1.プロンプトエンジニアリングとは 1-1.プロンプトとは 1-2.プロンプトの構成要素 2.プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 2-1.Zero-shot prompting 2-2.Few-shot prompting 2-3.CoT（Chain-of-Thought） Prompting 2-4.Zero-shot CoT 2-5.Self-Consistency 2-6.Generate Knowledge Prompting 2-7.ReAct 2-8.Directional-Stimulus -Prompting 2-9.Multimodal CoT Prompting 3.敵対的プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 3-1.Prompt-Injection 3-2.Prompt-Leaking 3-3.Jailbreak 3-4.Do Anything Now 3-
Topaz合同会社は3月17日、OpenAIの最新型自然言語モデルGPT-4、画像生成モデルStable Diffusionといった複数のAIモデルを搭載したAIプラットフォーム「AIOne」を発表した。 「カスタマイズされていないGPT-4を無料登録で使えるWebサービス」としては日本初の提供と同社は主張している。 とりあえず無料でGPT-4を触ってみたい人に 現状利用できるサービスは画像生成（Stable Diffusion）、AIチャット（GPT-4, ChatGPT）のみのようだが、自動議事録作成AIが近日提供予定となっているほか、今後も最先端のAI技術を導入していくとしている。 料金プランは、無料（利用制限あり）で利用できる「Free」のほか、「Pro（490円／月、個人限定）」、「Business（990円／月）」、「Enterprise（価格応相談）」の4種類が用意されている
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
We’re announcing updates including more steerable API models, function calling capabilities, longer context, and lower prices. July 20, 2023 update: We previously communicated to developers that gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 and gpt-4-32k-0314 models were scheduled for sunset on Sept 13, 2023. After reviewing feedback from customers and our community, we are extending support for those models unt
A new day begins. A pleasant breeze is blowing. I am smiling. You are smiling too. Together Let's enjoy life. ---------------------------------------------------- ---------------------------------------------------- あはははは～。 毎日笑って、 人生を楽しんでいますか？ あなたは今日、何回笑いましたか？ 笑う門には福来たるです。 笑いましょう。楽しみましょう。 ---------------------------------------------------- 入学・入社シーズンですね。 毎日緊張してますか？ では笑いましょう。 笑って緊張をほぐしましょう。 これからは若い
AI（LLM）についてまだみんなが知らない8つの事実（論文：Eight Things to Know about Large Language Modelsについて）
いかにも海外の煽り記事みたいなタイトルを付けてしまったが、おおむねそういう感じの内容の論文が発表されて、興味深かったので今回はそれについて書いてみたい。 最近、「AGIが人類を滅亡させる！」みたいなAI人類滅亡説がにわかに広がっているらしい。 これの言い出しっぺみたいな人は、ユドコウスキー氏という方らしいが、彼は何十年も前からAI脅威論を言っていたらしい。そういう人もいるとは思うが、最近はそれを真に受けちゃう人が増えてるらしい。ChatGPTの実力に驚いた人が増えたからだろうか。 ホワイトハウスでFox Newsの記者が「AIが人類を滅亡させるってホントですか？」と質問しちゃうというような、パニック映画さながらの出来事まで起きている。これはエイプリルフールではない。 ホワイトハウスでFox Newsの記者が「機械知能研究所の専門家がAI開発を無期限に停止しないと文字通り地球上のすべての人間
コンピュータ・エンジニアを辞める 前回の記事で、 コンピュータ・エンジニア辞めちゃうんですか？ もったいなくありませんか？ というコメントをいくつか頂きました。 ハイ。辞めます。 AI、特にGPT-4が急速に台頭してきた今は、 オールド・エンジニアの引き時と 判断しました。 ----------------------------------------------------- 正確には瞬殺されるのは「プログラマー」であって、 「エンジニア」は2-3年の猶予がある感じですが、 AIの進化は予想以上です。 2-3年の猶予など、有って無いようなものです。 ----------------------------------------------------- 63歳になって、最新のAI技術を学んで、 応用して、自分のものにするほどの 気力はありません。 もはや枯れてます。 ほら、引き際って
はじめにLayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM(Large Language Model, 大規模言語モデル)について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。 LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。 私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。 私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化し
クオリアというのは、たとえば赤い色をみたときに、それがカラーコードとして同じであっても、リンゴの赤と血の赤で想起される「赤らしさ」が違うよね、そのそれぞれの「赤らしさ」とは？みたいな話です。 それがChatGPTの挙動と対応づけれるんではないだろうか、と。 ※ クオリアを解明できるという話ではありません もしくは、「りんご」と言ったときにあの赤い果物の直接的なイメージだけではなく「こないだ食べたのはちょっと固かった」だとか「スーパーで300円で並んでた」だとか「皮をむくのがめんどかった」だとかいろいろ想起されることも含めた「りんごらしさ」のことです。 正確にいえば、何かの単語や物体を意識したときに「らしさが生まれること」をクオリアと呼んでるんだと思います。 そいういうクオリアというのが結局なんなのか、というのが問題になってると思うのだけど、ChatGPTを見るとなんとなくクオリアというのが
LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB
ステップバック・プロンプティングは極めてシンプルで具体的なテクニックながら、CoT（Chain-of-Thought prompting）やTake a Deep Breatheといった既存の手法を凌駕する性能を発揮しています。 参照論文情報 ・タイトル：Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models ・著者：Huaixiu Steven Zheng, Swaroop Mishra, Xinyun Chen, Heng-Tze Cheng, Ed H. Chi, Quoc V Le, Denny Zhou ・所属：Google DeepMind ・URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.06117 従来の課題 LLMはSTEM（科学、技術、工学、
3月2日にChatGPTのAPIが公開されて企業だけでなく、個人による開発も積極的に行われています。ChatGPTの個人開発を行うにはGoogle Apps Script(GAS)がおすすめです。その理由を解説します。 本記事は、TechFeed Experts Night#16 〜 ChatGPT, GitHub Copilot…AIはエンジニアの仕事をどう変える？AI×開発最前線！のセッション書き起こし記事になります。 イベントページのタイムテーブルから、その他のセッションに関する記事もお読み頂けますので、一度アクセスしてみてください。 本セッションの登壇者 セッション動画 それでは、「ChatGPTの個人開発ではGoogle App Scriptがおすすめな理由」というタイトルで発表させていただきます。 今回お話しする内容はこちらになります。まず少しご紹介させていただいて、ChatG
概要 GPT-4 に全自動で Minecraft をプレイさせる論文 "Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models" を紹介します。 Voyager は、継続的・段階的に複雑なタスクを学習し続けることができ、マップ開拓や新アイテム獲得の能力で既存手法に勝ると主張されています。 既存手法との違い LLM にツールや外部 API を与えて自律的に計画・行動させるアルゴリズムと言うと、ReAct, Reflexion, Auto-GPT などが特に有名です。 これらと Voyager の一番の差別化部分は、Iterative Prompting Mechanism および Skill Library と呼ばれるコンポーネントです。 Voyager はボットを操作するために Mineflayer という Java
キーワードを選ぶと自動で記事が書けちゃうAIライター
至極真っ当で常識的な文章が上がってきます。 OpenAI のチャットボットAI｢ChatGPT｣が大流行しており、今やさまざまなアプリやサービスにも組み込まれるようになっています。 もちろん公式サイトで使うこともできますが…いざとなると何を質問してどう活かせば良いのか？ 使い道がハッキリしていないと猫に小判ですよね。 AIに原稿を書いてもらおう株式会社ユーザーローカルが開発したのは、ChatGPTのGPT-4と連携した記事作成サービス｢ユーザーローカルAIライター｣。 使い方は非常に簡単で、テーマを決めたらまず関連がある単語を2～5個ほど入力するだけ。どんな流れで原稿ができるのか、調査がてらレッツ・トライです。 Image: 株式会社ユーザーローカル試しに｢夏休み 子供 熱中症対策｣と入力すると、｢関連キーワードを選択｣画面に進みます。そこでまた3～10のキーワードを選択すると？ Imag
【AI】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 | EARLの医学ノート
【AI】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 ※2023年7月21日作成 ※2023年8月14日改訂：無料ユーザーが8/9から使用可能に。設定アイデアに「（7）キャラクター設定」を追加 ChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能搭載 1．Custom instructionsとは？ ■ChatGPTに新たな機能「Custom instructions（カスタム指示）」が搭載された．OpenAI社のリリースでは2023年7月21日から有料のChatGPT Plus会員から利用できるようになり，8月9日からは無料ユーザーも使用できるようになった． ■Custom Instructionsは，ユーザーのニーズに合わせてChatGPTを調整できるカスタム指示であり，専門知識の調
GPTでソースコードからpatchを生成し続けたらプログラミングを自動化できるのでは？？？？ - laiso
と思ってやってみたら結構実現できてウケたので解説します。 はじめに 最近のGPT(LLMs)アプリケーション開発界隈は「プロンプトの内容を試行錯誤して結果を期待する」フェーズから「LLMsの特性を生かした今までできなかった自動化を実現」という段階が訪れつつあって楽しい時期です。 LlamaIndexというOSSではDBのスキーマと自然言語からSQLを自動生成してその場で実行するというクレイジーな機能があるのですが(A Guide to LlamaIndex + Structured Dataを参照) これと同じ発想でソースコード全体からpatch(patch - Wikipedia)を生成してその場で適用するというアイデアを思いついたのでしばらく検証していました。 「コミットメッセージを先に書いてそれを満すコミットをGPTに生成してもらう」ようなイメージ。 書いたコードはpmonというコマ
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
自分がこうありたいというメモ。 作業者と開発者の違いとして、問題解決への寄与だとか、創意工夫の余地があるかというのがありそう。 これは今 GPT-4 に聞いた。 Q: 作業者と開発者の違いを100文字ぐらいで教えて。 A: 作業者は指定されたタスクや手順を実行する人を指し、特定のルーチンや手順に従って作業を進めることが主な役割です。一方、開発者は新しい製品やソフトウェアを設計・構築する人を指し、創造性や技術的なスキルが求められます。作業者は指示に従い行動し、開発者は新しいアイディアや解決策を生み出します。 単なるタスクの遂行でなはく、より多くの責任とリーダーシップを求めている コードを書くだけではなく、問題解決や創意工夫の余地が多くあるタスクが欲しい 自分のアイディアをベースとして、形にすることで、プロジェクトを完遂したい そもそも何が問題なのかを明らかにするだとか、最適な解決策を見つける
優秀と噂なCohere社のCommand R+でRAGチャットボットを簡単に構築して体験しよう！ - Qiita
1. はじめに Cohere社が最近リリースしたLLMのCommand R+がGPT4に迫る性能を発揮していたり、RAG利用での性能で話題となっています。 そのCommand R+でRAGを体験できるチャットアプリの実装がLightningAIにてチュートリアルが公開(CC-BY-4.0ライセンスとして)されています。 これを身近な環境で動かしてみたいと思います。 このチャットボットでCohere社の以下のモデルが使われています LLM: Command R+ Embed: embed-english-v3.0 / embed-multilingual-v3.0 Reranker: rerank-english-v3.0 / rerank-multilingual-v3.0 以下の動画のようにブラウザでPDFファイルをアップロードしてチャットで問い合わせができます。 2. 必要なもの 以下
Large language models like GPT-4 are becoming increasingly capable, at an alarming rate. Within a couple of years, we won't need developers any more! …Or at least, that's the narrative going viral on Twitter. I'm much more optimistic about what these AI advancements mean for the future of software development. Keep reading.
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか
Stability AI、言語モデルシリーズ「StableLM」の第1弾をリリース — Stability AI Japan
Stability AIは、新しいオープンソースの言語モデル StableLMをリリースしました。アルファ版は30億パラメータと70億パラメータのモデルが用意されており、今後150億パラメータから650億パラメータのモデルも用意される予定です。開発者は、CC BY-SA-4.0ライセンスの条件に従って、商用または研究目的で、私たちのStableLM ベースモデルを自由に検査、使用、適応することができます。 2022年、Stability AIは、プロプライエタリなAIに代わる透明でオープンで拡張性のある画期的な画像モデルである Stable Diffusionを一般公開しました。StableLM モデル一式のリリースにより、Stability AI は、基盤AI 技術をすべての人が利用できるようにすることを続けています。StableLMモデルは、テキストやコードを生成でき、様々なアプリケー
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
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
【文春オンライン「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意】の記事を読んで｜ppp
【文春オンライン「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意】の記事を読んで ■5/22追記 投稿したのは数日前なのに、なんだこれ？ ちょっと怖い。 ■はじめに 日曜日、chatGPT-4（以下「GPT」）のプロンプトや拡張機能を色々と試していました。また、GoogleのBardも使えるようになっていたので、素人なりに試行錯誤していました。 朝から何時間も試行して疲れたので、ちょっと気分転換にTwitterの”おすすめ”に流れてくるツイートを漫然と見ていました。 すると、見出しの記事が流れてきました。別に私は鳥取県知事に対して好意も悪意もない・・・というか、あの時おすすめツイートが流れてこなければ、他組織の首長のインタビューを読むことは恐らくなかったでしょう。北海道知事や沖縄県知事が何をしようと関心ないし、それと同じ程度に関心ないも
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
2023年2月8日未明にMicrosoftからチャット機能を搭載した検索エンジンの新しいBingが発表されました。すぐにBingのサイトからウェイティングリストに登録したところ、翌日（2月9日）、招待メールが届き、新しいサービスを利用できるようになりました。 １．新しいBingの機能や仕組みについての質問 最初は、こんな感じに始まります。 Bingのチャットモード画面 Bingが回答するのに検索が必要と判断した場合は、「'〇〇（検索ワード）'を検索しています」と表示されます。 回答の下に「詳細情報」として参照先のリンクが表示され、対応する箇所に脚注番号が表示されます。 回答中の点線の引かれた文章をクリックすると、対応する参照先のサイトが開きます。 さらに、今日の天気を聞いた場合は、（今回は表示させていませんが、）現在地の天気予報の情報が表示されます。 また、次のユーザーの質問候補も回答の下
Art by GPT-4. Prompt: “an image that evokes ‘The Triumph of Death’, with similar buildings and a similar layout, but where everyone is healthy and happy”不運には，代償に見合う値打ちがない「50歳までぜひとも生きていたいよ」――キース・ヘリング いや，たしかにこの記事の発端は，旧称 Twitter のソーシャルメディアプラットフォームでつい先日に起きた馬鹿馬鹿しいいざこざではあるんだけど，約束する，後の方まで読んでくれたらもっと面白い話になっていくよ！ つい先日のいざこざは，有名な絵画を軸に展開してる．その絵とは，キース・ヘリングの「未完の絵画」だ ("Unfinished Painting")．1989年に描かれたこの絵は，AIDS にな
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ
GitHub Copilot chatが解禁されたので使ってみての感想とChatGPTと比べてどうかの所感 - Qiita
GitHub Copilot chatのウェイティングリストが通過して本日使えるようになりました。 結構本日通っている方が多かったようです。 アイコンがかわいいですね。 このかわいいアイコンと対話することになります。 使えるようになったので何ができるかを試してみました 準備 まだCopilot chatに関しては公式でも文献がおいておらず招待のメールを見ながら準備を進めるのですが必要なのはVSCode Insiders とGitHub Copilot Nightlyになります。 またVSCode InsidersにGitHub Copilot拡張をいれるとNightlyと競合するようなのでその点が注意です。 使い方 コード上で右クリックを押すとCopilotメニューが追加されています。(Chatでない標準のCopilotだとこれはなかった） 基本的にできること /helpででてきます。 た
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
【Copilot はじめました】GitHub Copilot 導入におけるハードルの整理 - M&Aクラウド開発者ブログ
こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot（以下Copilotと呼びます）を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使
sazan on Twitter: "OpenAIからヤバすぎる論文出た。必読 * 就くのが困難な仕事ほどGPTに置き換えられやすい * 給料が高い仕事ほど（略 * プログラミングとライティングを使う仕事が（略 * どのような仕事がなくなるかを人間とGPT-4に聞い… https://t.co/8cIzgvMkGz"
OpenAIからヤバすぎる論文出た。必読 * 就くのが困難な仕事ほどGPTに置き換えられやすい * 給料が高い仕事ほど（略 * プログラミングとライティングを使う仕事が（略 * どのような仕事がなくなるかを人間とGPT-4に聞い… https://t.co/8cIzgvMkGz
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米スタンフォード大学、米ノースウェスタン大学、米コーネル大学に所属する研究者らが発表した論文「Can large language models provide useful feedback on research papers？ A large-scale empirical analysis」は、大規模言語モデル（LLM）が研究論文の査読を行えるかを調査した研究報告である。この検証のため、論文の査読を自動で行うシステムと、LLMによる査読コメントと人間による査読コメントとの間の共通点を探るシステムを開発した。 学術雑誌に投稿される研究
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など
マイクロソフト、「GitHub Copilot X」をVisual Studioに搭載したデモ動画を公開。コードを自然言語で解説、デバッグ、ユニットテストの生成など GitHubは先月、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表し、Visual Studio Codeのコードエディタ内でAIと対話しながらプログラミングが可能になる様子を公開しました。 参考：［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も そして先週、マイクロソフトは同社の統合開発環境であるVisual StudioでGitHub Copilot Xを用いてプログラミングを行うデモ動画「GitHub Copilot X in Visual Studio」を公開
最近はGoogleではなくKagi Searchをメインの検索エンジンとして使っています。 Kagi Searchは$108/year($10/month)の有料の検索エンジンです。 広告モデルではない検索エンジンなので、有料のサブスクリプションモデルとなっています。 Plan Types | Kagi’s Docs いくつかプランがあり、検索し放題のProfessionalプランが$10/monthです Ultimate Plan ($25/month)だと外部のOpenAIのGPT 4とかClaude 3との連携とかも入ってきます 月に1-2万回ぐらいは検索することを考えると、 (108 / (10000 * 12)) * 150 で大体1検索が0.1円ぐらいのイメージですが、こちらもKagiのLLM機能は利用できるので、実質もう少しコスパは良いと思います。 検索ソースにはGoogle
ChatGPTを使ってプレゼン資料を作る エンジニアのみなさんはコードを書くことは得意でもLTなどで発表するプレゼン資料（スライド）を作成することが苦手の方もいらっしゃいますよね。そんな人（自分含む）にChatGPTを使ってスライドを作成する方法についてまとめましたので共有します。 ちなみに、現状(2023/03/30時点)のChatGPTには直接スライドを出力できるような機能はないので、下記のような感じで工夫するとChatGPTを使って爆速でスライドが作れちゃいます。 使用するツール ChatGPT Marp for VS Code Marpって何?という方は下記の記事をご参考ください。簡単に言うとMarkdownからスライドを作成できるものです。もちろん皆さん大好きなPowerPointやPDFにも出力可能です。 作成フロー 1.ChatGPTでプレゼン資料にしたい内容をMarp形式で
Python 初心者でも簡単！OpenAI を利用したチャットアプリを Streamlit で公開してみた | DevelopersIO
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること2023.11.08 17:009,334 Maxwell Zeff・Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） これは嬉しい進化です。 OpenAIの開発者向けカンファレンス｢DevDay｣で、サム・アルトマンCEOよりGPT-4 Turboの公開が発表されました（こちらの記事もどうぞ）。 いちばん大きなアップデートは、今回で扱えるトークン数が128Kになって、従来の16倍となる300ページを超える長い文書を1つのプロンプトに入れられるように。本をまるごと一冊読み込ませられるようになったということです。長い文章を要約させたり、気になる箇所を教えてもらったりできるようになったことで、活用の幅はさらに大きく広がると思います。 さらにGPT-4 Turboでは、JSONモードが実装され、JS
GPT-4なら、確定申告のための税額計算もラクラク――米OpenAIが3月14日（現地時間）に公開した、次世代の大規模自然言語モデル「GPT-4」のデモで、GPT-4に税法と家族構成を読み込ませ、控除額を簡易的に計算するシーンがあった。 河野太郎デジタル大臣は15日、自身のTwitterでこれに触れ、「e-Taxに実装したい」とコメントした。 デモでは、「誰もやりたくないが、やらなければならないタスクを行う」方法として、16ページにわたる税法のドキュメントを読み込ませたうえで、家族構成や収入を入力し、税金の控除額を計算さる様子を紹介した。 このデモを、梶谷健人氏（XR Creative Studio創業者）が「全人類が欲しているやつ」などと動画付きでツイート。河野氏はこれを引用し、「e-Taxに実装したい」とツイートした。 関連記事 「GPT-4」で何ができる？ ラフからWebサイトを瞬間
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
プロンプトエンジニアリングとは？ 16種類の手法を記述例とともに解説
GPT-4版ChatGPTが無料で試せる「AIOne」
Function calling and other API updates
人生を下山する・あなたは今日、何回笑いましたか？ - 沖縄で島猫と遊ぶ日々・(ΦωΦ)隠居編
コンピュータ・エンジニア辞めます・黄色い家で（仮） - 沖縄で島猫と遊ぶ日々・(ΦωΦ)隠居編
LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX
クオリア問題はChatGPTで説明がつく - きしだのHatena
めざせ爆速開発! ChatGPTの個人開発にGoogle Apps Scriptをオススメする理由
GPT-4 で Minecraft を自動プレイする Voyager を動かしてみた - Qiita
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
作業者じゃなく開発者でありたい - id:onk のはてなブログ
The End of Front-End Development
Azureで生成AIアプリ開発に入門したい人に朗報！ 鉄板の解説書が出ました✌️ - Qiita
MacでLocalでLLMを走らせるならLM Studioが楽。 - Qiita
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた｜IT navi
ノア・スミス「もっと浅薄な未来に向かって」（2024年1月3日）｜経済学101
開発に使える？ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita
「GPT-4」は論文の査読ができるか？ 米スタンフォード大らが検証 参加者の80％以上「AI査読は有益」
Kagi Searchをメインの検索エンジンとして使っている
ChatGPTを使って爆速でプレゼン資料を作る - Qiita
GPT-4 Turboでいちばん嬉しいのは、300ページ相当の長文をまるっと読み込めること
GPT-4で確定申告も一発？ 「e-TAXに実装したい」河野太郎氏 控除額を自動計算