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技術とプログラミングに関するtg30yenのブックマーク (5)

  • ChatGPTによる回答をStack Overflowが一時的に禁止 大量のもっともらしいが不正確な回答に対処しきれず

    プログラミング関連Q&Aサイトの米Stack Overflowは12月5日(現地時間)、AIチャットボット「ChatGPT」によって生成した回答の投稿を一時的に禁止した。ChatGPTによる回答に間違っているものが多く、「ユーザーにとって実質的に有害」だとしている。 ChatGPTは、OpenAIが開発した実験的なチャットボットで、コンプリートテキストジェネレーター「GPT-3.5」に基づいている。そのデモ版が1日に無料で公開されて以来、人気が高まっている。 Stack Overflowによると、ChatGPTが生成する回答が間違っている可能性が高いにもかかわらず、一見もっともらしく見え、かつ、回答が非常に簡単に生成できることから、投稿前に回答の正しさを確認せずに投稿している人が多数いるという。 数千件にも上るこうした回答の正誤を判断するために「専門知識を持つ誰かが確認しなければならないと

    ChatGPTによる回答をStack Overflowが一時的に禁止 大量のもっともらしいが不正確な回答に対処しきれず
    tg30yen
    tg30yen 2022/12/06
    QAで間違っている回答があふれかえるのは明確に有害。お気持ちでAIイラストを排除するのとはまるで違う話。
  • Rust を ChatGPT だけで勉強する【実験記録】

    C++ 経験者が、ChatGPT との対話だけで Rust を学んでみる実験の記録です。 期待した回答が得られなかった際には、質問文を変えたり、回答を再生成したりしています。 AI の回答には不正確な情報が含まれている可能性もあります。不正確な技術情報が拡散しないよう、AI の回答は画像で掲載しています。

    Rust を ChatGPT だけで勉強する【実験記録】
  • グーグル、人間の指示でロボットがコードを記述できる言語モデルを発表

    Googleは、大規模言語モデル(LLM)利用に向けた新たな取り組みを発表した。ロボットが人間の指示に基づいて自分でコードを作成できる仕組みを示すものだという。 最新の取り組みは、ロボットが人間の曖昧な指示を理解して論理的に思考し、確実に反応できるようにする、Googleの「PaLM-SayCan」モデルをベースにしている。OpenAIの「GPT-3」 LLMや、GitHubの「Copilot」のような自動コード補完関連の機能もベースになっている。 「人間から指示が与えられた時に、ロボットが自分でコードを書いて世界とやりとりできたら、どうなるだろう」とGoogleの研究者は述べている。PaLMのような最新世代の言語モデルは、複雑な論理的思考が可能で、膨大なコードによって訓練されてきたという。「自然言語で指示を与えられると、最新の言語モデルは、汎用コードだけでなく、われわれが発見したように、

    グーグル、人間の指示でロボットがコードを記述できる言語モデルを発表
  • 類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) Visual Wordsを用いた類似画像検索(2010/2/27) という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います! 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ

    類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
  • なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − @IT

    ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1~5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture

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