voluntas 自社製品のほとんどが OSS の弊社は好きに ChatGPT にコード解析してもらえるので大変良い。こんなところで OSS にしてるメリットが出てくるとは思わなかったけど。 voluntas これ真面目に社員や手伝ってくれている人が何も考えずに自社製品(OSS)のコードを ChatGPT に相談できるのでメリットとしては破格な気がする。もちろん何かあったときのエラーメッセージもそのまま貼り付けて相談できる。
キャリアの危機。どうもかわしんです。 この記事の内容は全て僕個人の意見であり、所属する組織を代表するものではありません。 最近周りで ChatGPT が話題です。特に GPT-4 が出てきたあたりからの Twitter で観測する人々の騒ぎ方をみるにこれまでとは何か潮目が変わったなと感じたので、これからの自分のキャリアを見つめ直すことにしました。 AI は詳しくないので間違ってることがあるかもしれないですが、それはそれで。 ChatGPT にみる AI の特性 GPT は大量の文章データを学習し、入力文章から文章を出力するものです。大規模言語モデルの驚異と脅威 - Speaker Deck のスライドを読んだ感じは、学習したデータを元に出力単語列にもっともらしい次の単語を繋げて文章として出力しているみたいです。 これを発展させると、GPT は「公開されているそれぞれの領域の最先端の知識やス
Write copy with ChatGPT in Figma or FigJam! 🎉 🚀 Quick actions: Easily change the style, length, or formatting of text in just one click.🎨 Custom actions: Create your own personalized quick actions.🌍 Multilingual output: Supports over 40 languages.✨ Magic Populate (Alpha): A magic button that fill...
こんにちは!逆瀬川 ( @gyakuse ) です。 今日は最近作ったもの、書いたもの、勉強したことを備忘録的にまとめていきたいと思います。 なぜ書くのか、なぜ学ぶのか DeepLearningの普及以降、Attention Is All You Need以降、Hugging Faceでの民主化以降、そしてStable DiffusionやChatGPTの登場以降、どんどんAGIへの距離が短くなってきています。未来は想定より大きく変わりそうです。どったんばったん大騒ぎのときはみんなが分かっておくべきことは効率的に共有すべきで、そのために書いています。書くためには論文等を読む必要があります。そしてそのためには基礎からしっかり学ぶことが大事です。次の一歩をみんなで歩んでいくために、学び、書いています。 間違ったことを言うかもしれませんが、それでも誰かのためになれば嬉しいです。あと、個人的にはこ
「ChatGPT、これやって」うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0035,351 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、「変な答えが返ってくる…」。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、「聞き方」「言い方」がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で「本当にして欲しいこと」が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として「本当にして欲しいこと」がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 スイスのチューリッヒ大学に所属する研究者らが発表した論文「ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks」は、機械学習向け大規模データセットを作成するためのラベル付け作業(アノテーション)において、ChatGPTと人ではどちらがパフォーマンスが良いかを検証した研究報告である。 多くの機械学習モデルでは、学習やテストを行うために高品質なラベル付きデータを必要とする。科学の進歩のため、研究者が特定分野の大規模なラベル付きデータセットを作成して公開する。あとの研究者らは、このデータセット
こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。 今回は、GitHubによる「次世代の開発エクスペリエンスを実現するためのプロジェクト群」であるGitHub Nextについて紹介します。 GitHub Nextとは 現在、ソフトウェア開発者の間では、OpenAIの開発するGPTベースのプログラミング支援ツールであるGitHub Copilotに注目が集まっています。 コードエディター上でリアルタイムに精度の高いコードサジェストを行ってくれるため、開発者の生産性を大幅に向上しうると期待されていますが、実はこのGitHub CopilotはGitHub Nextの推進するプロジェクトのうちの1つに過ぎません。 GitHub Nextでは、GitHubによる次世代の開発エクスペリエンスを実現するために、現在次の16のプロジェクトを提供中または提供予定です。GitHub Copilotはこ
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
「GPT-4よりも強力なAIシステムの開発を停止せよ」という署名運動は、「非現実的で不必要」だと、オープンソースのAIコミュニティー「Hugging Face」を運営する米Hugging FaceのAI研究者、サーシャ・ルッチョーニ博士が米Wiredへの寄稿で提言した。 この署名運動は、AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute(FLI)が3月28日に公開した。「人間と競合する知能を持つAI」は人類に重大なリスクをもたらすと主張し、AIの危険性が適切に評価されるまで、少なくとも開発を6カ月停止するよう求めている。米OpenAIの立ち上げに参加したがその後袂を分かったイーロン・マスク氏や、米Apple共同創業者のスティーブ・ウォズニアック氏など3000人以上が署名した。 ルッチョーニ氏は、この呼びかけは曖昧なだけでなく、実行不可能だと主張。ま
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 米Google、ETH Zurich、NVIDIA、Robust Intelligenceに所属する研究者らが発表した論文「Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical」は、学習用データセットの一部を改ざんし、それらを学習した機械学習モデルを攻撃する手法を提案した研究報告である。 機械学習モデルの学習用データセットには、インターネットをクロールして収集した大量のデータサンプルが含まれるWebスケールデータセットがある。だが、これらの収集したデータの信頼性が保証されているわけではない。信頼性を保証す
OpenAI利用規約 まず、OpenAIが提供するサービス(ChatGPTおよびOpenAI API)の利用規約を確認します。 3. Content (a) Your Content. You may provide input to the Services (“Input”), and receive output generated and returned by the Services based on the Input (“Output”). Input and Output are collectively “Content.” As between the parties and to the extent permitted by applicable law, you own all Input. Subject to your compliance with the
元セクシー女優の上原亜衣さんが、AIを活用したプロジェクト「AI uehara project」を3月19日に発表しました。 「AI uehara project」は、上原亜衣さんの名前(=亜衣)とAIを掛け、「上原亜衣、AI化」を掲げて始動したプロジェクト。 上原亜衣さんの写真を画像生成AI「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイルが公開され、「上原亜衣AI画像コンテスト」と題したTwitter上でのコンテスト企画が行われています。 誰でも上原亜衣の顔を生成できるように 今回無料配布されているのは、NFT「Ai Uehara GM Collection」(外部リンク)として販売されている写真群を「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイル(外部リンク)。 このLoRaファイルを手元の「Stable Diffusion」に導入することで、誰
米Microsoft(マイクロソフト)は2023年3月28日(米国時間)に開催した自社イベント「Microsoft Secure」で、米OpenAI(オープンAI)の大規模言語モデル(LLM)「GPT-4」を活用したセキュリティー分析ツール「Microsoft Security Copilot」を発表した。現在はプレビュー版を公開する。このツールで何ができるのか、マイクロソフトが示した実例に基づき解説しよう。 Security Copilotは、セキュリティー担当者が社内外で発生したセキュリティーインシデントなどについて自然言語で質問をすると、GPT-4ベースのAI(人工知能)がセキュリティーログなどのデータを分析して、攻撃の実態や対処方法などをテキストや図、PowerPointのスライドなどで返答するツールである。 Security Copilotは、マイクロソフトのSIEM(セキュリテ
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
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