OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi
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
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集 -2023年10月バージョン-
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - とある人の、変わってしまった日常の一部 - なぜ?何が? ChatGPT で変わるのか? - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Copilot の可能性
チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか？質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」（GPTベストプラクティス）に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices（英文） 1．明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情
Sora: Creating video from text
Sora Creating video from text Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. Read technical report We’re teaching AI to understand and simulate the physical world in motion, with the goal of training models that help people solve problems that require real-world interaction. Introducing Sora, our text-to-video model. Sora can generate videos up to a mi
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？第二回：「アジア美女」最新モデルBRAV6作例とネガティブプロンプトの基礎 | テクノエッジ TechnoEdge
使用したNegative Promptは、「1.無し」、「2.ほぼ最小限」、「3.筆者標準」、「4.embeddingsを使う」の4つパターン。 4番目だけ他と違い別途ファイルが必要となり、ダウンロードしたファイルを[Stable Diffusionのホームディレクトリ]/embeddingsへコピーする。Negative PromptでEasyNegativeなどをよく見かけるがそれだ。ここではng_deepnegative_v1_75tとbadhandv4が該当する。Promptで書く替わりに、特別に学習したModelで同じ効果を得られるようになっている。 無し (worst quality:2),illustration, 3d, painting, cartoons, sketch, illustration, 3d, sepia, (painting), cartoons, sk
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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
いつもご覧いただきありがとうございます。 画像記載のプロンプトはあくまでも一例です。 「ここ違うよ！」「ここはこうならないのかな？」「もしかしてあれ出来るのかな？」 こんな考えや疑問が湧いた場合には、是非一度プロンプトや手法の改良にチャレンジしてみてください。 プロンプトの詳しい使い方はブルペンさんのこちらの記事をご覧ください。 DLファイルは最下部にあります。 ※各セクションは単なる記号表記であり、意味はありません 1.MAmaid dress with lots of frills and ribbons, (closed collar long-sleeved blouse with frilled and ribbon:1.2), lace, apron, headdress, (a volumey pannier under a long petticoat:1.3), wris
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
ChatGPT を継続して見つめ続けて。Plugin Ecosystem と Code Interpreter の Beta提供によって、自分の仕事への適用のシナリオが更に広がりました。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています。
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
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - ChatGPT の具体的な利用例 - とある人の、変わってしまった日常の一部。Microsoft Copilot (Bing Chat) - 挫折へのチャレンジ。DALL-E 3 - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Meeting Simulator - 音声入力の可能性 - Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prom
9/28の #日本CTO協会 さんのイベントで登壇した資料を公開しました。 「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」 開発のトレンドの最新情報をざっくり纏めています。 ・Prompt Engineering開発の現在地 ・RAG開発の現在地 ・Plugin開発の現在地 ・GPT-Vの登場と生成AI時代のこれからについて やや開発者寄りな内容なので、基礎を知りたい場合はAzure OpenAI大全も併せてご確認を。 (こっちも近々最新化します…) https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan
試しに使ってみたものの「何だかうまくいかず欲しい答えが返ってこない」「想像していたのとは違う画像ができあがった」と思ったことないでしょうか。 欲しい答えや画像を得るために重要になってくるのが、英語で「プロンプト（prompt）」と呼ばれるAIに対して指示する質問内容。利用者が求めている回答をAIから引き出せるかは、この質問次第とも言われています。 このプロンプトを操る「プロンプトエンジニア」という職業が注目されていると聞き、テキサス州に住むエンジニアの1人、ランス・ヤンクさんを訪ねました。 ヤンクさんはもともとは、インターネット通販関連の仕事をしていましたが、2022年11月にChatGPTを初めて使い、その能力の高さに衝撃を受けたといいます。 この技術を使いこなせれば、ビジネスになると考えて仕事を辞め、23歳という若さでプロンプトエンジニアに転身。日々、どうすれば欲しい答えを得られるプロ
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
森山憲一 🌐 @kenichimoriyama 「モンベル」がトレンドに入っていたので何があったんだろうとのぞいてみたら、ダサいダサいという話題で盛り上がっていた。きょう私はモンベルを着て出かけていたよ。 2023-12-23 20:12:15 リンク webshop.montbell.jp モンベル ｜ オンラインショップ モンベルの公式オンラインショップです。登山やキャンプ用品を中心に、カヌー・カヤック、自転車、スノーシューなど、機能的なアウトドアウエア＆ギアを販売しています。モンベルクラブ会員さまなら、全国どこでも送料無料でお届けします。 8 users 779 森山憲一 🌐 @kenichimoriyama モンベルツイートに反応が多いので、登山専門家目線でモンベルを評価してみます。 ・イメージでいえばモンベルはトヨタ車 ・機能的にはかなり高得点。常に85点をとってくるイメージ
DALL·E 3
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
現在，34個掲載(一部執筆途中) よかったらData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Prompting 2022年〜
【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。
Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？ - Qiita
Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？GoogleスクレイピングChatGPTBard Google Bardが、日本からも利用できる様になりましたが、ChatGPTとの大きな違いがありました。 それは、ユーザが渡したURLにBardがアクセスができることです。 ChatGPTでは基本的にそういったことはできず、やれている様に見えても違った情報を返してしまっていました。 例えば、以下ページのURLを渡して要約してもらうと、返ってくるのは以下の様な返答になってしまいます。 アクセス先のページ ChatGPTからの返答 なんだか、違うページを読み込んでいそうです・・・完全に間違っています。 -- それに対し、Google Bardは正しくリンク先の記事を読み取って要約をしてくれました。 本当にリクエスト先のURLにア
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
OpenAI Platform
Explore resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's developer platform.
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（≒
「英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラだ」。英語対応のためのSDK「English SDK for Apache Spark」をデータブリックスが発表
「英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラだ」。英語対応のためのSDK「English SDK for Apache Spark」をデータブリックスが発表 Apache Sparkなどの開発で知られるデータブリックス社は、同社が主催したイベント「DATA+AI Summit 2023 by Databricks」で、英語をApache Sparkの問い合わせ言語にできるSDK「English SDK for Apache Spark」を発表しました。 英語は新しいプログラミング言語である Databricks共同創業者兼チーフアーキテクト Reynold Xin氏。 英語は新しいプログラミング言語であり、生成的AIは新しいコンパイラであり、Pythonは新しいバイトコードだ。 これが何を意味するのか。多くの方々がChatGPTを使ってSparkの問い合わせコードを
「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。 【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH https://booth.pm/ja/items/4728147 まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。 ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。 ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。 ChatGraphの
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を
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？第七回：自分で始める環境作りとお薦め機材 / AUTOMATIC1111を動かしてみる (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
半年ほど前までであればGoogle Colabと言うクラウドGPU環境が使え、無料でサクッと動かせたのだが、それが災いし、多くの人が生成AI画像目的で利用したため、リソースが足らなくなり、後述するAUTOMATIC1111は無料枠で使用禁止になってしまった。 AUTOMATIC1111をインストールして使ってみる画像生成AIは各社が提供しており、扱うためのサービスやアプリもいろいろあるが、デファクトスタンダードはStable Diffusionを利用するためのフロントエンドにあたる AUTOMATIC1111だろう。現在は、次世代Stable Diffusion (SDXL)に対応したv1.6.0が公開されている。 ここではOSがWindows 11で、先に提示したNVIDIAのGPUが装着済の前提で解説する。少し前まではPythonやGitを入れたり、いろいろ面倒だったが、現在はbatフ
すっごいネタ来ました！ この記事を読んでできるようになること ・プロンプトの自然言語←→羅列表記変換 ・適当な文章（日英問わず）のプロンプト化 ・作成したプロンプトのランダム生成 ・日本語での要約 ・プロンプトの微調整 まずは、こちらを読んでください！ 間にJSON変換をかませるだとっ！？ こんな面白いネタ、そりゃもうやっちゃいますよね。 てことで、半クローズな環境でNyaFuさんにすっごいGPTプロンプトを見せてもらったので、さっそくどんどんと手を入れてしまいました。（NyaFuさん、その節はすいませんでした） その後、快く了承いただけたので、今回はコラボ記事を書かせていただきます！みんなもNyaFuさん、フォローしようぜ！ 仕組みと考え方についてはNyaFuさんの記事でしっかりと確認しておいてください。使い始めてから自分用にカスタマイズしやすくなります。 ChatGPT-4もしくはBi
NVIDIA CEO、AIにより人間の言葉がプログラミング言語となったことで、プログラミングを学ぶことは重要でなくなった、と発言
NVIDIA CEOのJensen Huang氏はAIの進化で人間の言葉がプログラミング言語となり、プログラミング教育は重要ではなくなったとし、プログラミングやコンピュータサイエンス教育を重視する一般的な意見とは反対の立場を表明した。 アラブ首長国連邦（UAE）のドバイで2月12日から14日の3日間、世界各国の政府や国際機関、企業のリーダーが参加する国際会議「World Governments Summit 2024」が開催されました。 会議のテーマとして「Shaping Future Governments（未来の政府を形作る）」が掲げられ、AIやデジタルテクノロジーに関する議論も多く行われた中で、NVIDIAの創業者兼CEO Jensen Huang氏と、UAE（アラブ首長国連邦）の人工知能・デジタル経済・リモートワーク担当国務大臣 H.E. Omar AlOlama氏の対談が行われて
ChatGPTでプログラミングは一切なしでExcelの集計・編集作業をする - Taste of Tech Topics
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
Prompt library
Explore optimized prompts for a breadth of business and personal tasks. User-submitted prompts have dark backgrounds with light colored icons (currently, there are none). You can submit prompts via our prompt submission form.
2.3k{icon} {views} 複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした
ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った - 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。 今回は、議論を活性化する質問をLLM技術によって生成できないかと考え、『この分野は素人なのですが…Bot』を開発した内容を、ご紹介します。 こんにちは、アナリティクスサービス部の藤田です。 ブレインパッドでは、有志による社内勉強会がとても活発で、ほぼ毎日何かしらの勉強会が開かれています。社内勉強会では、参加者による質問が重要な役割を果たします。質問によって、質問者は理解を深めることができ、他の参加者や発表者にとっても新しい視点を得ることができます。しかし、参加者が多い
WEELメディア事業部リサーチャーの柏崎です。 この記事はプロンプトデザインとChatGPTの精度について深く掘り下げています。 ぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！ 忙しい方や早急に情報が必要な方は、目次から「まとめ」をご覧くださいっ！ 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のプロンプトデザイン概要 プロンプトデザインとは、ChatGPTへのプロンプト（質問や命令）を、特定のタスクに合わせてデザイン（作成・調整）するプロセスのことです。 特に、クリエイティブな作業や専門的な内容についての精度の高い回答が欲しい時に便利な手法です。 本来、ChatGPTを特定の分野に合わせるには、事前学習によるファインチューニングが必要でした。しかし、それにはたくさんのデータと時間、専門知識が必要
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これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
画像生成AIが爆速で進化した2023年をまとめて振り返る (1/5)
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
AIにニュースの収集を任せている方法（GPT-4からSlack投稿） - toyoshiの日記
ChatGPT開発元のOpenAIが推奨！期待通りの回答を得るプロンプトのコツ10選
GPT-4にお礼を言わなくても回答は向上する「プロンプト26の原則」アブダビの研究者グループが発表 | Ledge.ai
ChatGPT - LLMシステム開発大全
【プロンプト公開】コスカタログ50選｜愛音 雅👗AI Fashionista
ChatGPT で自分の仕事がどう楽しくなるのかを考えるネタ集
ChatGPTの衝撃 -2024年3月バージョン-
ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地
年収5000万円！ ChatGPT操る「プロンプトエンジニア」って？ | NHK | ビジネス特集
DALL-E3 (ダリスリー) の無料教科書:初級編｜プチpony
登山専門家目線でのmont-bellブランドの評価『イメージで言えばトヨタ車。機能は高得点』機能性で選ばれる理由がある
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
【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- AIの島
プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
ChatGPTを用いた複雑な処理を視覚的に組み立てられるノードエディター「ChatGraph」を使ってみた
マイクロソフト、Copilotを活用した生成AI機能を一挙紹介
ChatGPT、Bingによるプロンプトの生成・変換（NyaFuさんバージョン）｜BD
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
ChatGPTのプロンプトデザインの秘密を解明｜深津式・シュンスケ式・ゴールシークプロンプトを紹介 | WEEL