なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
Kohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強 2024-04-17 00:01:05
すがやみつる先生が生成AIを使ったことでAIを憂う人たちから大量の質問が殺到する→質問に丁寧に返答、ベテラン漫画家が話す「模倣について」の考え方がためになる
すがやみつる @msugaya 私も試してみました。プロンプトは、以下のとおりです。 ＊＊＊＊＊ 『ゲームセンターあらし』というタイトルのマンガがありますが、このマンガに関係なく、タイトルだけのイメージから、美少女がゲームセンターで激しくゲームをプレイする絵を、マンガタッチで描いてください。 ＊＊＊＊＊ こちらの方が年齢が高そうですね(^_^)。 ChatGPT経由でDALL-E3に描いてもらいました。 2024-04-30 22:26:48 ジロー @i9r82k こんこんばんばん 本日夜便は、ゲームセンターあらしより「ゲームセンターあらし」です ゲーセンというか、カラオケじゃないか？ 黒髪ショートカットって意外に珍しい気がする なんか悪友というか、腹を割って話せる関係っぽい感じがします ＃画像生成AI ＃美少女 pic.twitter.com/8SF9NJb1QR 2024-04-30
デジタル化したせいで余計な作業が増えている
コロナ禍をきっかけにリモートワークが推奨され、同時にペーパーレス化や各種デジタル化も進んだ。 いままで遅々として進まなかったデジタル化が一気に広まり、「やればできるじゃん」と多くの人がSNSにポストしていた記憶がある。 巷ではすっかり、アナログ＝非効率で減らすべきもの、デジタル＝効率的で推し進めるべきもの、という認識になっているようだ。 ただわたしは、「効率化のためにデジタルを導入すべき」という主張には、まったく共感できない。 なぜなら、デジタル化したせいで余計な作業が増えている場面が、たくさんあるからだ。 デジタル化を受け入れる人と反対する人の溝 先日、マダムユキさんによる『非効率大好き「現金主義者」に明日はない』という記事が公開された。 記事は、とある商店街の組合で、いままで集金だったものを振込に変更した話からはじまる。以下は、振込になったことを喜ぶヘアサロンのオーナーの言葉の引用だ。
クリエイターの創作活動を支えるファンコミュニティ「pixivFANBOX」
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
ChatGPTを活用して事業計画書作成を効率化しよう 経営者にとって、事業計画書を作成するのにハードルの高さを感じている人もいるかもしれません。 しかし、事業計画書は補助金申請や金融機関から融資を受けたい時にも重視される傾向にあるものです。 事業計画書を効率的に作成するなら、ChatGPTの活用がおすすめです。 今回は、ChatGPTで事業計画書を作成する際のプロンプト例や、作成時の注意点についてご紹介します。 事業計画書の作成に頭を悩ませている方は、ぜひ参考にしてみてください。 創業手帳ではオンライン上で記入・保存ができる「事業計画シート＆資金シミュレーター」をリリース。事業計画を書くにあたっての定番項目は網羅しており、これを埋めるだけで事業の今後の計画などが整理できます。また出先で思いついた内容をちょっとメモするときに使ったりすることも可能。無料でご利用いただけますので、是非ご活用くだ
【読売新聞】「これじゃ、無料の宿題代行業者が現れたようなものだ」 東京都内の私立中高一貫校の英語科教諭（５６）はため息をついた。昨年度の冬休み、中１の生徒に英語で日記を書く宿題を出したところ、現在完了形など教えていない英文法が使われ
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
この記事で書きたいことは、以下のような内容です。 ・昔SEの先輩に、「技術の詳細に通じていなくても、「そういう技術、そういう解決法がある」ということを把握しているだけで十分役立つ」と教わりました ・エンジニアの能力を測る尺度の一つとして、「課題」「問題」に対するアプローチをどれだけ思いつけるか、というものがあると思います ・「こういうやり方があった筈だ」「こういうアプローチが出来る筈だ」ということがなんとなくでも分かっていれば、それをとっかかりに調べることが出来ます ・その「そういう解決法があるということはなんとなく分かる」という状態を広げる為に、基盤技術に関する知識が重要です ・これは、生成AIに色々聞けるようになった今でも変わらないというか、むしろ昔以上に「とっかかり」の重要性が増しているような気がします ・「引き出しを増やす」という視点での勉強と、それを活かす為の基礎の重要性を、新人
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
米OpenAIは4月15日、大規模言語モデル「GPT-4」について、日本語に最適化したカスタムモデルを発表した。日本語のテキストを記述する能力が向上しており、「GPT-4 Turbo」より最大3倍高速とうたっている。今後数カ月以内にAPIをリリースするという。 関連記事 OpenAI、“怠けにくい”「GPT-4 Turbo」プレビューリリースや値下げを発表 OpenAIは、11月に発表した「GPT-4 Turbo」のプレビュー版をリリースすると発表した。「GPT-4」が怠け者になってきたという苦情を受け、怠けにくくしたという。公式版は数カ月中にリリースする計画だ。 マイクロソフト提供の“社内GPT基盤”もGPT-4 Turboなどに対応 米Microsoftが、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」経由で使える「Azure OpenA
AI（ChatGPT/Claude）で抄読会のスライド作成を瞬殺する方法｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
多くの研究者や医療従事者にとって、抄読会は情報収集と知識共有の重要な機会ですが、スライド作成には多くの時間と労力を費やしてしまいがちです。そこで、このプロセスを自動化するプロンプトを作成しました。 使い方は簡単です。論文のPDFを添付し、プロンプトを入力するだけで、AIがその論文の要点をまとめたスライドの下書きを自動で生成してくれます。背景、方法、結果、考察、結論の各セクションごとにスライドが作成され、重要な情報が簡潔にまとめられます。 ただし、このプロンプトを最大限活用するには、抄読会で取り上げるべき適切な論文を選ぶことが大切です。抄読会で選ぶべき論文のルールがある場合はそれをよく確認し、他の先生の貴重な時間を使って行うものなので、なるべく価値のある論文を選ぶようにしましょう。自信がない場合には選択が合っているか上級医に確認しましょう。具体的には、以下のような基準を満たす論文がおすすめで
「全世界の80億人にベーシックインカムを」チャットGPTを開発したサム・アルトマンの人類救済ビジョン《橘玲氏が解説》 | 文春オンライン
対話型人工知能「チャットGPT」を開発したサム・アルトマン氏は、AIが人類を超えた後のことまで考えているという。AIブームを牽引する天才の思想を、作家の橘玲氏が解説する。 ◆◆◆ ディストピアをユートピアへ サム・アルトマンは1985年にミズーリ州セントルイスで生まれ、皮膚科医の母から8歳のときにアップルコンピュータをプレゼントされたことで、スティーヴ・ジョブズが「アイドル」になった。州内の私立学校を卒業したあと、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス科に入学したが1年で中退、位置情報ベースのモバイルアプリを開発する会社を創業し、ベンチャー投資ファンドや暗号通貨「ワールドコイン」の発行を手がけたのち、イーロン・マスクなどから投資を受けた生成AIの開発企業「オープンAI」のCEOに就任した。 オープンAIはマイクロソフトと提携した対話型人工知能「チャットGPT」で近年のAIブームを牽引し
もう手放せない。 最近毎日のように行なっているオンライン会議。自宅や好きな場所で、いろいろな人と打ち合わせができるのはたいへんありがたいもの。しかし、オンラインならではのストレスもあります。 たとえば音声の問題。お互いの使っているデバイスや周囲の環境などにより、声が聞こえづらくなると、何度も聞き返したりすることがストレスになります。また、オンライン会議が増えてきたことで、議事録作成の時間が膨大になってきているのも辛い。 さらに、自宅で仕事をする時間が増えると、机の上もごちゃごちゃになりがち。Webカメラにマイク、外付けディスプレイに外付けHDD、その他スマートフォン類の充電などなど、机の上はありとあらゆるケーブル類が這い回っています。作業スペースが狭くなりますし、何より気分が下がります…。 このようなストレスを軽減するために、AIの技術を活用したあるガジェットを導入してみました。 その名も
ファミレスで隣の席のカップルが喧嘩を始めて女がスマホのLINEの画面見せて彼氏に詰問。「彼氏の浮気か？」と思ったが違って。「ChatGPTに書かせた奴、そのまま貼ったの？」
やねうらお @yaneuraoh BM98,BMSの生みの親 / ヒルズにオフィスのある某社CTO / プログラミング歴45年(5歳から) / 将棋ソフトやねうら王開発者yaneuraou.yaneu.com / 音楽理論ブログmusic.yaneu.com / 天才(らしい) s.nikkei.com/3aWHJj0 d.hatena.ne.jp/yaneurao/ やねうらお @yaneuraoh いまファミレスにいるんだけど隣の席のカップルが喧嘩をおっぱじめた。 女がスマホのLINEの画面見せて「これは何？」と彼氏に詰問している。 私は彼氏の浮気がバレたのかな？と思ったのだが、違ったようで、その彼氏とのトーク画面らしかった。 男「これが何か？」 1/n 2024-05-06 19:10:23 やねうらお @yaneuraoh 女「これ前回のデートのあと、あんたが送ってきたお礼の文章。
Introducing OpenAI Japan
As we grow our operations internationally, we’re expanding into Asia with a new office in Tokyo, Japan. We are committed to collaborating with the Japanese government, local businesses, and research institutions to develop safe AI tools that serve Japan’s unique needs and to unlock new opportunities. We chose Tokyo as our first Asian office for its global leadership in technology, culture of servi
＜この記事の著者＞ ばんか（bamka） - Tech Team Journal Web制作会社の会社員として働きつつ、個人でブログ／メディアライターとしても活動するパラレルワーカー。 ChatGPT等AIを公私で駆使し、ITツール・ガジェットを用いて人々の生活をより豊かにするための活用術を提供するブログも運営。 Webサイトや本で学んだ知識を、自分のものにして活用できるレベルまで引き上げるには、アウトプットが重要だと考えて、積極的にアウトプットするようにしています。 ただ、アウトプットの仕方も大事。知った知識をただSNSにコピペで貼り付けるようなやり方は、良質なアウトプットとは言えないと考えています。 そこで今回は、私が実践している「良質なアウトプット」に転換するために気を付けているポイントについてお話しします。 【目次】 １：第三者に見てもらう ２：自分の言葉で語る ３：図にまとめる
OpenAIのBatch APIを使ってお得にプロンプトを一括処理してみる - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 最近はOpenAIに日本支社が出来て、日本語対応が加速するというニュースにわくわくしています。 今回はそんなOpenAIから発表されたBatch APIという機能が便利、かつお得な機能だったのでどのように使えるのか試してみます。 Introducing the Batch API: save costs and get higher rate limits on async tasks (such as summarization, translation, and image classification). Just upload a file of bulk requests, receive results within 24 hours, and get 50% off API pri
A pedestrian walks past the GitHub Inc. offices in San Francisco, California, U.S., on Monday, June 4, 2018. Photographer: Michael Short/Bloomberg ソフトウエア開発者のニコライ・アフテニーブ氏は2021年、米マイクロソフトが提供するコーディングアシスタント「Copilot（コパイロット）」のプレビュー版を手にし、すぐにその可能性を実感した。 マイクロソフトのコーディングプラットフォーム「GitHub（ギットハブ）」で開発され、米オープンＡＩが提供する生成ＡＩ（人工知能）をベースにしたCopilotは、完璧ではなく、時には間違えることもあった。しかしチケット販売会社スタブハブで働くアフテニーブ氏は、わずかなプロンプトで見事にコード行を完成させたこと
ChatGPTの5がそろそろ出るそうですね。3から4にバージョンアップした時ははっきりとそれがわかるくらいにアウトプットの質が上がったので、また楽しみです。 しかし、こうなってくると、いよいよ「正解を出す能力」の労働市場における価値が激減していくことになります。 今日の日本では、いまだに「正解を出せる人＝優秀な人」という人々のイメージは変わっていません。 カンファレンスなどで「優秀な人と聞いて、どんな人をイメージしますか？」と聞くと、多くの場合「東大とか、偏差値の高い大学を出ている人」といった返答がきます。 そこでさらに「東大を出てると、なんで優秀だと思うんですか？」と重ねて聞いてみると「だって、難しい問題に正解を出せるから」とくる。 つまり、いまだに日本では 優秀さ＝難しい問題を解ける人 というイメージなんですね。 だから、本屋さんにいくと、いまだに「東大生の○○」とか「東大生の親の○○
近年、AIの進化によりソフトウェア開発のプロセスが大きく変化しています。これまで手作業で行われてきた画面設計やプログラミング作業も、AIの登場により驚異的なスピードに進化しています。今回は、その中でも私が実際に使っている2つのAIツール、UizardとUI Sketcherについて紹介します。 なお、本記事では医師と患者を繋ぐマッチングサービスという架空のサービスを例に話を進めます。 Uizard: サービス概要からUIデザインを自動生成 Uizardは、画面設計作業を劇的に短縮する革新的なAIツールです。このツールを使えば、サービス概要を入力するだけで、わずか数分で美しく洗練されたUIデザインが生成されます。つまり、開発者は時間をかけてUIデザインを考える必要がなくなり、その時間を他の重要な作業に集中することができます。 Uizardの使い方 メニューから Generate with A
Top > ビジネス > ChatGPT以降の労働市場は本当にAIに置き換えられているのか？ 500万人分のフリーランスの仕事を分析したリサーチが公開される
陰謀論は一度信じ始めると、反証によって覆すのが非常に難しい信念だと考えられている。しかし、この研究では従来の陰謀論に対する反証の試みが失敗してきたのは、単に各陰謀論者に合わせた説得力のある反証が不足していたためではないかという可能性を検討した。陰謀論者は自分の関心のある陰謀について非常に詳しいことが多く、反論する側が議論で劣勢に立たされるのである。 この課題に対処するため、この研究ではLLM（GPT-4 Turbo）を活用した。実験では、計2190人の陰謀論者がLLMと3ラウンドの対話を行った。参加者は自分が信じる陰謀論を詳細に説明し、AIにはそれぞれの陰謀論の信念を低下させるよう指示した。 その結果、参加者の陰謀論信念が21.43％低下した。さらに、参加者の27.4％が対話後に陰謀論を確信しなくなった。この効果は2カ月後も持続し、非常に広範な陰謀論で一貫して見られ、陰謀論信念が深く根付い
切り絵@✍️ @Kyrie_ASLLy だが待ってほしい 仕事中に肩を叩いてしまったら、ただでさえ不足気味な人員がさらに減ってしまうのではないだろうか x.com/steven_pumpkin… 2024-05-01 14:42:00
前回はなぜChatGPTがもっともらしい文章を生成できるのか、ジェネレーティブAI（生成AI）の原理を説明した。ChatGPTに代表される言語生成モデルだけでなく、画像生成や動画生成、音声生成とバラエティに富んだ生成AIがあることも解説した。この手の流行りの技術は個人向けで盛り上がっても、社会実装にまで至らないことも多い。一方、飛躍的な進歩を遂げた生成AIは企業向け、さらには公共サービスまで幅広く活用され始めている。今回はビジネスでの活用法に踏み込んでいこう。「タイパ」が非常に優れた本場米国での使われ方とは何だろうか。 アクセンチュア株式会社 ビジネス コンサルティング本部 Data＆AIグループ AIセンター チーフフェロー 早稲田大学大学院理工学研究科電気工学修士課程修了。アンダーセンコンサルティング（現アクセンチュア）入社後、小売業や製造業、金融業、通信業、公共事業など業界を問わず、
LLM校正CIを自社のブログに導入してみた - NTT Communications Engineers' Blog
マネージド&セキュリティサービス部サービスプラットフォーム部門の田中です。 2023年度の下期にダブルワークという社内施策で、イノベーションセンター生成AIチームに参加しました。 その取り組みとして、本ブログの記事データを管理している GitHub リポジトリに LLM (大規模言語モデル) の1つである GPT-4 を用いた校正CIを導入してみました。 適切なプロンプトを得るための試行錯誤や、この記事自体を校正させてみた結果をお伝えします。 目次 目次 背景 LLM校正CIの詳細 プロンプトの試行錯誤 この記事の校正結果 おわりに 背景 本ブログ記事のデータ管理やレビューには GitHub を利用しています。 投稿者は記事を執筆した後 PR (Pull Request) を出し、レビュアーが PRコメントで記事の修正を提案し、推敲していきます (なお、GitHubを活用した記事公開プロセ
ChatGPTは株価予測ができる 森正弥氏：こんな使い方もありますみたいなところで、大企業でもいろいろ進んでいるのは財務分析で、「財務データを入れて分析して」と言うと……ちょっと（スライドの）真ん中の文字が小さくて見えにくいですが、一般的な財務分析をしてくれます。 ちょっとインパクトがあったのが、ChatGPTは株価予測ができるという話ですね。これは普通にAIやマシンラーニングをやられている方からすると、「おいおい、それは言い過ぎだろう」と思ったりするわけですが、この論文の中身を読んだり、あるいは株価予測を業務としてやっている方からすると「まぁ、そうだよね」と思うところがある。 それは何かというと、株価予測だけじゃなくて金利の予測とか、そのマーケットの予測とか、あるいは原材料の価格予測でも共通の話です。基本的に今のデータからマシンラーニングの予測モデルを作って予測していきます。過去データか
OpenAIは4月15日、アジア初の拠点となる東京オフィスの開設に合わせ、AIモデル「GPT-4」の日本語特化版「GPT-4 Customized for Japanese」を発表した。すでに早期アクセスが可能で、数ヶ月以内に広くAPIを公開予定。GPT-4 Turboに比べて日本語の処理速度が「3倍」としている。 GPT-4 Customized for Japaneseでは、日本語の文字を読み取る能力を向上させたほか、トレーニング中に「この情報は重要」「この情報は重要ではない」という「アテンションシフト」という手法を取り入れ、さらなる能力向上を図った。 OpenAIは今回の東京オフィスの設置によって、細かなニュアンスや文化的背景の理解を含めた日本語能力のさらなる向上を図るほか、法人向けに「ChatGPT Enterprise」を販売する。従業員は年内に十数人を採用する計画だ。
｢目標達成できる人｣がChatGPTでしていること
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海外版のピザ屋のデモ 森正弥氏：海外版のピザ屋のデモを流せればと思います。英語がちょっと流れますが、こんな感じです。 ピザ屋に店員のAIアバターがいて、お客さんが来て……お客さんがだいぶぶっきらぼうですけど（笑）、答えていくのをハンドリングして、最後はペイメントまでやるという感じでした。シナリオは一定はありますが、これは裏がLLMで、ここではNVIDIAのNeMoを使って会話をやっているので、シナリオじゃないアクションにももちろん普通に対応できます。 例えばいきなり「アジャイルって知っている？」と聞いたらきちんと答えてくれます。NeMoは英語とスペイン語がすごく得意なので、このデモは英語のデモになっていますが、日本語でも動きます。 あと、単にこれは単なるマイクロサービスのマッシュアップなので、23個ぐらいのマイクロサービスが立ち上がっていて、そんなに立ち上げるのかと思いながらやっています。
前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
ChatGPTの Assistants API でPDFを要約 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
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GWに徹底理解！GPTの仕組みをめちゃくちゃ分かりやすく解説する無料動画公開 | Ledge.ai
今日話した大学生の授業の受け方、生成AIの技術をフルに使ってて隔世の感がある→賛否両論さまざまな意見が集まる
2023年、AIの影響で『絵に求められる事』が激変してきている話。｜さいとう なおき｜pixivFANBOX
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
ChatGPTで事業計画書を作ろう！プロンプト例や作成時の注意点などをご紹介
宿題もリポートも生成ＡＩが作った「正解」丸写し、教諭は嘆く「これじゃ無料の代行業者だ」
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
解決法の「とっかかり」をなんとなく把握しておくことが大事だという話
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜ChatGPT研究所
GPT-4に日本語特化モデル OpenAI Japan始動会見で発表
新・必須ガジェット。テレワークのストレスを全部解決してくれました | ライフハッカー・ジャパン
意味のないアウトプットをやめる７つの方法 - paiza times
マイクロソフトのＡＩツール､Copilotがもたらすコーダーの働き方改革
OpenAI Japanスタート 3倍速い日本語特化モデルも公開へ
ChatGPTと“声”で会話する方法解説書が発売 ～ブラウザーやAlexaにも組み込める！／『ChatGPTと音声で会話する3つの方法』発売【Book Watch/ニュース】
過剰に「正解」が供給される時代に何が価値になるのか？｜山口周
AIによる爆速開発：画面設計からプログラミングまで自動化！？ - Qiita
ChatGPT以降の労働市場は本当にAIに置き換えられているのか？ 500万人分のフリーランスの仕事を分析したリサーチが公開される | Ledge.ai
陰謀論者 vs. 生成AI──大規模言語モデルは陰謀論を説得できるか？ 米MITなどが2000人以上で検証
AIに『会社が人手不足なのでどうしたらいい？』と聞いたらすごいオカルトな回答を出してきた「これなんて地獄」
アクセンチュア流「タイパ最強」の生成AI活用術、プロンプト書き方4原則とは？
財務分析・株価予測・稟議書作成… AIプロフェッショナル組織のリーダーが語る、生成AI活用法
OpenAI、GPT-4の「日本語特化モデル」発表--処理速度3倍に
大手企業がこぞって進める生成AIの全社導入 日本企業におけるChatGPTとLLMの活用事例
小さなゲーム作りでLLMができること、できないこと - ABAの日誌