発掘中の沖縄県宮古島市「長墓遺跡」。日本列島史の成立にかかわる重要な発見があった＝2008年撮影、マーク・ハドソン氏提供 日本語の元となる言語を最初に話したのは、約9000年前に中国東北地方の西遼河（せいりょうが）流域に住んでいたキビ・アワ栽培の農耕民だったと、ドイツなどの国際研究チームが発表した。10日（日本時間11日）の英科学誌ネイチャーに掲載された。 日本語（琉球語を含む）、韓国語、モンゴル語、ツングース語、トルコ語などユーラシア大陸に広範に広がるトランスユーラシア語の起源と拡散はアジア先史学で大きな論争になっている。今回の発表は、その起源を解明するとともに、この言語の拡散を農耕が担っていたとする画期的新説として注目される。 研究チームはドイツのマックス・プランク人類史科学研究所を中心に、日本、中国、韓国、ロシア、米国などの言語学者、考古学者、人類学（遺伝学）者で構成。98言語の農業
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
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
DeepL翻訳：高精度な翻訳ツール
毎日、何百万もの人々がDeepLで翻訳しています。人気の組み合わせ：日本語から英語（和英）、英語から日本語（英和）
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
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。
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
アプリ開発ベンチャーのbondavi（神奈川県横浜市）は8月25日、Webブラウザに表示される苦手な言葉を「ぴよぴよ＋ひよこの絵文字」に変換する「ひよこフィルター」を公開した。ネット上の誹謗中傷から利用者を守るために無償公開するとしている。 Google Chromeなどのブラウザで動作する拡張機能。ブラウザ右上の「ひよこマーク」をクリックして苦手なワードを登録すると、Webページを開いた際に全て「ぴよぴよ＋ひよこの絵文字」と表示する。心の準備をしてからひよこをクリックすると変換前の言葉が表示される。 開発のきっかけは「厳しいユーザーの声も無視できない。しかし傷つきたくない」という戸田大介社長個人の悩みだった。公開する予定はなかったが、試作品についてSNSで言及したところ多くの反響があり、一般公開を決めた。 「考えてみれば相手の表情も見えない状況で多くの言葉に触れ続けているネット社会に生き
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
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
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
「クソゲー・オブ・ザ・イヤー」を一変させた『四八（仮）』ショックとはなんだったのか？ “テキストの量的分析”からクソゲーの定義とレビューの変容を見る
ビデオゲームの文化で「クソゲー」という極めて暴力的な単語が一般化してからどれくらいが経っただろうか。みうらじゅん氏が『いっき』に対して使ったなど起源には諸説あるが、ともかくその言葉は死滅せずに現代まで生きながらえてきた。 制作者が心血を注いで創りあげた一個のゲームという作品。それをたった一言で簡単に断罪できてしまうその言葉は、無残なほどにネガティブなパワーを持っており、ゲームメディアでは忌避すべきワードのひとつである。 しかし口をつぐんだところで、いままでプレイヤー間で何年にもわたり続いてきた「クソゲーを語る」という文化が、無かったものになるわけでもない。たった4文字でゲームを語ることができるこの魔法の言葉は、その時代や個々人の認識によって極めて定義が曖昧で、いまも万華鏡のように変化し続けている。 （画像はニコニコ動画「クソゲーオブザイヤー2008」より） そんな歴史の中、その年度で一番の
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。
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
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
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〜
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、
【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
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
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。
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）。
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です！ きょうは発表があったばかりのChatGPT Pluginについて紹介していきたいと思います。 ChatGPT Pluginとは かんたんに言ってしまうと、ChatGPTの能力を拡張するためのプラグインです。よくわかりませんね。 わかりやすくいうと、 「来週の土日に旅行いきたいんだけど2万円以下で適当にいいとこ見繕って予約しといて」 「ｱｲﾖｰ」 みたいなことができるやつです。 もちろんこれらはChatGPTのAPIを用いてもできましたが、これを容易に実現する手段として提供されました。 BingGPT (正式名称New Bing) のように検索して回答してくれたり、会社の文章群をもとに質問回答してくれたり、 商品を注文してくれるなどのアクションを行う機能が追加された、と理解しておくとよさそうです。 これはまだWaitlistであり、今後公
株式会社ログラスの生成AI/LLMチームの松岡(@little_hand_s)です。 GPTs、話題ですね！！使ってますか？(GPTsとは、ChatGPTの機能をカスタマイズして、目的に合わせたツールを自由に作成できる機能です) そして、もうすぐアドベントカレンダーの時期ですね、ブログを書く予定はありますか？ ブログを書くのって、結構気合がいりますよね。 あれって、文字列を書くこと自体とよりも、 何を書くか どういう切り口の記事にするか どういう構成にするか といったことにに脳のエネルギーを使うんですよね。 逆にいうと、これらのステップをクリアすれば、ブログ執筆のハードルはぐっと下がります。 そこで今回、GPTが執筆者にインタビューをしてくれて、それに応じるだけでブログの構成がどんどん決まっていくような執筆アシスタントGPTを作ってみたのです。 そしてもちろん、この記事も執筆アシスタントG
はてなブログでは、新機能「はてなブログ タグ」をリリースする予定です。今回はその予告として、機能の概要とリリースに至る背景をお伝えいたします。 リリース時期は2019年夏ごろを予定しておりますが、開発の状況によって変更する可能性があります。 はてなブログ タグで、できるようになること リリースにあたって はてなブログのコンテンツを、多くの方に届けるために はてなキーワードを、時代背景にあわせ、より気軽にご利用いただくために 今後の開発予定 はてなブログ タグで、できるようになること はてなブログ タグでは、はてなキーワードの本文データ、はてなブログ・はてなブックマークのコンテンツを活用し、ある言葉についてネット上の意見や感想を知ることができます。 はてなブログをご利用の方も、そうでない方も、言葉の意味やネット上の意見を同時にチェックできるようになり、自分の興味のある記事を探しやすくなります
画像生成AI「DALL・E 2」や文章生成AI「GPT-3」といった高性能AIを開発してきたAI開発組織のOpenAIが、新たに音声を超高精度で認識して文章に書き起こせるAI「Whisper」を発表しました。発表と同時に公開されたサンプルでは「早口のセールストーク」や「ハイテンポな曲の歌詞」などの音声でも問題なく文字起こしできる性能の高さが示されています。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper Whisperはインターネット上から収集された合計68万時間におよぶ音声データでトレーニングされた文字起こしAIです。OpenAIのブログ記事には「早口のセールストーク」「K-POPの曲」「フランス語」「独特なアクセン
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能｜shi3z
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか
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日本語の原郷は「中国東北部の農耕民」 国際研究チームが発表 | 毎日新聞
今すぐ使える！ Cygames流、シナリオ“じゃない”ゲームテキストでプレイを盛り上げる鉄則 フレーバー、コメント、イベントタイトルも！ ユーザーを惹き付ける言葉選びとは？
最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita
ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita
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新機能が“無双”だった（西田宗千佳） (1/4)
ChatGPT 雑感 - murawaki の雑記
苦手な言葉、全て「ぴよぴよ」 メンタルの弱い社長が開発した「ひよこフィルター」無料公開
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)
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
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
ChatGPT Bing AIチャット活用例まとめ
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
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
Stable Diffusion の仕組みを理解する - ABEJA Tech Blog
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
ChatGPT Pluginって何ができるの？ - Qiita
【実演あり】GPTsの力でブログ執筆を圧倒的に楽にする方法(プロンプトも公開)｜little_hands
【予告】新機能「はてなブログ タグ」をリリースします - はてなブログ開発ブログ
OpenAIが高性能文字起こしAI「Whisper」を発表、日本語にも対応し早口言葉や歌詞も高精度に文字起こし可能
データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし