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 *
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
【ChatGPT】これだけ覚えればOK？ゴールシークプロンプトが誰でも使えて最強すぎた｜Masaki KANAI
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
通常の大喜利では出されたお題から回答を考えるが、逆に「回答」だけを見て「お題」を当てることはできるのか？ 超高難易度の検証に、あの方がチャレンジしてくれました。 こんにちは、ライターの店長です。趣味で大喜利をしています。 このように大喜利は、出された「お題」に対して「回答」を考えるゲームです。 それだけでも結構難しいのですが、 逆に「回答」から「お題」を当てるのは、さらにやりがいがあるのではないでしょうか？ 盛り上がれば新しいゲームになるかもしれません。当てられるかどうか、さっそく検証してみたいと思います。 検証開始 というわけで早速、オモコロライターのみくのしんをzoomで呼んで趣旨を説明してみました。お笑いは好きで、今回かなり自信があるらしいです。 答えを見て大喜利のお題を当てればいいんだよね？ 悪いけど俺、マジで当てちゃうよ？ 自信満々ですね。 当てたらそれで説立証なんだよね、大丈夫
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え
GPT-4
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
【2023年】美少女AIコスプレイヤーをStable Diffusionで生成する方法についてまとめていく！【ChilloutMix】
気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
例として読書記録アプリをつくります！ 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件（読み飛ばしてOK） 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って
きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 ＜ChatGPTテンプレート＞ コピーしてすぐ使えます。▼ココから下▼ # 命令書 あなたは、プロの■■です。以下の制約条件から最高の●●を出力してください。 # 制約条件 ・（例）重要なキーワードを取りこぼさない ・○○○ ・○○○ ・○○○ # 入力分: <ここに入力文章> # 出力文: 2023-03-18 12:45:07 きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 深津さんご本人がプロンプトの使い方や補足情報を詳しく解説しているYouTubeのリンクを共有します。 動画は1時間と少し長いですが、重要な要素がぎっしり詰まった内容なのでChatGPTを仕事に活用したい方は必見です。 m.youtube.com/watch?v=ReoJce… 2023-03-19 12:47:22 リンク YouTube あなたの
Chat GPTの完全な上位互換！Bing AIの面白い使い方まとめ｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
LLMの現在 - Speaker Deck
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
スクリーンショット これはなに 会社で「PR用の文章を人力でチェックする工数が重くて、めっちゃ残業が発生している。なんとか自動化できないか」との依頼を受け、Word等のファイルをGUIでそのままtextlintできるツールをちゃちゃっと作って社内公開しました。その結果、いい感じに社内で有効利用してもらうことができたので、外部公開に踏み切ることにしました。 github.com インストール＆設定 1. インストーラーでツールをインストールする GitHub上で配布しています。 https://github.com/gecko655/proofreading-tool/releases Mac版で「開発元が未確認のため開けません」が出た方へ https://support.apple.com/ja-jp/guide/mac-help/mh40616/mac を参考に、アプリケーションをセキュ
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
その他のサンプル: Wikipedia:良質な記事, Wikipedia:長いページ 紹介 「テキストゆれないくん」は文章に含まれる表記揺れを検出するツールです。「コンピュータ」と「コンピューター」、あるいは「全て」と「すべて」といった同じ単語の別表記が使われていないかどうかをチェックできます。 「テキストゆれないくん」は元々このサイト (https://inzkyk.xyz/) の文章校正用に開発されました。機能が成熟してきたので UI を付けて公開します。 このページから手動で使う限り、「テキストゆれないくん」は商用/非商用を問わず自由に使って構いません。「テキストゆれないくん」は無保証で提供されます。 特徴 ウェブブラウザから使える このページをウェブブラウザで開いているなら、「テキストゆれないくん」は既に動いています。このページの最初にあるのは「テキストゆれないくん」を使うための完
プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
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
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
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
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
【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.) - Qiita
【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
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
パナソニックのB2Bソリューション子会社パナソニックコネクトが、国内1万2500人の全従業員にChatGPT相当の機能を備えた、独自の社内AI｢ConnectGPT｣を提供すると公表したことが産業界で注目を集めている。 国内大手では｢使用禁止｣を通達する企業もあるなかで、ChatGPT導入事例として先進的だ。さらに、実際に社内への浸透も進んでいるというのが興味深い。 日本企業はいかにChatGPTを｢業務｣で使い、生産性を高められるのか。 導入から1カ月あまり経った時点のデータをもとに、パナソニックコネクトに可能性を取材した。
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
![[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1798ce5b088e58c4c4b438b339aa53729f88055d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU0JUJBJUJBJUU4JUE2JTgxJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTlBJTVEQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFNCVCOCU4MCVFNCVCQSVCQSVFOCVBRCVCMCVFOCVBQiU5NiVFMyU4MiU4NCVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzE1YWQyY2QyNmM1YTBiMGM1Zjc0NmEyOGE3ODE1ZTA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwR2FtYXJpMDAwOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWZmNTg2N2RhNDgwZDYyYjY1NzE1Yzc5Y2I0MDEyYmU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5ca724cc6b3042fa51a78f87dd701442)
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
校長先生の話エンドレス
このサイトでは、マルコフ連鎖で作成した校長先生の話を永遠に聞くことが出来ます。ぜひ音声ありでご視聴ください。
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集 -2023年10月バージョン-
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
HなStable Diffusion
前提として、Stable Diffusionでエロ画像を出そうとしてもsafety checkerという機能が入っており、センシティブな画像を出そうとすると黒塗りになる。 (Stable DiffusionのSaaSであるDream Studioはぼかしだが、多分別の技術) https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 そこでGoogle Colabでちゃちゃっと環境を作り、なおかつNSFWを回避する。 1. 下記のリンクでノートを開く https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 2. 下記の箇所を書き換える vvvvvvvvvvvvvvvvvv f
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ChatGPTにマインドマップを作ってもらったら理解速度が爆速になる件｜Abiru
ChatGPTに要件定義をお願いしたらハンパなかった | DevelopersIO
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
【検証】クイズ王は、大喜利の回答からお題を導き出せるのか？ | オモコロ
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
Prompt Engineering Guide – Nextra
東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から
「怠惰・短気・高慢」であれ、ChatGPTを使って業務効率化しよう(要件定義編)
ChatGPTをより有効的に使う為のテンプレートがまるで呪文「検索エンジンでキーワードを捏ねるのと似てる」など
「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
社員用に作った文書校正ツールを一般公開した - gecko655のブログ
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
表記揺れ検出ツール「テキストゆれないくん」 - inzkyk.xyz
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
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 と結城浩の対話（矛盾や反復を含んだ対話によってAIと人間の識別は行えるか）
[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita
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社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
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