実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
ChatGPTで、架空の○○についての詳細な説明、逸話、歴史などを聞くと、なんか楽しい気分になる
例えば、架空の物質とか、架空の国家とか、架空の作家だとか、そういうこと。 ChatGPTは素直に、その架空の存在に対して長々と何らかの文章、それも、ちゃんと意味の通る文章を返してくる。 私はそれを読んで「ほほーっ、こんな物質があるんだな。素晴らしい物質だな」といった感じで、心から感心するのだけれど、 そのうちに、「そうだ。こんな物質は存在しないんだった。危ない危ない」と気づく瞬間が、なんか楽しい。 実際には存在しないとわかっているのに納得してしまう、という自分の心の動きが、なんか興味深く思えてしまうのだ。 頭では不存在をわかっているのに、心は納得を感じてしまうのが素朴に面白いのだ。 ちなみに、ChatGPTが「架空の○○」として出力する事項は、○○という事項についての抽象化、 つまり、私たちが「こういうことを書けば、○○ってぽいなぁ」というイメージを書き連ねたものなのだと思う。 だから、そ
文書生成能力の利用事例の詳細
〇雑誌『Mac Fan』編集の栗原さん。 ・一番実用性が高いのは、校正作業。（校正（てにをは）と、校閲（事実関係、論理の破綻）は違う。） 校正にはとても使える。自分が書いた原稿の校正も、ライターの原稿チェック、スタッフの校正作業も依頼できる。 ・同じことを2回書いたり、明らかな間違いに対して性能が高い。ただ、全然なおっていないところもあり、そこは逆に注意。 非常にテクニカルだったり、固有名詞が多か...
画像生成AI「DALL-E」のシステムメッセージが発見され「プロンプトは大文字にした方がいいのか？」などと指摘されてしまう事態に
対話型AIのChatGPTに完全統合された画像生成AI「DALL-E 3」をテストしているユーザーが、ChatGPTとDALL-E 3の間でやりとりされていると思しき内部プロンプトを発見しました。このプロンプトには「Please」という単語や大文字で書かれた文章が見つかったため、「AIに何か指示するときには大文字や丁寧語が有効なのでは？」とのうわさが立ち始めています。 Thanks to AI, the future of programming may involve YELLING IN ALL CAPS | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/10/thanks-to-ai-the-future-of-programming-may-involve-yelling-in-all-caps/
GitHub CopilotとのクイックQ&A
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
Microsoft製Private AI Chatが大幅にアップデートして「Azure Chat」となって復活したのでローカルで動かしてみた
IDチームの前田です。以前紹介したAzure ChatGPTがGitHub上で公開直後に非公開になっていましたが、大幅にアップデートされて、「Azure Chat」と名称を変更しGitHubで公開されたので、再びローカル環境で動かしてみました 三行まとめ Microsoft製のエンタープライズ向けのPrivate ChatGPTがAzure Chatと名称を変更し、機能のアップデートされて再度公開されたので、ローカルマシン(M2 Macbook Pro)で動かしてみました Azure ChatGPT検証時に問題となっていた日本語入力の不具合は解消済 日本語入力の不具合が解消されたので、ようやく業務用途で検証が可能になりました Azure Chat とは Microsoft製のAzure OpenAIを利用したエンタープライズ向けのAIチャットです 2023年08月にGitHub上で公開され
Stable Diffusion から特定の概念を忘れさせる学習を行ってみる
TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の
「視覴」の謎
ChatGPTが「視覴」という新語を発明したらしいことをフガクラさんのツイート（2023-06-08 08:51:02 JST）で知る。 すでに「視覴」は、いくつかの最近書かれたWebページで使われていた。ChatGPTで生成されたページらしい。ざっと検索して見つけたページを列挙しておく。いずれも最近作られたか修正されたページである（1件だけ2020年のページがあるが、最近修正されたものかどうか不明）。 映像・音声編集におけるノーマライズの重要性！（2023-05-11）「視覴的・聴覚的な一貫性」「視覴的な効果を最大化」「視覴的な混乱を避け」（2回）なお、このページは現在消えて視覴とは？AI（ChatGPT）が出力した新しい言葉なのか？（2023-06-08）にリダイレクトされ、「弊社では、2023年3月より用語集作成に際しAIライティングの試験運用を行っておりますが、この度、「視覚」の誤
AIと3Dを利用したアニメ制作 統一性のある背景を様々なアングルから生成｜abubu nounanka
こんにちは。一般クリエイターです。前回からlineart(AI着色)を利用したイラスト製作を色々と試していましたが、lineartを使用することでかなり細部に渡って生成物の形状を制御できることが分かってきました。3D背景と併用することで、統一性のある背景を様々なアングルから描写することができます。これによって「AIが生成する背景は描写毎に形が変わってしまうので、同一室内の複数カットを作成できない」という問題がある程度解決されてしまいました。されてしまいましたよ！ある程度！ なので今回は3D背景モデルを使用して３カットほどシーンを生成させて何かアニメっぽいやつ作りたいと思います。作業手順はだいぶ複雑になりますので、「AIを活かしてなんか作品作りてえな～」と思ってる人向けの内容となっております。AI着色を使用したイラスト作成に関しては前回記事を参照してください。 まずは今回のアニメの舞台となる
ChatGPTにタスクを整理してもらう&iPhoneに取り込む｜たぬ
やりたいこと、やらなければいけないことが大量にあると、もう何もやりたくなくなります。 ToDoリストを活用するのが1つの方法ですが、そもそも優先順位をつけにくいタスクが溜ってくると、それだけで見るのも嫌になります。 と、いうことでChatGPTに整理してもらいます。 整理してもらった後に、時間帯も付け加えてiPhoneのカレンダーに取り込むまでをお願いしたいと思います。 このテンプレートは仕事だけではなく、プライベート、趣味や家事などでも活用出来ます。 あなたはタスク管理の専門家です。 以下のタスクを実行したいと思います。どのような順序で実行したら最適でしょうか。 順序を示したの後に理由も説明してください。 また、理想的な時間配分を工数で示してください。 例を以下にあげます。 1.メールを確認する|0.5h 2.本を読む|1.5h 理由 1.メールの確認は、重要な連絡や緊急のタスクがないか
「あれ？人にお願いする時とちょっと似てない？」 ChatGPTで「効くプロンプト・効かないプロンプト」
大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント「ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル」。ファインディ株式会社からは、笹野翔太氏が登壇。ChatGPTを利用してサービスを開発する中で見つけたTipsを発表しました。 既存アルゴリズムの精度改善や新規技術開発を担当する、笹野翔太氏 笹野翔太氏：それでは、「ChatGPT利用サービス開発でわかったAIとの接し方」というタイトルでLTをいたします。ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしています、笹野翔太と申します。よろしくお願いします。 まず簡単な経歴を紹介させていただければなと思うのですが、私は、新卒で食品メーカーに入社をした後、1度目の転職で客先常駐の機械学習エンジニアになり、そちらで自然言語モデルと戯れながら
【Ver.2.3に改訂】ChatGPT英語例文自動添削プロンプト（GPT-3.5でも日本語対話が可能になりました）
このプロンプトはVer.3に改訂し、別記事に掲載しました。Ver.3では、ユーザーが学びたい語彙を指定すると、すぐにChatGPTが定義・連語・例文・類義語などを提示するようにしました。 【Ver. 3に改訂】 学術英語語彙の使い方を学ぶためのChatGPTプロンプト https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/10/ver-3-chatgpt.html ただしChatGPTと日本語で対話したい方は、こちらのVer.2.3をお使いください。 ■ 効果- 以下で紹介するChatGPT (GPT-3.5) のプロンプトは、英語での対話を通じて、英語の学術的な語彙の使い方を教えてくれます。 - ChatGPTは、利用者が作成した英文の正しさや適切性について英語で説明してくれますし、利用者はその説明についていくらでも質問をすることができます。その結果、その語彙の
GitHub Copilot導入後、初めて使う時。(豊富な使用例付き) - Qiita
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
ソフトウェア設計についてAIと壁打ちしたら良い体験でした（準中級者〜中級者向け） | DevelopersIO
こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 ソフトウェア設計・クラス設計などの学習捗ってますか？ 私は実際にソフトウェア設計に関する本を読んで学習したり、OSSを書いてアウトプットしたりするのですが、なかなかフィードバックをもらえず上達しているのか分かりません。 普段のお仕事も直接的にコードを書くことも少ないので、先輩によるご指導などももらいにくい状況です。 そこで今回、話題のAIとソフトウェア設計の考え方について壁打ちしてもらったところ、非常に良い学習方法だと感じたので、この記事を書いてみました！ ちなみに私は以下のようにソフトウェア設計関連の書籍を読んで学習しています。 ちなみに今回は以下ブログ記事で公開しているくらにゃんGPTをベースにしたBotと会話をしています。 ChatGPT API model: gpt-3.5-turbo
OpenAI API を用いた文書校正(誤字脱字検出) | blog.jxck.io
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
ChatGPTをWebフレームワークにしたら、未来が見えた
ChatGPTを文字通りWebフレームワークにしてみました。 何を言っているかわからないと思うので、次のコードを見てください。 import { initChatGptGenerator } from "gpt-as-api"; import { Hono } from "hono"; import { cache } from "hono/cache"; const gpt = initChatGptGenerator( "これからTODOアプリとしてふるまってください。\n今からリクエストを行うので、そのアプリレスポンスを次の指示に従って返却してください。\n\n{{Domain}}" ); const app = new Hono(); app.get("/", gpt("TODOの管理ができるページをHTMLで適切に返してください。", "html")); app.all("/ap
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話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは
ChatGPT(3.5) に退屈事務作業を依頼したらtkinterでGUI付きインタラクティブ処理プログラムまでノーコードで作ってくれた件
