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。
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OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります: 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
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〜
9月6日に公開された Open Interpreterは、現在世界で最も注目を集めるGitHubのリポジトリです。公開から2日でデスクトップアプリの早期アクセスウェイトリストには5000人、さらにDiscordでのコミュニティ参加者は500人を超え、レポジトリには9月15日現在で、レポジトリには20K以上のスターが付いています。このツールは、自然言語の指示でさまざまなコードを書き、実行することができ、日常の作業を劇的に効率化します。この記事では、Open Interpreterという新時代のAIの力で、あなたの仕事もプライベートも次のステージへと進化させるための「活用事例25選」をご紹介していきます。 Open Interpreter の基本的な機能・情報はこちらの記事に分かりやすくまとめてくださっていますので、こちらもぜひご覧ください!! 👉 Today I’m launching O
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
「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
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ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト(ひな形)の無料公開: 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証(GPT監査シリーズ⑪)【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年7月15日 日本マネジメント総合研究所合同会社 この度、弊社理事長でGPT研究所の所長の戸村智憲が、「GPT監査シリーズ⑪」として、夏休みの読書感想文と生成AIについての監査レポートと、個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文を出力させるプロンプトひな形を、下記の通り無料で公開致しました。 【ChatGPTプロンプトひな形(個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文の出力検証用)】 優秀な信頼性あるプロの家庭教師として、〇の『〇』という書籍について、以下の制約条件を基にして、夏休みの宿題である読書感想文を出力して下さい。 制約条件1: 文字数は800文字以上で1200文字以内
※ 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
実践的なプロンプトを紹介 前回はChatGPTへの命令文のことをプロンプトと呼び、「質問」「指示」「創作」「話題の設定」といった様々なパターンがあることを学んだ。今回は実践編ということで「ChatGPTってこんなこともできるんだ!」と驚くこと必至の仕事に役立つプロンプトを5つ紹介する。 「資格取得のための手順をタスク化して」 「資格を取りたい」「ダイエットしたい」といったタスクや目標があったとして、それを達成するためになにから始めればいいのかわからなくなったことはないだろうか? そんなときはChatGPTに聞いてみよう。プロンプトはシンプルに「◯◯をする手順をタスク化してください」で構わない。 結果はこちら(クリックで拡大表示)。 資格取得のために必要なことが細かくリストアップされた。もちろんこの情報が正しいかどうかの確認は必要だが、スタートからゴールまでの道筋が見えたことで、実際に自分が
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
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(
国立情報学研究所(NII)は4月28日、定期開催している教育機関向けオンラインシンポジウムで配信した映像のうち、ChatGPTに関する講演をまとめたリストを公開した。 28日時点で5本の動画を掲載中。京都大学の黒橋禎夫特定教授(情報学研究科 知能情報学専攻)による講演「ChatGPTの仕組みと社会へのインパクト」や、東京大学大学院の吉田塁准教授(工学系研究科)による「ChatGPTを教育に取り入れる:アイデアと留意点」などが無料で視聴できる。 関連記事 教頭先生、GoPro装着! まる1日“学校DX”の課題探し 実際にやった教育委員会に話を聞いた 「教頭先生の頭に『GoPro』を装着して現場を観察するなど、結構斬新なことをやった」──静岡県三島市教育委員会による業務改善の裏側。キーパーソンに詳細を聞いた。 龍谷大学、農学部でデータ分析基盤整備 農場から環境データを自動収集 「データ思考を学
Microsoft のパートナー企業に所属するエンジニア、デベロッパーを対象に、Azure OpenAI Service の最新のアップデート情報、開発手法、応用開発、ソリューションアーキテクチャを紹介します。 【目標】 こちらのオンライン イベントでは、以下の 2 点を目標にしています。 ① Azure OpenAI Service のエンジニア向け情報、最新情報をキャッチアップする ② ChatGPT, GPT-3 / 3.5, Embeddings モデルを使ったソリューション開発手法を学ぶ 【コース内容】 Azure OpenAI の開発者向け情報を下記の各カテゴリにわけて解説します。 - Azure OpenAI の位置づけ - GPT-3 / 3.5, ChatGPT, Codex, DALL・E のモデル解説と開発情報 - Prompt engineering - Emb
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件: 【前提条件や決まりごと】 # 入力文: 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件: ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文: Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは?、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方(YAMLファイル)、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
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