GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選！現役エンジニアが厳選 2023年8月28日 2023年10月21日 スキルの島 ChatGPT, Open AI 18237view オリジナルAIのビジネス利用なら 「Quup AI」 だれでもカンタンにカスタムAIを作成できます。 作成したBOTは、LINE botやWeb埋め込み、社内チャットに導入することができます。すべて、「エンジニアいらずで」実現できます。
東京大学の研究室内で，今井がChatGPTの知見を共有するために使用したスライド資料です． 特に以下のような話題，技術について解説しています． ・ChatGPTの凄さ ・ChatGPTの技術 ・言語モデル ・プロンプト ・GPTとは ・InstructGPT ・言語モデルと強化学習 ・RLFH
Intro OpenAI の API を用いて、長年の課題だった文書校正を VSCode 上で実現するプラグインを修作したところ、思った以上の成果だった。 文章校正と誤字脱字検出 執筆を補助するツールは多々開発されているが、基本は形態素解析を用いた品詞分析の延長で行うものが多かった。 よくある「助詞の連続」、「漢字の開き閉じ」、「一文の長さ」などは、ある程度の精度で検出可能ではあるが、結局執筆時に一番検出して欲しいのは「誤字脱字」だ。 文体をどんなに揃えたところで、誤字脱字があるとやはりクオリティが低く感じるし、そこさえ抑えられていれば、他のスタイル統一は訓練である程度なんとかなる。 英語のスペルチェックはかなり進んでいるが、日本語においてはそこまで革新的なものが見当たらない。あらゆるツールを試したが、結局満足のいく精度が出る誤字脱字検出は「Word の校正機能」しかなかった。 そこで筆者
GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 この記事では、GPT-4の登場から執筆日（2023年5月31日時点）までの2ヶ月間で登場した論文を振り返りながら、まとめて紹介していきます。 LLM/ChatGPTの動向 オープンソースLLM モデル オープンソースLLMの調整 Adapter、LoRA Instruction Tuning Human Feedback プロンプトエンジニアリング プロンプトエンジニアリングの課題①：プロンプトに大量の情報を入れられない プロンプトエンジニアリングの課題②：複雑なタス
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
今日のウィークリーAIニュースではnpaka大先生と一週間のニュースを振り返った。今週もいろいろあったが、なんといってもダークフォース、GPT-4越えと言われるXwin-LMである。中国製。 大先生もまだ試してないというので番組内で一緒に試してみた。 もちろんドスパラ製Memeplexマシン(A6000x2)を使用。 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1") Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████| 626/626 [00:00<00:00, 56.2kB/s] [2023
Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
OpenAI Cookbook
Processing and narrating a video with GPT's visual capabilities and the TTS API
Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート
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
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。 今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズ ラージ エルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。 この記事
OpenAIは11月6日、開発者向けイベント「OpenAI DevDay 2023」を開催した。 開発者向けというだけあり、発表内容は「GPT-4 Turbo」をはじめとする新モデルやAPIについてが多かったが、ChatGPTに関するものもいくつか発表された。 中でも注目はオリジナルのチャットボットを作れる「GPTs」および、作ったものを販売できる「GPT Store」ではないだろうか。 「GPT-4 All Tools」とは？ まずは「GPT-4 All Tools」について説明しておこう。 「DevDay」が終了した翌日、いつものように「ChatGPT Plus」にアクセスするとこのようなウィンドウが表示された。 「ChatGPTはウェブブラウズ、データ分析、画像生成ができるようになりました。これらの機能はGPT-4に組み込まれており選択する必要はありません。Plusユーザーはご利用い
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
ググるより早い。ぼくがたくさんのAIで調べ物する理由
ググるより早い。ぼくがたくさんのAIで調べ物する理由2023.12.30 22:0055,923 西谷茂リチャード 編集部 web検索だけじゃ、見つけにくい知識にアクセスできる。 メディアの仕事をしていると、1日のかなりの割合を｢調べもの｣が占めるようになります。ウェブ検索でかなりスピードアップして...いまは2023年。 新しい｢調べ物｣ツールとして、AIが頭角を現し始めました。おかげで調べるスピードが今まで以上にアップしたと感じています。ここでは、僕がどのようにAIを使っているのか、かんたんに紹介しますね。 ちょっとした調べもの調べものの中には、｢去年のXperiaのカメラの画素数は？｣みたいに明確な答えが決まっているものがあります。実際にこれをウェブ検索で調べた場合、検索結果のページをいくつか読む必要がありますよね。 Perplexityそこで便利なのが、AIチャットサービスのPer
ChatGPT有料プランは「従量課金」がおすすめ！驚きの安さで得られるメリット | ライフハッカー・ジャパン
楽天ゴールドカードはメリットない?プレミアムカード・年会費無料楽天カードとの違いや元を取る損益分岐点はいくら?
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
ChatGPT は既にエンジニア以外の方も含めて知られ始めています。2023年4月現在の ChatGPT が何なのかを整理するとともに。その社会やビジネスへの実装の価値を考えます。 入門編としてご参照ください。 - ChatGPT 概要 - Prompt の例 - 気の利いたPrompt
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
Galileo AI
広告だらけで独自性のない低品質コンテンツを集めたサイトに、国内で年100億円超の企業広告費が流入している疑いがあることがわかった。生成AI（人工知能）が悪用されて低品質サイトは3割以上増えた。見せかけの閲覧数に基づいて広告費が請求され、広告主の予算が浪費されている。資生堂などは検知ツールで監視を強める。広告だらけのサイトは「MFA（メード・フォー・アドバタイジング）サイト」と呼ばれる。広告収益
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
どうもこんにちは。最近、大規模言語モデル（LLM）の個人開発に取り組んでいる@kun1em0nと申します。この度、最近話題のChatGPTの最新モデルGPT-4を無料で使用できるアプリを作成したので公開いたします。今回アプリを無料で公開する意図についてこの記事で説明したいと思います。 Japanese-Alpaca-LoRAの作成前回の記事ではスタンフォード大学が作成したStanford Alpacaの日本語対応モデル Japanese-Alpaca-LoRAを作成し公開した話を紹介しました。 このモデルの作成に使ったデータの大元（Alpacaデータ）はText-davinci-003というOpenAIサービスで出力した結果になりますが、OpenAIの利用規約ではコンテンツ生成者はOpenAIサービスで出力した結果を競合モデルの開発用途に使用してはならないと記載されています。ただ、コンテン
本記事では「chatgptで手間なく月5桁稼ぐブログを量産する6ステップ」を解説していきます。 こんな人に読んで欲しいです 読んで欲しい人 ・0から新しい副業収入を作りたい人 ・ブログで今苦戦している人 ・これからブログを始める人 実際に私もchatgptをフル活用して月5桁稼ぐブログを量産しています。 しかも穴場を狙ってるので、ほぼ放置して自動的に収益が入ってきている状態です。 今回はそのノウハウを特別に無料で公開。 まずは本記事の全体像をご紹介します。 ステップ１ 目標を数値化 ステップ２ キーワードを厳選 ステップ３ 記事を量産 ステップ４ 被リンクを獲得 ステップ５ 記事をリライト ステップ６ ステップ２〜５を繰り返す 本記事内では ・記事作成をほぼ自動化してくれる「記事作成gptsくん」 ・3~5000文字の記事を量産する「最強スプシ」 ・個人ブログでも取れる被リンクサイト これ
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
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
無料で商用可、ChatGPT（3.5）に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット
AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）は3月28日、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡を公開し、本稿執筆現在1000人以上が署名している。イーロン・マスク氏や、米Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏の名前もある。 人類にとって深刻なリスクをもたらす可能性のある一般的なタスクにおいて、人間と競合するようになったAIシステムに対する懸念から提示された。現在のAI技術が安全性や倫理性の問題を引き起こす可能性があるため、研究者や開発者に対して、これらのリスクを十分に評価し、必要な対策を講じるよう呼びかけている。 また、AIがもたらす利益とリスクの均衡を保つために、国際的な協力と競争の制限が重要だと主張する。信頼性、アライメント、忠誠心などを確保するために必要な
第1回 LLM 勉強会
2023年5月15日（月）に国立情報学研究所にて初回となる LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の趣旨、国の動向など [資料] 黒橋禎夫（国立情報学研究所） 現状の LLM のサーベイ [資料] 河原大輔（早稲田大学） 菅原朔（国立情報学研究所） 栗田修平（理化学研究所） 各機関での試みの紹介 河原大輔（早稲田大学）[資料] 坂口慶祐（東北大学） 佐藤敏紀（LINE） 高村大也（産業技術総合研究所） 参加者 乾健太郎（東北大学・オンライン参加） 鈴木潤（東北大学・オンライン参加） 坂口慶祐（東北大学） 高村大也（産業技術総合研究所） 石垣達也（産業技術総合研究所・オンライン参加） 栗田修平（理化学研究所） 吉野幸一郎（理化学研究所・オンライン参加） 鶴岡慶雅（東京大学）（資料提供のみ） 宮尾祐介（東京大学） 谷中瞳（東京大学・オンライン参加） 吉永直樹（東京大学・オンライン参
［速報］マイクロソフトが「Team Copilot」発表。生成AIが会議のファシリテーターやプロジェクト管理を実行
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、生成AIがさまざまな業務を支援してくれる「Microsoft Copilot」の新機能として「Team Copilot」を発表しました。 チームの生産性向上を実現するTeam Copilot Microsoft Copilotは、同社のオフィス製品などに組み込まれた生成AIによって文書やプレゼンテーションの作成などの支援を通じて個人の生産性向上を実現する機能として登場し……
はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい
堀江貴文｢生成AIで知的労働者は一気に職を失う｣
ホワイトカラーの9割がいまの職を失う 2035年前後に日本の労働人口の49％にあたる職業がAI（人工知能）に代替される─―。いまから10年近く前、野村総合研究所と英オックスフォード大学の共同研究でそんな指摘がなされた。それが見事に的中しそうだ。 現在、知的労働や事務作業を職業にするホワイトカラーは日本の全労働者の半数以上を占めている。今後、そのホワイトカラーの9割がAIによっていまの職を失うだろう。徐々にではない。一気に失っていく。 文章、画像、音声といったコンテンツの自動生成能力を持つAIを「生成AI」という。ChatGPTがその代表格だ。この生成AI以前のAIも人間を大きくしのぐ情報処理能力を持っていた。しかし応用力に欠け、新たなコンテンツを創出できるわけではなかった。実際、いまも資料作成などはあくまで人間の手作業で仕上げている。 しかしChatGPTをはじめとする対話型の生成AIの進
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
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36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
これ、かなり革命的。自分のChatGPTが作れる「GPTs」 (1/4)
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