今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
LLMの現在 - Speaker Deck
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
東京大学・松尾豊研究室発のAIベンチャーELYZA（イライザ／東京都文京区）は8月26日、文章の要約文を生成するAI「ELYZA DIGEST」を試せるデモサイトを公開した。人間より短時間で要約でき、要約の正確性は「人間に匹敵する」という。今後も精度を高め、議事録作りやコールセンターでの対話メモ作成などでの活用を目指す。 同社は自然言語処理技術（NLP）の研究を進めており、日本語テキストデータの学習量・モデルの大きさともに日本最大級というAIエンジン「ELYZA Brain」を開発している。 ELYZA DIGESTは、大規模言語モデルを基に、要約というタスクに特化したAIとして開発。読み込んだテキストを基に、AIが一から要約文を生成する「生成型」モデルで、文の一部を抜き出す「抽出型」モデルなどと異なり、文の構造が崩れていたり、話者が多数いる会話文だったりしても、精度の高い要約文を生成でき
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
TLで集めた顔文字
最終更新日：2015-09-04 19:45:09 1 2 3 4 5 6 7 » Last でもね〜今日は金曜だからそんな事忘れちゃおっ☆（＾Ｏ＾）ƪ(•◡•ƪ)"ょぃょぃ(∩'-'⊂)ꉂ'､з)っ⌒っꉂ `o´ )₍₍ ( ‾᷄꒫‾᷅ ) ₎₎੯ੁૂ‧̀͡u\ꉂꉂ ( ˆᴗˆ )Wake Up!(❀╹◡╹)ﾉ☆眩しい日差し浴びて(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)今胸の希望が君と重なる(灬ºωº灬)Stand Up!(❀╹▿╹)ﾉ☆開けない夜はないから(๑•̀ㅂ•́)و✧明日の笑顔信じるんだ٩( ´◡` )( ´◡` )۶いくぞ!٩(ˊᗜˋ*)وがんばっぺ!╭( ･ㅂ･)وWake Up, Girls!(✿╹◡╹)ﾉ☆大きく大きくチェンジ✧ヾ(❀╹◡╹)ﾉﾞそれは楽じゃないけど(*≧o≦)b❤だって☆｡ヾ(*'∀`*)ﾉ♡*キミがそばにいるから(／≧∇)／＼(∇≦＼)／♪ﾟ+｡:.♡勇気出して
「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
Review: Vimeo API Update Provides Robust Access to Service's Ecosystem | ProgrammableWeb
Unleash the power of Salesforce Customer 360 through integration Read more
知って得する！５５のRubyのトリビアな記法
Rubyはたのしい言語です。Rubyを触っているとマニュアルにも書いていない「小さな発見」に遭遇することがよくあります。このような「発見」は、プログラムの質や効率の改善には直結しないかもしれません。いや、むしろチームプログラミングでは妨げになる可能性すらあります。しかしその一方で、言語自体が自分の知らない領域を持ち続けていることが、その対象に対する興味を失わせないための大きな要因である、というのもまた疑いのない事実なのです。つまり「発見」はたのしさに直結しているのです。 このブログにおいて「知って得するRubyのトリビアな記法」というタイトルで、今まで３回記事を書きました。 “知って得する21のRubyのトリビアな記法” “第２弾！知って得する12のRubyのトリビアな記法” “第３弾！知って得する12のRubyのトリビアな記法” これらのトリビアには、ネット検索で見つけたもの、Twitt
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
Googleの品質管理チームの責任者であるマット・カッツ（Matt Cutts）氏が公開した動画にて、これから検索のルールを被リンク重視から著者重視に変えていくと明言した。信頼できる人物が執筆したかどうかをコンピューターで解析してオーサーランクをはじき出すものとみられる。 動画は英語だが、右下から日本語字幕を設定することができる。 http://youtu.be/iC5FDzUh0P4 重要なポイントは以下の2つ。 （１）バックリンクからオーサーランクに移行する （２）あと数年はバックリンクも使う 要するにこれからは被リンクが多いページよりも、特定分野の専門家が書いたページのほうが価値が高いと考え、検索で上位に表示するということだ。著者の評価には自然言語処理の技術を使ってどれだけ信頼できる人物なのかランク付けするとのこと。 著者のランク付けがどのような基準で行われるのかが気になるところだが
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*） 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、
スクリーンショット これはなに 会社で「PR用の文章を人力でチェックする工数が重くて、めっちゃ残業が発生している。なんとか自動化できないか」との依頼を受け、Word等のファイルをGUIでそのままtextlintできるツールをちゃちゃっと作って社内公開しました。その結果、いい感じに社内で有効利用してもらうことができたので、外部公開に踏み切ることにしました。 github.com インストール＆設定 1. インストーラーでツールをインストールする GitHub上で配布しています。 https://github.com/gecko655/proofreading-tool/releases Mac版で「開発元が未確認のため開けません」が出た方へ https://support.apple.com/ja-jp/guide/mac-help/mh40616/mac を参考に、アプリケーションをセキュ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
その他のサンプル: Wikipedia:良質な記事, Wikipedia:長いページ 紹介 「テキストゆれないくん」は文章に含まれる表記揺れを検出するツールです。「コンピュータ」と「コンピューター」、あるいは「全て」と「すべて」といった同じ単語の別表記が使われていないかどうかをチェックできます。 「テキストゆれないくん」は元々このサイト (https://inzkyk.xyz/) の文章校正用に開発されました。機能が成熟してきたので UI を付けて公開します。 このページから手動で使う限り、「テキストゆれないくん」は商用/非商用を問わず自由に使って構いません。「テキストゆれないくん」は無保証で提供されます。 特徴 ウェブブラウザから使える このページをウェブブラウザで開いているなら、「テキストゆれないくん」は既に動いています。このページの最初にあるのは「テキストゆれないくん」を使うための完
（2015/09/01追記：この記事は私がW社に在籍した2013年4月から2014年4月までの間の個人的な経験に基づくものです。就職の参考にされる方は、その後W社の社風や開発者の扱いに変化があったかどうか等についてご自身で最新の情報を得ていただければと思います。） （2019/08/17追記：社名を「W社」に置換しました。） 記事タイトルの通り、W社を退職したので、退職エントリを書く。 （最近雑文に対していろいろと予防線を張ることが流行っているらしいので、一応これもポエムだと書いておく。役に立つことは書いていない） 今日が最終出社日だった。 ちょうど 1 年ぐらい勤めたことになる。 2 社連続で 1 年で辞めたことで、自分が社会不適合者であることが誰の目にも明らかになってしまった。 これから先の人生の見通しは暗い。 その間に子供が生まれたのだが、不憫でたまらない。 いい話というのは、Goo
大げさなタイトルになってしまった。大した方法ではない。暗記が苦手な僕は新TOEIC(R)テスト900点 新TOEFL(R)テスト100点への王道を参考に以下のような暗記システムを組み上げた。（ITのシステムてはないので注意） ポイント 昔ながらの英単語暗記カードを使う 「完全に覚えた」単語とそうでないものを分ける 「完全に覚えた」単語を復習するタイミングを表紙に書く 詳細 入力。究極の英単語 Standard Vocabulary List [上級の3000語] Vol.3を開き4ページの中から知らない単語を抜き出す。 入力。暗記カードに意味とスペルを書く。 すべて書き終わったところでカードをめくりながら「完全に覚えた」「覚えていない or 覚えたが自信がない」に分類し。すべて覚えるまでめくり続ける。 上の作業の間は語呂合わせや頭にイメージを浮かべるなどの方法で愚直に覚える。 上で書いた暗
#タモリ倶楽部 風俗ビッグデータ！ 1020人のデリヘル嬢紹介文をテキスト分析ソフトで解析し「当たり」と「ハズレ」の嬢を見極める
ももひこ97 @momohiko97 #タモリ倶楽部 24時20分～24時50分 今夜遂に大公開!!痴の巨人が解析したデリヘル・ビッグデータ!…最新分析ソフトがたたき出すお宝データ!!この言葉で紹介されているデリヘル嬢は「当たり」!? 2018-01-13 00:12:03
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
こんにちは！クックパッド編集室メディア開発グループ長の @yoshiori です。 このまえ夏の技術職インターンシップの前半の開発講義・課題部分が終わったのでさっそく公開しちゃいます！ ちなみにこのインターンの対象者はプログラミングはわかるし自分で（授業とかではなく）コード書いている人なので超初心者向けでは無く、少なくともひとつ以上の言語でプログラミングが出来る人向けです。 一日目 TDD + git 編（@yoshiori） 講義初日なのでまずは簡単に肩慣らし & 開発の基礎の部分として TDD と git で始めました。 git については軽く説明し TDD は基本のテストファーストで進めて行きました。 ちゃんと何かをするたびにテストを実行し、メッセージを見れば次にすることが分かるというのを体験してもらい、GREEN が良くて RED が悪いのではなく、GREEN を想定しているのに
プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
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 TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 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。 生成AI論文ピックアップ複数の自律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」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 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」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
国立国会図書館サーチ
リサーチ・ナビ 調査のポイントや参考になる資料・Webサイトなど、調べものに役立つ情報を、テーマや資料の種類に沿って紹介します。
外国語を書くのに、すべて丸投げしておまかせできるウェブサービスは存在しない。 有料で、向こうにちゃんと翻訳できる人がいる場合でもできるのは、〈外国語で書く〉という問題解決を支援することである。 複数の情報源（ソース）から得られたものを突き合せて信頼性を高めるのが情報に関する問題解決の基本スタンスである。 どのような辞書も事典も専門家も、間違えることは必ずあるから、ひとつの情報源だけに頼ることは避けられる。 突き合わせるだけで問題が解決する訳ではないが、突合せにより浮かび上がる情報源の間の違いが、問題解決の糸口になる。 機械翻訳 英語←→フランス語、日本語←→韓国語などに比べて日本語←→英語その他の外国語の機械翻訳は、現在のところ実用レベルにはほど遠い。 しかし、とても信用できない機械翻訳も、異なる機械翻訳から得られる複数の結果を突合することで、見えてくるものがある。 ◯翻訳比較くんwith
ただの猫好き @moon1807cat @mamari_official すごくわかります。ウチの子言うこと聞かなくて困ってます的な相談を保育士さんに相談したとき似たようなアドバイスを頂いたので。つい否定するような言い方しちゃうから意識してなるべく言い換えるようにしてました。でもだからといってできたお母さんではなかったのですが😭 2021-05-19 21:37:27 なる @Akkyun193 @mamari_official なんか知らんかったけど、意外とあたし出来てるじゃんw 肯定の言い換え言葉だっていうんだぁ。 子供がこう言った方が分かりやすいと思って、知らず知らず言ってたw まぁそれでも言う事きかない時はきかんけど。 特にイヤイヤ期は😑 2021-05-19 22:12:00
NameBright.com - Next Generation Domain Registration yomugakachi.com is coming soon
そこそこユーザビリティの高いフォームを作った
そこそこユーザビリティの高いフォームを作った 入力内容の検証とか、郵便番号変換を備えた、そこそこ使いやすいフォームのテンプレートを作りました time2014/01/18 hatenabookmark- 去年末実家に帰省していた時に、jQueryの練習＆業務で使うために、フォームバリデーションとか郵便番号変換とかを備えた、そこそこユーザビリティの高い入力フォームをコーディングしていたので、ここで公開しておきます。 フォームサンプル ソースお持ち帰り用 (Github) ここで"そこそこ"と言っているのは、もともと業務でユーザビリティ改善案として使うことが目的であって、ベストを目指してもサーバ制約やコスト的な観点で使えないことがあるから、そこは目指さないよという意味です。そもそも、フォームは必要悪ですし、ベストはフォームが存在しないことですね。 フロントエンド実装だけです（サーバ側スクリプト
J-POPジェネレータ
サービス概要 J-POPの歌詞を自動で生成するサービス。 ChatGPT時代には全くもって不要となった存在である！ ↓自動生成したJ-POP歌詞 作詞：○○ ○○ 作曲：○○ ○○ どうしてこんなにも涙が溢れるの？ 君が教えてくれたこと 会いたくて会いたくて 瞳を閉じると君がいる 今度いつ会えるかな ここにいるよ 君がいれば他に何もいらない ずっと傍にいて 会いたいけど会えなくて 何かを探して 君じゃなきゃダメなんだ 変わらない 胸が苦しくなる 君に会いたいよ 傍にいるよ 会いたいよ 会えますように 願うたび ずっと一緒に歩いていたい この気持ちに理由なんか無い つないだ手離さないで 〜 間奏 35秒 〜 思い浮かべる 桜舞い散る夜に どんな時でも君を守るから せつないよ 会いたい 君からもらったかけがえの無いモノ 瞳を閉じて 私だけを見て欲しい 胸が痛いよ もしも翼があったなら 素直にな
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル 日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問
SSII2022 [SS2] 少ないデータやラベルを効率的に活用する機械学習技術 〜 足りない情報をどのように補うか？〜SSII
MySQL FULLTEXT Ngram : LIKE検索より数十倍高速な、お手軽 日本語全文検索 について｜blog｜たたみラボ
tatamilab.jp
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
プログラミング言語「日本語」
■ はじめに 日本語は約1万年前、古代縄文人によって考案された世界的にも最も古い部類のプログラミング言語の一つである。(※) 日本語の起源は、古代の北方系言語と南方系言語であり、それぞれの特徴、即ち、強力なマクロ機能と柔軟な音節構造を共に持ち合わせているかなり珍しい言 語である。 更に、日本語はその後、約1万年の間にわたって仕様の変更や拡張が幾度も行われ現在の形に至っている。その過程で日本独特の固有な機能を有するように なった。 これらの特徴は日本語の利点であると同時に、習得する上での障害ともなっている。 本書はプログラミング言語としての日本語を習得する上で、比較的良く使われる構文を主に取り上げ解説したものであり、これから日本語プログラミングを始 める人を対象として書かれている。 ※念のために書いておくと、本書は日本語をプログラミング言語のように解説することによって、普段意識 しないで使っ
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「どんな文章も3行に要約するAI」デモサイト、東大松尾研発ベンチャーが公開 「正確性は人間に匹敵」
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いい話（W社を辞めました） - アスペ日記
30歳過ぎてから 3000語覚えた 英単語暗記システム - higepon blog
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無料でここまでできる→外国語を書くのに役立つサイト24選まとめ
保育士さんがよく使う“肯定の言い換え言葉”「俺も全肯定されたい」「大人にも使えるのでは」
http://www.yomugakachi.com/article/152012360.html
258億語の日本語コーパスをウェブで公開～国立国語研究所 言語研究や自然言語処理技術開発での基礎資料
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY