChatGPTと行います。 ユーザー: コンピュータサイエンスについてのブログを書きたいんですが、どんなことを書けば良いですか？ ChatGPT: コンピュータサイエンスについてのブログを書く場合、様々なトピックを取り上

ChatGPT をさらっと知りたい Software Engineer 以外の方向けのプレゼン資料です。 社会実装や企業・組織での実装、特に個人の生産性の向上の何に寄与できそうなのか? です😊 プレゼンの時間では Prompt のデモに半分くらいの時間をもらいたいものです。 この資料には、Prompt の例がスライドには無いです。こちらの例からご自分で試してみてください。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese

今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ

こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ