人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる！という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文（プロンプト）を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私：「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか？ このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮
AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。
当社社員が翻訳協力した「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社
一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス（以下：CSAジャパン）にて、「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました。 CSAジャパンは、Cloud Security Alliance（以下：CSA）の日本法人で、日本のクラウドセキュリティの向上を目的とし、クラウドのセキュリティに関する啓発・情報発信等の活動を行う任意団体です。 「ChatGPTのセキュリティへの影響」は、CSAが公開している「Security Implications of ChatGPT」の日本語訳で、ChatGPTのような大規模な言語モデルがサイバーセキュリティ産業の未来をどのように形作るかを包括的に理解することを目的としています。 原本である「Security Implications of ChatGPT」の日本語化において、当社サイバーセキュリティ事業本部 石井 英男が、翻訳メンバーの一員と
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka｜note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
![[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
落合陽一が下記のように述べていました．step-by-stepで文章の意味を解釈し，足りない言葉を文脈から保管し，わかりやすく具体的な言葉で説明した後，日本語の研究者にわかりやすいように，語順を入れ替えたり，単語を具体的なものや抽象的なもの，専門用語や非専門用語で置き換え，ブレインストーミングし，段落を並び替えて，わかりやすい文章を作成してください．文章は１０００字で出力してください．最終結果だけ出力してください． タイトル：GPT-4以降、英語が最強のプログラミング言語になりつつある状況を真剣に考えてみるこれからの時代、英語がプログラミング言語としての地位を確立し、最強のプログラミング言語となる可能性があるということを真剣に考えるべきだ。その理由として、以下の点から説明していく。 https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfまず、GPT-4の登場によって
Excelで誰でも簡単言語処理 (感情推定, 固有表現抽出, キーワード抽出, 文類似度推定 etc...) - Qiita
Excelで誰でも簡単言語処理 (感情推定, 固有表現抽出, キーワード抽出, 文類似度推定 etc...)ExcelAPIVBA自然言語処理COTOHA 3行まとめ Excel関数一発で高度な言語処理を使えるようにしました 感情推定、固有表現抽出など日本語を分析・整理するのにいろいろ使えます Windows + Officeユーザならマクロファイルで誰でも簡単に使えます ※Macだと多分動かないと思います。VBAのHTTPリクエストを有効にできないため。。。 9/1追記: コメント頂きましたが、64bit版OfficeだとjsonParseが動かないようなのでアップデートしてみました。動作確認できていないので自己責任でお願いします https://github.com/korinzuz2/excelcotoha/blob/master/COTOHA公開用64bitExcel対応版.xls
GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続
漫画bankと同様に海外で流行ってしまっている漫画をスキャンし翻訳したものを公開している外国人の言い分がこちら「俺達にも倫理観はある」
リンク GIGAZINE 集英社がGoogleに海賊版サイト「漫画BANK」を訴えるため情報の開示を要請 週刊少年ジャンプの発行などで知られている集英社が、著作権侵害の疑いがある人物を特定して起訴するため、Googleと大手ISPのHurricane Electricに対して証拠を開示するよう求める申請を、アメリカの裁判所に提出していたことが分かりました。 30 users 67
タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か
新連載を始める。テーマはAIのニュースチェックだ。基本的には2週に一度、主にASCII.jpで公開されるニュースについて、簡単な解説と流れの分析をしていきたい。紹介されていないものでも重要な話については、別途短い解説を追記していく。 というわけで1回目は、2023年7月前半のAIニュース振り返りだ。 （※記事のタイトルをタップすると記事ページが開きます） DeepL、日本法人「DeepL Japan 合同会社」を設立 日本企業との取引を迅速化（7月3日） 翻訳AIは急速に品質が上がり、日常的に筆者もお世話になっている。DeepLは利用者を増やしているが、実のところ、無料版が強いというよりも「個人事業主でも、企業でも気軽に契約できる有料版」があることがビジネスの強みだ。日本の場合、翻訳AIを使うといってもそれは「無料でGoogle翻訳を使う」ことが多く、有料版利用は企業でも多くはないという。
by Whooym 文字が適切に表示されずに読めなくなってしまう「文字化け」は、海外の技術者の間でも「Mojibake」で通用するとのこと。そんな文字化けの種類について、東京で自然言語処理(NLP)の開発をしているポール・オリーリ・マッキャン氏が解説しました。 A Field Guide to Japanese Mojibake https://www.dampfkraft.com/mojibake-field-guide.html マッキャン氏によると、文字化けは作成した時と異なる文字コードで文書を開くことで発生するとのこと。文章が文字化けすると無意味な文字列になってしまうので読めませんが、どのような文字コードが使われたかによって異なるパターンが表れるので、慣れると使われている文字コードの種類を推測することができるそうです。 ◆UTF-8 UTF-8はインターネット上では最も一般的な文字
文章で指示するだけで自動的に画像を生み出す「画像生成AI」の不適切な使用によってクリエーターの創作活動や権利が脅かされているなどとして、イラストレーターや漫画家などで作る団体が記者会見を開き、画像生成AIの適切な使用や法整備などを求める提言を発表しました。 記者会見を開いたのは、イラストレーターや漫画家などおよそ30人で作る「クリエイターとAIの未来を考える会」で、団体の理事を務め、イラストレーターとして活動する木目百二さんら3人が出席しました。 会見では、現在利用されている画像生成AIの多くは、著作権の所有者に無断でインターネット上から収集、複製した画像を機械学習に使用していることや、第三者が画像生成AIの機能を使って別の人が著作権を持つ画像を無断で改変し、全く別の作品として公開する行為が後を絶たず、クリエーターの権利が脅かされていると訴えました。 そして、AIの開発と著作権をめぐる法整
ChatGPT についてポエムを書き散らすのが流行っている。珍しく流行に乗ってみる。機会を逃すとまた状況が激変しそうだし。 研究者の YouTuber 化 ChatGPT は研究者が想定していた成長曲線よりも上に外れたところに現れた。こんなに流暢にテキストを生成するモデルがこんなに早く出現するとは思わなかった。なぜ日本語まで流暢なのかはいまだに謎。 ChatGPT はテレビでも取り上げられるくらい一般に認知されているらしい。複数のテレビ取材に応じたという人がいたのでそうなのだろう。*1 私の観測範囲で起きているは、参入者が大勢いること。これまで自然言語処理をやってこなかったであろう人。従来の技術よりも圧倒的に敷居が低い。そもそもプログラムを書く必要がない。自然言語で指示を出すだけなら誰でもできる。 ChatGPT の上で踊りたいかというと気乗りしない。参入障壁が低いということは、競合が多い
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
ブログ再開？: 極東ブログ
長い間ブログを休止していた。この間、大学院生であったという理由が大きい。25歳に最初の大学院を中退し、それから40年かけて大学院修士を終えたという感じだ。10年前の著書には、「もう諦めた」と書いたが、子供が4人成人したのをきっかけに修士に再挑戦した。というわけで2年間、放送大学で大学院生をやっていた。ようやく修論が終わり、取得単位もクリアしたので、今月末には卒業ということになる。 この間、修論研究にけっこう専念していた。コロナ禍もあってか、朝から深夜まで研究ばっかりしていたこともある。加えて、大学院の単位取得もそう容易いということでもなかった。40年前の大学院の単位も復活できるかとも思ったけど、手続きミスがあり、諦めた。結果からいうと、それでよかった。認可待ちしていると、大学院の単位の計算が不確定になっただろう。取得単位という点では、結局、学院を2つ出たような感じだが、あれだなあ、学問の風
米OpenAIが開発したチャットAIボット・ChatGPTが裁判官を務める模擬裁判が、5月13日（土）に公開実演される。 東京大学の法学部と教養学部の学生有志などによる実演企画で、同大学の学園祭・五月祭に合わせて実施される。 会場は東京大学本郷キャンパスの安田講堂。 【重大告知】 機械に人は裁けるか−−？ GPT4を”裁判官”にした、国内初の模擬裁判公開実演。 ５／１３（土）、五月祭1日目。 東京大学本郷キャンパス安田講堂にて開廷。 pic.twitter.com/xzq9gqeIfN — AI法廷の模擬裁判/東大五月祭 (@AI_Judge_May) March 15, 2023 専門テストでも人間レベルの能力を発揮するChatGPT ChatGPTは米OpenAI社が開発するチャットAIボット。質問などをテキストで入力すると、AIによって回答が自然な文章で出力される、対話に最適化された
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
画像生成AIのStable Diffusionは、ノイズを除去することで画像を生成する「潜在拡散モデル」で、オープンソースで開発されて2022年8月に一般公開されたため、学習用のデータセットを変えることで特定の画像を生成するのに特化したフォークモデルが多数存在します。そんなStable Diffusionから派生して生まれた特化型モデルとその特徴や生成例をまとめてみました。 Stable Diffusion Models https://rentry.org/sdmodels 実際に複数のモデルとシード値で、同一のプロンプト・ステップ数・CFGスケールで画像を生成した結果をまとめてみました。 モデルは左からStable Diffusion v1.4、Waifu-Diffusion v1.2、Trinart Stable Diffusion、Hentai Diffusion、Zack3D_K
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
AI Programmer
日本語で指示を出すだけでコードを 自動で生成してくれます。 AI Programmer エンジニアを強力にサポートします。現在プロトタイプを無料で公開しています。AI プログラマーに指示を出してソースコードを生成してみてください。できるだけ具体的に指示を出すと期待通りのコードが書けます。
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
Cygamesはオンラインイベントで、ウマ娘のシナリオ作成に使った社内アプリ「こえぼん」を紹介した。同社の“こんな機能が欲しい”という要望が詰まった同アプリは実に多機能で、視聴者からは「逆に何ができないんだ」「金は出すから売ってくれ」といった声が上がった。 Cygamesは11月13日、同社がゲーム制作などを進めるうえでの理念や技術について語る一般向けオンラインイベント「Cygames Tech Conference」の中で、ゲーム「ウマ娘 プリティーダービー」のシナリオ作成に使った社内アプリケーション「こえぼん」を紹介した。Cygamesの“こんな機能が欲しい”という要望が詰まった同アプリは実に多機能で、視聴者からは「逆に何ができないんだ」「金は出すから売ってくれ」といった声が上がった。 こえぼんは、シナリオの執筆から音声収録、ゲーム場面作りまでの工程で必要な機能をまとめたWebアプリ。
現在，34個掲載(一部執筆途中) よかったらData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Prompting 2022年〜
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
Code Interpreterに自分のTweetを分析させたらだんだん怖くなってきた - toyoshiの日記
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
GPT-4を使って ぷよぷよ 作ってみたときの感想
以下のツイートに反響があったので、どういう感じで作っていったかと感想をメモ 要約 この記事ではAIのChatGPT（GPT-4）を使用して、JavaScriptでぷよぷよを作成する手法について紹介しています。最初の依頼は「JavaScriptで動くぷよぷよのコードを書いて」とされており、最初に生成されたコードは不完全であったとのことです。 その後、AI側からは、1.ぷよの衝突検出、2.プレイヤーの入力によるぷよの操作、3.ぷよの回転の順に実装するように指示があり、徐々に改善を施していきました。 短時間で開発を終えることができるため、エンジニアとしてのスキルや要求、不具合の言語化能力があれば有効だとされています。現時点では優秀なプログラミングのアシスタントとして機能しています。 エンジニアが直面するストレスや不安を軽減できる可能性があります。一例として、短期間で開発を終えることができるため、
最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成（執筆） コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIｽﾀｯｸﾁｬﾝ ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略（PDF） 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの
Twitter可視化システムを作ってみたら日本に笑顔が溢れていた話 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに はじめまして。 プラットフォームサービス本部 データプラットフォームサービス部門の森分です。 もともと私は、NTT Comのクラウドサービスをベースにした法人向けソリューションの個社別運用やインフラ関連のプロジェクトマネージャ業務を担当しておりました。 最近はSmart Data Platform（以下、SDPF）アーキテクトなる、お客様課題の解決やNTT Comのビジネスの中でSDPFの活用を推進する部隊に参画しています。 データ利活用を支えるSDPFのアーキテクトがデータ利活用に詳しくなければ立つ瀬がありません。 そうならないように日々研鑽を積んでいるわけですが、その中で作ったTwitter分析システムっぽいもののご紹介が本稿の趣旨となります。 本来のデータ利活用プロジェクトでは、課題および仮説をまず明確にして、それに応じたデータ解析を進めていくのですが、本稿では堅苦しいもの
ユーザーが冒頭の文章を数行書くと、続きをAIが作文するWebサービス「AIのべりすと」が登場し、一部で話題になっている。例えば、「吾輩は猫である。名前はまだない。そんな吾輩は今」のように書き出しを入力すると「とある場所にいる。そこはどこかというと、我が家のリビングだ。ソファに腰掛けてテレビを見ているのは、俺の妹である美夏だ」のように続きを出力する。
ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかがざっくり分かるかと思います。
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Vision 系の機械学習エンジニアだったんですが、この１年くらいは AI モデル開発ではなくもっぱらバックエンド開発メインでやっていて完全に乗り遅れた感あるので、この機会に有名な Diffusion Model の１つである Stable Diffusion v1 について調べてみました！*1 では早速本題に入りたいと思います！ Stable Diffusion v1 とは？ Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM） 学習時の動作 for
AI素材.com
公式コラボAI素材の利用が可能 「いらすとや」 をはじめとした公式コラボAI素材も利用することができます（今後も順次増えていく予定）。
人工知能(AI)を研究する非営利団体のOpenAIが、自然言語処理と画像生成を組み合わせたAI「DALL・E」を発表しました。DALL・Eは人間と見分けが付かないほど高精度な文章を生成するAI「GPT-3」のパラメータを使用し、文章からイラストや写真を作り出すことができます。 DALL·E: Creating Images from Text https://openai.com/blog/dall-e/ OpenAI debuts DALL-E for generating images from text | VentureBeat https://venturebeat.com/2021/01/05/openai-debuts-dall-e-for-generating-images-from-text/ OpenAIの公式ブログでは、実際に「DALL・Eに入力したテキスト」と「DA
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あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」公開
プロンプト・エンジニアリングの真髄とは何か？｜深津 貴之 (fladdict)
プロンプトエンジニアリング応用編｜ChatGPT研究所
画像生成AI「Stable Diffusion」をGoogle Colabで動かしたメモ - ただいま村
「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI - CUBE MEDIA
GPT-4以降，英語が最強のプログラミング言語になりつつある状況をまじめに考えてみる．｜落合陽一
最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita
ChatGPT新機能が“無双”だった（西田宗千佳） (1/4)
海外の技術者が日本語の「文字化け」を本気で解説、日本人顔負けの日本通っぷりが披露される
画像生成AI “クリエーターの権利脅かされる” 法整備など提言 | NHK
ChatGPT 雑感 - murawaki の雑記
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
AIに人を裁けるか 「ChatGPT」が裁判官の模擬裁判、東大五月祭で公開実演
完全フリーで3GBのVRAMでも超高速に動く14B大規模言語モデルRWKVを試す｜shi3z
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
画像生成AI「Stable Diffusion」でいろいろ特化した使えるモデルデータいろいろまとめ
松尾豊氏が監修した人工知能基礎 2万5000円が3000円に引き下げ | Ledge.ai
AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
「逆に何ができないんだ」 ゲーム「ウマ娘」を支える“サイゲ専用シナリオ制作アプリ”が多機能過ぎる
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
ChatGPT Bing AIチャット活用例まとめ
最初の数行を入力すると小説の続きを書いてくれるAI登場 設定次第で俳句やニュースも
ITエンジニア的なChatGPTの使い方メモ - Qiita
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
「バイクに乗るピカチュウ」「アボカドの椅子」など言葉から自動でイラストや写真を生成するAI「DALL・E」