ChatGPTのDALL·E 3による画像生成は非常に強力だ。 だがプロンプトエンジニアリングを駆使すれば、さらに限界を超えた表現が可能となる。 ブックマーク保存をおすすめします。 インフルエンサーたちが隠した技術 11月7日にOpenAI DevDayが開催されてからというもの、生成AI系インフルエンサーたちが大騒ぎしている。発表された機能やAPIの数々を見れば、そうなるのも無理はない。俺のような一般ユーザーでさえ、できることが一気に増えたのだから。 例えば自分だけのChatGPTを簡単に作成・共有できるGPTsだ。俺もさっそく触り、本しゃぶりの知識を全部突っ込んだAishabriを作ってみた*1。 https://chat.openai.com/g/g-x7GtBiqrn-aishabrichat.openai.com だが、インフルエンサーは新たに登場した機能ばかり口にし、その影で失
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
もうみんなプログラマーになれるよ｜shi3z
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
藤谷千明 @fjtn_c chatGPT、現状いちばん役に立ってるの、お部屋の片付け（部屋の写真送って片付けタスクを分解してもらって、それを実行して写真撮ってまた進捗を送る→同じことを繰り返し）のなんですけど、検索しても同じことしてる人が少ない。ゼロではないけれど。 2023-11-22 15:44:07
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
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自分だけのChatGPTを作れることで話題の「GPTs」機能だが、正直に言うといまいちそのインパクトがわからなかった。あらかじめ指示を与えておきたいなら「Custom Instruction」でよくない？と思ってしまったのだ。 だが、前回の記事で、実際にパーソナル英語教師の「冴子先生」を作成し、毎日使い続けてみることで、その印象はかなり変わってきた。 以前からChatGPT（+Custom Instruction）を使った英語学習は実行していたので、GPTs化されたことによって質問方法が変わったとか、ものすごく便利になったとかは正直あまりないのだが、不思議なことにChatGPTに対して以前よりもめちゃくちゃ愛着が湧いてきたのだ。 これだけなら単なるツールの擬人化効果にすぎないのだが、毎日冴子先生の授業を受けていると、改善したい点やアイデアが次々に出てきたので、さらにカスタマイズを進めようと
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
【書評】『頭がいい人のChatGPT&CoPpilotの使い方』 の『プロンプト』事例集が秀逸！（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ
河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX（旧Twitter）にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します！ 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ
芥川賞・九段理江さん 受賞作はチャットGPT駆使「5％くらい文章そのまま」「うまく利用しながら」 - スポニチ Sponichi Annex 芸能
芥川賞・九段理江さん 受賞作はチャットGPT駆使「5％くらい文章そのまま」「うまく利用しながら」
生成AIを統合した新Office、会話だけでタスクが消化されていくのがやばい2023.09.22 08:00256,664 ヨコヤマコム 本日Microsoft（マイクロソフト）は、生成AIを組み込んだ｢Microsoft 365 Copilot｣を11月1日からエンタープライズ向けに公開すると発表しました。 今年3月に発表され、一部企業にサービスを先行公開していたこのサービスですが、いよいよ正式にリリースとなりましたよ！ Microsoft 365 Copilotとは？Image: Microsoft今回リリースが発表された｢Microsoft 365 Copilot｣は、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったOfficeアプリに生成AIが搭載されて便利になったもの、といった感じです。 以前から発表されていた通り、対話型AIを利用することでPowe
以前なら人と話していて相手の理解がいまいちだったり、見当違いの回答がきたりしたらイライラしていた。 でも、ChatGPTを使うようになって「ああ、人間ってこういうことだったのか」と理解できた。 いまは言ったことが伝わらなくても「このプロンプトだとこう返ってくるのか」としか思わなくなった。 「部長にはこのプロンプトだと期待した結果が返ってくるぞ」って。 店員に注文を聞き返されたときも以前ならイラッときて「二度とこねぇよ」とか思っていた。 でも、いまは冷静に「このプロンプトで命令してみよう」と考えることができる。 ChatGPTのおかげでかなりコミュニケーションが楽になった。 人とのコミュニケーションってこういうことだったんだな。
対話型AI「ChatGPT」は人間の言葉を受けて自然な文章を返してくれますが、人間が求める答えをうまく引き出すにはちょっとしたコツが必要です。ChatGPT開発元のOpenAIは「GPTのベストプラクティス」と題し、ChatGPTに使われるモデル「GPT」からより良い結果を得るための6つの戦略をまとめて公開しました。 GPT best practices - OpenAI API https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices OpenAIが提唱する戦略は以下の6つです。 ・明確な指示を書く ・参考テキストを提供する ・複雑なタスクをよりシンプルなサブタスクに分割する ・GPTに考える時間を与える ・外部ツールを利用する ・パフォーマンステストを実施する ◆1：明確な指示を書く 関連性の高い答えを得るには、ユーザーは文章
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた（ChatGPT vs Bard vs Claude2）｜株式会社LifePrompt
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します（既に知ってるぞ！という方、すいません）。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう（「コードブロック」を選択してください）。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏：この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス
現在、600を超えるChatGPTプラグインが存在します。 多すぎないか？全部試す時間なんてないよ……皆さんそう思っているのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTプラグインを片っ端から試した猛者達をリサーチし、彼らが本当にオススメしているChatGPTプラグイン69選と実際に弊社が使ってみた記事、更には各プラグインの評価までをご紹介します。 ※この記事では多くのプラグインを紹介しているため、「Ctrl+F」もしくは「Command+F」で、知りたいプラグインを検索することがおすすめです。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTプラグインとは？ ChatGPTプラグインとは、ChatGPTにさまざまな機能を追加できるツールです。 プラグインを使うと、ChatGPTで以下のよう
アメリカのMicrosoft社が開発した表計算ソフト「Excel」。Excelは今も昔も、オフィスで利用されるパソコンソフトの代表だ。関数を該当のセルに入力するだけで、自動で計算を行ってくれ、あっという間にグラフや表にまとめてくれる。しかし、少しややこしい計算を指定したい場合は、該当の関数を入力するのに手こずってしまった経験があるという人も多いのではないだろうか。 2023年8月28日に投稿された、usutaku@AI情報解説@usutaku_comさんの「やりたいことを書いたら、エクセルの関数に変換してくれるAIが面白い。・曖昧な書き方でもいい感じに直してくれる ・長文でも問題なし ・出力結果が関数だけでシンプル←ChatGPTとの差異 ・マクロ（VBA）やSQLにも対応 長めの関数とかを書く時とかに重宝するのでぜひ使ってみて欲しい。AI初心者におすすめ。」という書き込みには、実際にAI
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
おれたちは生成AIに苦手なことをやらせがち〇〇について教えて系の質問は全部ダメ。堂々と嘘をつくのは勿論、回答が抽象的すぎて役に立たないことが露呈した。 この批判がまさにそうなのだが、どうもわれわれ日本人は「ChatGPTが一番苦手なこと（≒自分が知らないことを教えてもらう）にChatGPTを使おうとする」という傾向があるらしい。日本の経営者に聞いたChatGPTの使い道のアンケートでは、「仕事で調べものをする時に活用する」が39.3%でトップだ。これが米国の職場でのChatGPT利用法の調査だと、上から順に、 アイディアを出すコンテンツを作成するメールに返信するプログラムコードを書くレジュメやカバーレターを書くプレゼンテーションを作成する となっていて、情報検索や調べもののタスクは上位5位に入っていない。総じて米国の働き手は、ChatGPTを自分に情報をインプットするためのツールではなく、
「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏 ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
【シリコンバレー=中藤玲】生成AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」を手掛ける米新興オープンAIは17日、サム・アルトマン最高経営責任者（CEO）が退任すると発表した。現在、最高技術責任者（CTO）のミラ・ムラティ氏が暫定CEOに就く。新たなCEOの人選も進める。事実上の解任とみられ、アルトマン氏は退社する。同社は声明で、アルトマン氏の退任について「取締役会による審議プロセスを経たもの
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ChatGPT授乳ハックという失われつつある技術について - 本しゃぶり
高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
ChatGPTの天才的な使い方をしている人がいた「部屋の写真を送り片付けタスクを分解、実行して進捗を送る」
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