各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど）Python機械学習入門ChatGPTLLM CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒
生成AIおじさんをおじさん好きが作るとどうなる？（第1回） ありふれたモチーフ「おじさん」を生成するための手法 | テクノエッジ TechnoEdge
写真でも絵画でも3Dでも、人物を表現するモチーフとして圧倒的に人気なのは「若い女性」です。テクノエッジにも西川和久氏の「生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？」という大人気連載があります。やはり人物の見目の良さを象徴するのは女性的な美であり、信仰など特別な要因が無い限り、時代を問わず普遍的な価値なのでしょう。 一方でこの記事が対象とする「おじさん」は、不人気なモチーフの代表です。かっこいいとか強いとか、男性性に付加されやすい魅力を添えればともかく、漠然とありふれたおじさんを表現したいと思う人は少ないようです。 私はゲームとWebのエンジニアで、2022年8月頃立て続けに画像生成AIが公開されてからずっと、ゲーム開発に応用できないか色々試してきました。同時に子育てやもっと個人的なことにも画像の生成を試していて、そのひとつが「ありふれたおじさん」です。 少し前には生成したおじさ
欧州議会において6月14日、「人工知能（AI）AI法」が圧倒的多数により可決された。施行までにはまだ時間を要するが、AIの利用には今後、さまざまな規制がかかることになりそうだ。 by Tate Ryan-Mosley2023.06.27 239 18 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 6月12日の週は欧州のテクノロジー政策において重要な週となった。欧州連合（EU）の立法者たちがグーグルに対して新たな反トラスト訴訟を起こした同じ日に、欧州議会が「AI法（AI Act）」の規則案を承認する投票を実施したのだ。 AI法は圧倒的多数により可決された。この法案は、AI規制における世界で最も重要な進展の1つと謳われてきた。欧州議会のロベルタ・メッツォーラ議長は、AI法について、「今後何年にもわたって世界標準となることは間違いない」と評している。 しかし、規制内容がすぐに明確にな
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 2024/5/8 生成AI Conf
Microsoftがたった13億のパラメーターでGPT-3.5超えのHumanEval50.6％をたたき出す「phi-1」を発表
LLaMaやFalconといった小型の大規模言語モデル(LLM)が矢継ぎ早にリリースされる中、Microsoft ResearchのAI研究チームが、プレプリントサーバーのarXivで、Transformerベースのモデル「phi-1」を発表しました。このモデルは、パラメーター数がGPT-3.5の100分の1以下の13億しかないにもかかわらず、テスト用データセット・HumanEvalでGPT-3.5を上回る成績を収めたことが報告されています。 [2306.11644] Textbooks Are All You Need https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.11644 Microsoft Releases 1.3 Bn Parameter Language Model, Outperforms LLaMa https://analyticsindiama
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
対話型人工知能（ＡＩ）「ChatGPT（チャットＧＰＴ）」を開発した米オープンＡＩに出資している主要投資家らは同社の取締役会に対し、サム・アルトマン氏を突如解任した決定を撤回して同氏を最高経営責任者（ＣＥＯ）に復職させるよう圧力をかけている。事情に詳しい複数の関係者が明らかにした。 オープンＡＩに100億ドル（約１兆5000億円）余り出資している筆頭株主のマイクロソフトは、スライブ・グローバルやタイガー・グローバル・マネジメントを含む一部の投資家と共に、アルトマン氏の復職に向け取り組んでいる。情報の部外秘を理由に同関係者が匿名を条件に語った。 アルトマン氏復帰を求める努力の一環として、投資家らは取締役会の入れ替えも迫っているという。取締役らは辞任を検討してきたが、現在のところそのような要求に応じていないという。状況は流動的で、最終的な計画は固まっていない。現取締役が辞任した場合の後任候補リ
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。
OpenAIがGPT Store開設、早速「SEOブログ記事自動生成」「AI検出回避に人間らしく加工」等が人気。レベニューシェア収益化も | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIが、かねてから予告していたGPT Store をようやく開設しました。 個人や企業が作ったカスタム版ChatGPTであるGPTsを分野ごとにブラウズ・検索して利用でき、自分が作ったGPTを公開することもできます。 現状では有料プランのChatGPT Plus加入ユーザーのみ、メニューの「Explore GPTs」から利用可能です。 ストアといっても利用に別途料金が必要なGPTsは今のところありませんが※、OpenAIは今四半期のうちにも、GPTsが利用された回数に応じて制作者に収益を分配するレベニューシェアを開始予定です。 (※ サードパーティーと接続したGPTsなどでは、チャットの過程で有料サービスに案内されることはあります。) 開設されたばかりのGPT Store でトップにフィーチャーされているのは、 AllTrails 世界中のトレッキングコースやアウトドア体験を場所・
生成AIを用いた開発者向けの検索エンジン「Phind」が、コーディング能力でOpenAIのGPT-4を上回ったことが明らかになりました。 Phind - AI Search Engine and Pair Programmer https://www.phind.com/blog/phind-model-beats-gpt4-fast Our GPT-4-beating coding model is now the default on https://t.co/epkoFW8Ozz. It's also 5x faster than GPT-4. Learn more in our blog post: https://t.co/PrOFETEbvd— Phind (@phindsearch) PhindはもともとHello Cognition(beta.sayhello.so)として
日本電信電話（NTT）は3月25日、独自に開発した大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」の商用提供を企業向けに開始した。代表取締役社長を務める島田明氏は「2027年までに売上1000億円を目指す」と述べた。 tsuzumiは、NTTが2023年11月に発表した国産LLMだ。特徴の1つはモデルを大幅に軽量化した点で、パラメーター数は軽量版で70億と、OpenAIが提供する「GPT-3」の25分の1程度しかない。これによって、1つのGPUで動作し、大規模ハードウェア不要で事務所内でのオンプレミス利用にも対応する。 2つ目の特徴は「世界トップレベルの日本語処理能力」だ。パラメーターを軽量化したにも関わらず、GPT3.5と日本語性能で比較した場合の勝率は8割を超え、英語においても高い処理能力を達成しているという。さらに、マルチモーダルにも対応し、パワーポイントの図表読解や聴覚も備える。 3つ
Code interpreter のキラーソリューションは表データの可視化っぽいけど、入力テキストとファイルソースによってテキスト生成とファイル出力ができるという点に着目すると色々活用の幅が広がる。 中でも、今までは入出力トークンに含まれる必要があったソースコードデータを外部ファイル化できるので、「リポジトリを丸ごと食わせる」などの従来トークン制限上実現できなかったことが外部システム連携なしで簡単に可能になったのが嬉しいポイントだった。 この特性を生かして最近OSSの静的コード解析というかコードリーディングをChatGPTにやってもらっている。 以下のサンプルでは脆弱性診実習用アプリ（通称「やられサイト」）のSQLインジェクションを発見してもらうという会話をした。 chat.openai.com 以下ではaws-load-balancer-controller や openai-pr-re
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
![[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!? 2023.08.13 Updated by Ryo Shimizu on August 13, 2023, 11:41 am JST ほんの一ヶ月前まで、動画生成は全然だめだった。 Gen2は高価だが狙ったものを出しにくい。何より動いてくれない。 ところがAnimateDiffという技術が公開された。これはとても激しく、それっぽく動く。 コツは必要だが、以前よりずっと綺麗に動いているのは間違いない。 筆者の運営するサイトMemeplexやreplicateで使うことができる 音楽生成も、「やはりAIに音楽みたいな人間の機微を読み取るようなものは無理か」と考えていた。 「専門家」である僕でさえ、つい一ヶ月ほど前はそうだったのだ。 新しいオーディオ生成モデルである「JEN-1」と「AudioLDM2」はそ
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル（英語） https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画（英語） https://youtu.be/wjZofJX0v4M?si=9YsuEzHATlhPtpOF Check out our new channel Ufolium https://www.youtube.com/watch?v=wrNCjIjIzuk&pp=ygUj5aSn57Wx6aCY6YG45oyZ44Gu5LuV57WE44G_IHVmb2xpdW0%3D Richard Turner's introduction
データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in
OpenAIが高性能モデル「GPT-4」のAPIを一般公開しました。また、ChatGPT Plusの会員向けにコード実行プラグイン「Code Interpreter」の一般公開も予告されています。 GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability GPT-4 API is now available to all paying OpenAI API customers. GPT-3.5 Turbo, DALL·E, and Whisper APIs are also now generally available, and we’re announcing a
社内ナレッジ共有GPTの作り方を動画で徹底解説【GPTsハッカソン＠GMO Yours最優秀賞作品】｜ChatGPT研究所
前書き本記事では、2/27に開催されたGPTsハッカソン @GMO Yours で優勝した社内ナレッジ共有GPT『Share Knowledge In Your Company』と『FAQ collector』の作り方をご紹介します。 ※本記事は、本GPT作成者のArai Motokiさんに寄稿していただきました 2024/02/27 に行われたGPTsハッカソン＠GMO Yoursの最優秀賞作品です。 私（製作者自身）が動画で解説し、作り方も全文公開します。できる限りみなさまのお役に立てるように解説をいたします。 長文なので大変だと思いますが、解説動画までを見るだけでも学びはあると思います! 想定している読者申し訳ございませんが、すべてを説明するにはかなりの長文になってしまうため、想定している読者は何度かGPTsを作ったことがあり、より深くGPTsを理解したい人、GPTsの精度を上げてい
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた | DevelopersIO
自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた はじめに 今回は、OpenAIのWhisper APIとAmazon Transcribeという2つの音声文字起こしサービスを試し、それぞれの精度を比較してみました。 Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。 ストリーミングとバッチ処理のどちらでも文字起こしが可能です。 攻撃的な言葉を指定すると、Amazon Transcribeがそれらの言葉を文字起こしから自動的に削除する語彙フィルタリングなどの機能もあります。 Amazon Transcribeの詳細は、下記の記事をご参考ください。 OpenAIには音声をテキストに変換する「Whisper」という音声認識モデルがあり、WhisperをAPIの形で呼び
ChatGPTの事前学習データの使用料をめぐって、ニューヨーク・タイムズがOpenAIを訴えました。これは、情報の価値がどのようにして生じるかという問題の基本に関わるものであり、生成AIの将来に大きな影響を与えます。しかし、簡単に答えが出るものではありません。 裁判の結果次第ではChatGPTが成り立たない 米紙ニューヨーク・タイムズは、ChatGPTの開発者であるOpenAIに対して、事前学習のデータの利用に関して支払いを求める訴訟を起こしました。 この問題は、「情報や知識に関する社会的制度をどう構築するか？」という問題の本質に関わっており、大変重要です。 最初にこれまでの経緯を見ると、ニューヨーク・タイムズはその記事を無断でAIの訓練に用いることを禁止しています。したがって、OpenAIが事前学習でニューヨーク・タイムスの記事を使っていないと証明できない限り、罰金を言い渡されることにな
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
Azure OpenAIをもちいたLLMアプリの企画から本番構築までの道のり/Microsoft Build Japan
2023.6.27 Microsoft Build Japan で話した資料です。
微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための３つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。（多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる） もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ
はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは？使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個～16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==
【速報＆朗報】GPT Storeが遂に公開 待ちに待ったGPT Storeが遂に公開されました！🔥 公式発表によると、GPT公開からのたった2ヶ月で300万以上のGPTsが作成されているとのこと。 注目ポイント👀 ・毎週Open AIからの注目GPTsが特集される… pic.twitter.com/94WCTnwDiJ — 木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 (@shota7180) January 10, 2024 ChatGPTには「GPTs」という機能があり、ユーザーがChatGPTを自由にカスタムできます。さらにGPT StoreではGPTsが公開され、将来的には収益化も可能になる予定です。 AIを使って稼げる時代が、目の前まで来ていますね。今回は、そんなGPT Storeの中で最も人気のあるGPTsトップ10をご紹介します。 ビジネスや情報整理など、様々
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） - Yahoo!ニュース
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。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 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」この研究は、大規模言語モデル（LLM）に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま
この記事で行なっていること 凄すぎて”ズキズキワクワク"が止まりません はじめに ついこの間、ChatGPTは2022年1月までの情報を学習した、というい発表がありましたが、さらに今回のアップデートで 画像解析機能(GPT-4V) が追加され、アップロードした画像を使った新たなタスクの実行が可能になってます。そして、それが凄すぎます 衝撃的な投稿 まずはこちらの衝撃的な投稿をご覧ください。 動画は自転車の画像と共に「サドルを下げる手助けをしてください」で始まります。 ChatGPTからレコメンドが返ってきますが、それに対して、質問者は追加で ポイントになりそうな部分を拡大してアップロード マニュアルと自分の持っているツールの写真もアップロード します。 その結果、その質問者は、サドルを下げることに成功！そんな内容です。 自分の環境で、画像解析機能(GPT-4V)を使えるのか？ さて、画像解
EngineeringProductHow to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use casesIn this prompt guide for GitHub Copilot, two GitHub developer advocates, Rizel and Michelle, will share examples and best practices for communicating your desired results to the AI pair programmer. Leia este artigo em português As ferramentas de programação de IA generativa estão transformando a maneira como as pessoas desenv
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
AIの進化が止まらない→スクショを送るだけでゲームも作れる、バグも修正できる、宿題もやってくれる、認証システムも…… 【GPT-4V 使用例】
OpenAIが提供するChatGPT Visionは画像の認識や分析に長けた機能 （要：$20/月のChatGPT Plusアカウント） 例えば、バグが起こっている様子をスクショして送れば、AIがソースコードの問題箇所を検出し、訂正したコードを送ってくれます。 ほかには手書きの文字を読み込んでテキストデータにしたり、画像を認識してその状況を文章化したりといった使い方も可能です。 生成AIの発展によって現在プロンプトエンジニアリングは注目を集めていますが、この技術を上手く活用できればプロンプトを書く手間すらも減らしていけるかもしれません。
Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新
米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスの提供を開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 同社は従来、生成AIの頭脳部分となるLLM（大規模言語モデル）として「Gemini」ブランドを利用し、サービス名は「Bard」として提供していたが、サービス名も今回Geminiに統一。NanoやProなど、すでに発表している3つのLLMのうち、パラメータ数が最大で複雑なタスクをこなせるとしていた「Gemini Ultra」を使ったサービスはこれまで登場していなかった。今回、UltraからAdvancedにリネームしての正式ローンチとなる。 Gemini Advancedは数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理を含む57科目の組み合わせを使用するベンチマークテストで人間の専門家を上回る成
生成AI（ジェネレーティブAI）が話題だ。日本経済新聞社や日本 芸能従事者協会など、生成AIに関するアンケートがあちこちで実施され、デジタル庁、経済産業省、農林水産省は生成AIを業務に利用することを決めた。AIは大きく機械学習とそれ以外のAI技術に分けられ、深層学習（ディープラーニング）は機械学習に属していると言われるが、もはや世間的には、AI＝生成AIの様相を呈している。 ネットにも情報があふれているが、ChatGPTをはじめとする生成AI本や、生成AIを特集した雑誌も多数出版されている。 それらの本の帯や表紙には次のような宣伝文が書かれている。 「あなたの欲しい回答を導き出すベストプロンプトを大公開‼」 「誰でも使えるAIがやってきた！」 「可能性は無限大！」 「すべきことが１/1000になる異次元のスキル」 「実生活・ビジネスで即使える」 生成AIは仕事でどのように役立つのか。思い通
「自分を信じて限界を超えてください」とプロンプトに添えるとAIの出力が精度向上すると明らかになった話…界隈では「松岡修造メソッド」として知られていた
AIDB @ai_database AIDBは論文ベースで研究にキャッチアップできるメディアです■新着論文サマリー・デイリーニュースレター：ai-data-base.com/arxiv-paper-da… ■深掘り解説記事：ai-data-base.com/premium ai-data-base.com AIDB @ai_database 「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。 Microsoftなどの研究グループによる発表です。 @ Cheng Li et al., "Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli" これ
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
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欧州議会が「AI法」を可決、今後予想される5つの規制
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
「知的単純作業」を自動化する、地に足の着いた大規模言語モデル (LLM) の活用
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
アルトマン氏復職を一部投資家が要求、オープンＡＩ取締役会に圧力
VS Codeをフォーク | AI時代の最強コードエディタCursorの使い方を紹介｜ChatGPT研究所
大規模言語モデル「Phind」がコーディングにおいてGPT-4を上回る
NTT、国産の生成AI「tsuzumi」サービス開始--「2027年に売上1000億円」と島田社長
ChatGPTのCode Interpreterのコードリーディング能力は結構優秀 - laiso
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
グーグルがGPT-4超えの最新AI「Gemini」発表、Pixel 8 Proで動作する「Gemini Nano」も
国産の日本語生成AIの無料デモ版が公開 ～「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する性能を達成／東大初のELYZA社が700億パラメーターのLLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発
意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!?
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GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
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OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース
ニューヨーク・タイムズの訴訟でChatGPTが立往生の可能性（野口 悠紀雄） @gendai_biz
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