小さなゲーム作りでLLMができること、できないこと - ABAの日誌
前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
ワンボタンミニゲームを自動的に作るためだけのGPTを作ってみた - ABAの日誌
GPTsという、特定の役割を持った専用のGPTを作る仕組みが最近できた。といっても、従来のGPT-4にあらかじめ特定の指示 (description)と前提知識のファイル (knowledge)を与えられるだけで、今までできなかったことができるわけではない。だけど、特定のタスクをさせる時に、それらをいちいち指定する手間を省けるので、便利な機能と言えよう。 ChatGPTにミニゲームを作らせる試みは前もやったけど、あまりうまくいかなかった。 そこで今回は以下の改良を加えて、専用のGPTを作ってみた。 最初にユーザからゲームのテーマを与えてもらう。 その後、そのテーマに沿ったゲームのアイデアを5つユーザに提示し、適切なものを選んでもらう。 選ばれたアイデアに対して、ルール作成、プレイヤー動作のコード作成、その他の動作作成、スコアリング、難易度、効果音、と順番に少しづつゲームを作らせる。 「小さ
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
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
ソフトウェア開発の真の問題点は、コードを書くことではなく、問題の複雑さの管理にある - YAMDAS現更新履歴
www.oreilly.com オライリー・メディアのコンテンツ戦略部門のバイスプレジデントであるマイク・ルキダスの文章だが、彼が数週間前、「コードを書くことが問題なのではない。複雑さをコントロールすることが問題なのだ」というツイートを見かけた話から始まる。彼はこれに感心したようで、これから何度も引用すると思うので、誰のツイートか思い出せればいいのにと書いている（ご存じの方は彼にご一報を）。 件のツイートは、プログラミング言語の構文の詳細や API が持つ多くの関数を覚えることは重要じゃなくて、解決しようとしている問題の複雑さを理解し、管理することこそが重要だと言ってるわけですね。 これは皆、覚えがある話だろう。アプリケーションやツールの多くは、最初はシンプルである。しかも、それでやりたいことの80％、いやもしかしたら90％をやれている。でも、それじゃ十分ではないと、バージョン1.1でいく
画像対応ChatGPTで設計図からコードの世界が実現しててやばい - きしだのHatena
アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
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