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
ここ数日いくつかのクライアント病院に訪問し、ChatGPTについて議論させていただきました。現場の業務を劇的に改善させる可能性のある命令文(プロンプト)の3選をご紹介させていただきます。 命令文のいずれもシェア、使用は自由です!どんどんパクっていただいて現場の業務効率化に活かしていただきたいです。 患者名などがサンプル命令文に入っていますが、実際に使う場合には学習に使われる場合がありますので、学習されないよう下記のように設定変更をオススメします。 学習されないようチェックを外すChatGPTを使って少しでも医療従事者の皆様が患者さんと接する時間が増えますように。 当直表の作成については、こちらの記事を参考にさせていただきました。genkAIjokyo先生ありがとうございました! 献立表👇 質問例👇 私は管理栄養士です。病院で高齢者が食べたくなるような朝、昼、夜の3食の献立を考えています
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
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
2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTはユーザー(人間)と対話を行う形式でテキストを生成する「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれるものです。ユーザーとの間で文脈に沿ったテキストを生成するのが大きな特徴ですが、適切な返答があることもあれば、どう見ても間違った返答をすることもあります。それでも、これまでのテキスト生成AIよりも格段に品質の高い出力を行う大規模言語モデルだといえます。その品質の高さから、ChatGPTをどう活用すべきかとか、ChatGPTは使うべきではないといった議論も各所で行われるほどです。 本eBookでは、ChatGPTとは何かに始まり、ChatGPTがなぜユーザーの意図に沿った返答を返せるのか、ChatGPTの技術を取り込んだマイクロソフトのBingの概要、ChatGPTからの返答をよりよいものにするためのテ
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ChatGPTを最大限に活用するには、ある程度のテクニックを学ばなくてはいけません。 逆にChatGPTがうまく使いこなせれば、文章執筆や画像作成などの作業をすべてAIが自動で実施してくれるようになります。 そんな方法があれば、知りたくありませんか!? というわけで今回は、note上で注目が集まったChatGPTのハック術10選を紹介します。 ぜひ最後までご覧いただき、ChatGPTを巧みに操れるようになってください! なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTの禁断のハック術10選 それでは、ChatGPTのハック術をまとめた記事を10個紹介します。 ChatGPTプロンプトテンプレート例文集 こちらの記事では、ChatGPTで使える便利なプロンプトのテンプレートを紹介しています。 具体
ChatGPTのチャットボットを安全に運用する方法 プロンプトインジェクションは、不適切な文字列や悪意のあるコードを含むプロンプトがChatGPTに送信されることで発生するセキュリティ上の懸念です。 2023/04/11現在、LINEボットとして公開されている多くのサービスでプロンプトインジェクション対策がなされていないようです。この記事では、プロンプトインジェクション対策の背景や具体的なプロンプトの例を紹介し、ChatGPT APIを安全に利用する方法を説明します。 背景 ChatGPT APIは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルで、自然言語処理のタスクを実行するために利用されます。しかし、APIを利用する際にはセキュリティ上の問題が生じることがあります。プロンプトインジェクションはその一例で、攻撃者が意図的に悪意のあるプロンプトを送信することで、システムやユーザーに悪影響を与え
ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 マンガ編集者。講談社入社→週マガ→ライバル→ヤンマガ→コミックDAYS立ち上げ→モーニング→2023年よりStudioZOON(サイバーエージェント)。WEBTOONやってます。過去担当作→新旧『食糧人類』『トネガワ』『ハンチョウ』『イチジョウ』『僕の奥さんはちょっと怖い』『平和の国の島崎へ』『アポカリプスの砦』等 note.com/mi_muramatsu ムラマツ@StudioZOON @yogoharu5535 ChatGPTに「ヨーロッパの歴史を西暦1000年から2000年までを20年ごとにキャッチコピーをつけていってください。キャッチコピーは小学生でもわかる笑えるものにしてください」と入れた結果。 「1040年ノルマン人襲来!イングランドがワクワク大変身!」は笑った。今までで一番面白い出力だった。 pic.twitter
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか? 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか?という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン(個人調べ)の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
OpenAIが2023年3月14日に正式発表した「GPT-4」は、ChatGPTなどに用いられたGPT-3.5の性能をさらに超え、「初代iPhone登場時と同等の衝撃を与える存在」と評されています。すさまじい性能を有するGPT-4がどのような影響を生み出しているのか、AIに関するマーケティングの専門家であるサム・ウッズ氏が「生後わずか3週間のGPT-4が作成した14の素晴らしいもの」としてまとめています。 GPT-4 is barely 3 weeks old. It has already made significant contributions to various fields. Here are the 14 incredible things created with GPT-4.— Sam Woods (@samuelwoods_) GPT-4では、テキストだけでなく画像を
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 *
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 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。 みなさんユニットテスト書いてますか? 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
【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
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