![ChatGPTの新機能「GPTs」「Assistants」を試す。特別なツール不要でカスタムChatGPTを開発可能に!【イニシャルB】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ed9164fd6d6c2cd2bd3365a71063aa3a477a1012/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Finternet.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fiw%2Flist%2F1546%2F371%2F001.png)
Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート
このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models(レイテント・コンシステンシー・モデル」(以下「LCM」)。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion=安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必
We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT what you’re talking about. We are beginning to roll out new voice and image capabilities in ChatGPT. They offer a new, more intuitive type of interface by allowing you to have a voice conversation or show ChatGPT w
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
プラグインの基本を知ろう ChatGPTの有料サブスクライブプラン「ChatGPT Plus」には、ChatGPTの機能を拡張するためのツール「プラグイン(Plugin)」が多数用意されている。プラグインを導入することで最新情報にアクセスしたり、サードパーティーのサービスを利用できるようになる。プラグインの導入方法については前回の記事を参照してほしい。 注:本記事はすべて筆者がChatGPT Plusでプロンプトを実行・検証している。 「結果はこちら(クリックで拡大表示)」のリンクをクリックすることで、すべてのプロンプトと生成されたChatGPTの回答を見ることができる。 なお、記事内で触れられていない質問や頓珍漢な回答も含まれているが、これはChatGPTとのリアルな対話記録であるため、その点をお楽しみいただければと思う。 知識ベース情報を取得できるプラグイン その1 前回はChatGP
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。(方法)せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX(旧Twitter)にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。
GitHub Copilot is a groundbreaking AI pair programer for developers, but we’re just beginning to explore the future of coding. Over the course of the technical preview, the Copilot team has improved the quality of suggestions and added safety features — but it’s not difficult to see the potential help that Copilot could offer beyond code suggestions. Today, we’re launching a companion VS Code exte
オリジナルの電書版から内容を整理して、いろいろと追加&改良しています。また、情報も可能な限り最新の内容に改めています。 目次 第1部 環境構築と基礎知識 第1章 ローカルでの環境構築 第2章 オンラインでの環境構築 第3章 基礎知識 第4章 呪文理論 第2部 キャラクターの生成 第5章 キャラクターの生成 第6章 キャラクターにポーズを付ける 第7章 キャラクターを学習させる 第3部 背景の生成 第8章 背景の生成1 ファンタジー 第9章 背景の生成2 現代 第10章 背景の生成3 SF 第11章 背景の生成4 サイバーパンク 第4部 ゲーム素材の生成 第12章 武器や道具の生成 第13章 アイコンの作成 第14章 絵地図の生成 第15章 UI部品のテクスチャの生成 第5部 文章データの生成 第16章 ChatGPTとの連携1 画像に添える文書の生成 第17章 ChatGPTとの連携2 キ
2023年7月上旬に、ChatGPT上でコードを実行したりアップロードしたファイルにアクセスしたりできる新機能「コードインタプリタ」が、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plusのユーザー向けに展開されました。コードインタプリタを使用することで、コーディングの知識が少ない人でもデータを分析したり視覚的なチャートを作成したりできるようになり、「誰でもデータアナリストになれる」と評価されています。 ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes Code Interpreter comes to all ChatGPT Plus users — 'anyone can be a data analyst now'
最近流行りのChatGPT。 「色々な作業を自動化した」 「国家試験に合格した」 ニュースで目にする機会も最近は多いと思います。 では、ChatGPTは現段階でどのくらい賢いのでしょうか? 「海外の司法試験で人間を超えた」などの情報をよく耳にしますが、実感が湧きませんよね。 今回は日本人に馴染みの深い大学入学共通テスト(旧センター試験)を題材に、その実力を検証してみました。 実験方法今回は、令和4年度の国語・英語(リーディング)・公民(倫理 / 政治・経済)の3科目について実験を行いました。 ※ 数学・理科等の科目については図表を読み取る問題が多く、正確に試験できないため今回は除外しました。 ポイント①: テキストになおす大学入試センターで公表されている試験問題がPDFのため、ChatGPTに読めるテキスト形式にする必要があります。 今回はGoogle Docsの機能を活用して文字起こしし
株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役:藤田晋、東証プライム市場:証券コード4751)は、最大68億パラメータの日本語LLM(Large Language Model、大規模言語モデル)を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM(大規模言語モデル)の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法: この記事ではchatGPTを使ったLINEbotを作成する際に、出力を安定してJSON形式で得る方法を解説します。具体的には、gpt-3.5-turbo APIとGoogle Apps Script (GAS)を使ったLINEbotを想定しています。仮想人格の発言内容と内部パラメータ(感情パラメータなど)を分けて出力したい場合に役立ちます。 ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】 AIがあなたのお悩みに答えます。悩みを解決する未来の相談相手、AIがあなたを待っています。[プロンプト有] プロンプトインジェクション対策|ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録 こんなとき役に立つ 感情を伝えるチャットボット ユーザーの反応に
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは!STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot(Slack Bot)を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT?STORES
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、1回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
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