自然言語でWebサイトを作れる「Create」 KEITO（以下、KEITO）：はい。次は、今ものすごく話題になってる「Create」です。 池田朋弘氏（以下、池田）：知らないです。 KEITO：ご存じないですか。この1週間でめちゃくちゃ話題のサービスになっていて、自然言語でWebサイトを作れるものなんですけど。ChatGPTでもコードを吐き出したりできるので、Webの形を作るのはなんとなくできそうだとは思うんですけど。Createだと、その作ったWebサイトに機能を入れることができるんですよね。 具体的に言うと、この右側が、僕が作ったやつです。「KEITOチャットAI」と言って、「こんにちは」と送れば、裏側でChatGPTが動作してしっかりと返してくれる。このチャットボットを、本当に30分ぐらいで作りましたね。しかも僕、プログラミングなんて一切できないので。本当に自然言語だけで「チャット

2024 年 4 月 4 日に発表された「Command R+」が GPT-4 とほぼ同じ回答精度で、レスポンスがめちゃくちゃ速く、かつ API の利用が商用利用じゃなければ無料だったので、絶対に LibreChat に組み込みたいと思った。 LibreChat はいわゆる ChatGPT クローンと呼ばれる OSS で、UI は ChatGPT とほぼ同じで、回答に利用する API を GPT4 や Gemini、Claude3 など、自分の好きなものを指定できる。ローカル上で動くのはもちろん、デプロイするのも簡単で、数ある GPT クローンの中では一番使い勝手が良いと思う。UI を忠実に ChatGPT に寄せているのが良い。 LibreChat の UI。ChatGPT とほぼ同じ 今回はこの LibreChat で、Cohere が発表した「Command R+」を動かせるようにす

Backlog APIとOpenAIを使ったタスク整理術 “情報の宝庫”を活用して、エンジニアを解き放つ Backlog APIと生成系AIで考える課題優先度 清家氏の自己紹介 清家史郎氏：よろしくお願いいたします。はじめに自己紹介をさせてください。株式会社Fusicの清家史郎と申します。今日は時間がないので、「僕とBacklog」というかたちで、Backlog歴みたいなものを話します。Fusicの入社歴と一緒で8年目です。電話では「今の会話、Backlogで書いときますね」みたいに会話しています。 そんな僕のBacklogの利用状況と、発生した課題についてBacklog APIとOpenAIによるアプローチをして、その結果みたいなところを話したいと思っています。 Backlogへの依存度状況 まずBacklogの利用状況ですが、入社して8年目です。さまざまな案件に参加してきました。結果、

ChatGPTを使ってはみたものの、思うような出力（回答）が得られずに「使い勝手が悪い」と感じていないだろうか。もしかしたら指示や質問の仕方に改善の余地があるかもしれない。本稿では、ChatGPTなどの生成AIをよりうまく扱うための「プロンプティング」の基本について、知識を整理していこう。 生成AIをコントロールするスキルが重要になってきている そもそも、ChatGPTのような生成AIをコントロールして、目的に沿った出力を得るためには、ユーザー側が指示や質問の仕方を工夫する必要がある。 例えば、生成AIに対して「仕事先に送るメールを書いてください」という指示と、「あなたは営業・マーケティングのプロです。先月ラインアップに追加された新商品の認知を広める目的で、現在の顧客に対して、メールマガジンを送ります。その導入文を書いてください」という指示では、出力結果が大きく異なってくる。 このようにA

1.プロンプトエンジニアリングとは 1-1.プロンプトとは 1-2.プロンプトの構成要素 2.プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 2-1.Zero-shot prompting 2-2.Few-shot prompting 2-3.CoT（Chain-of-Thought） Prompting 2-4.Zero-shot CoT 2-5.Self-Consistency 2-6.Generate Knowledge Prompting 2-7.ReAct 2-8.Directional-Stimulus -Prompting 2-9.Multimodal CoT Prompting 3.敵対的プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 3-1.Prompt-Injection 3-2.Prompt-Leaking 3-3.Jailbreak 3-4.Do Anything Now 3-

衝撃的だったChatGPT登場から時間が経ち、その長所と短所が見えてきた。私たちはこれからどのように生成AIを活用していけばよいのか。『ChatGPT「超」勉強法』を上梓した野口悠紀雄さんは「ChatGPTの登場は『勉強革命』だ。短所に対応しつつ、長所を正しく活用することで飛躍的な成果が得られる」という――。（第1回／全4回） ※本稿は、野口悠紀雄『ChatGPT「超」勉強法』（プレジデント社）の一部を再編集したものです。 勉強のコツは「できるだけ早く先に進んで、全体を捉える」 私は、「超」勉強法という方法を提唱してきた（＊）。これは、いくつかの点で、常識的な勉強法とは異なるものだ。 ＊野口悠紀雄『超「超」勉強法　潜在力を引き出すプリンキピア』参照。 「超」勉強法の原則の1つは、全体を捉えることによって部分を理解すること、そして、そのために、できるだけ早く先に進むことだ。 数学、物理学、統

皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての

ディアナは、ネビルの農村で商人サリクの妻として知られている30歳の女性です。彼女は村で最も魅力的な女性の一人として広く認知されており、その美貌は訪れる商人や旅行者にも評判です。しかし、彼女の美しさに目が行きがちですが、ディアナの本当の魅力はその知性と商才にあります。 ディアナは商人としての夫をサポートすることで、自身も経済的な洞察力と交渉スキルを磨いてきました。彼女は村の外での取引にも積極的に関わり、新しい取引のチャンスを見つけ出すことで家族の生計を支えています。そのため、彼女は村の経済活動において重要な役割を果たしています。 一方で、ディアナは時に自分の意見を強く主張する傾向があり、これが近隣の村人や他の商人との間で小さな摩擦を生むこともあります。彼女は自分のビジネスセンスに絶対の自信を持っており、他人の意見や提案を軽視しがちです。このため、一部の村人からは少し傲慢と見なされています。

デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ

これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle

Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成

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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

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

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

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「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4 / GPT-4 Turbo : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding　: テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全かどうかを検出できるモデル ・GPT base : ファインチューニング

本書籍を全ての章を読み思ったこと。それはこの一冊があればとりあえず入門から今抑えなければならないことは大体網羅できる。そう感じました。 ChatGPT、正確にはOpen AIとLangChain本の紹介となります。私が知るにLangChainとOpen AIを用いたチャットシステム構築の本格的な実践入門書籍としては初になるんじゃないでしょうか。 今回は、そんな書籍のレビューと実際に書籍通りチャットシステム構築をする中で感じたこと、さらなるチューニングについてをご紹介していきます。 紹介する書籍 2023年10月18日発売(書籍/電子)の「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」になります。 下記にリンクを貼っておきますので、興味を持たれた方はぜひチェックをお願いします 著者の紹介 本書籍なのですが、今LLM界隈でも情報のキャッチアップとアウトプットの先頭に