メディア事業部AIライターの大竹です。 2023年11月に登場したChatGPTのGPTs機能の導入は、ChatGPTアップデートの中でも特に大きな印象をユーザーに与え話題となりました GPTsとは、自分好みに調整したChatGPTを作成できる機能。以前までは、毎回プロンプトを入力して出力の方向性を指示していましたが、GPTsを活用すればそうした手間がなくなります。作成したGPTsは他人と共有が可能。公開されているGPTsを活用することで業務効率を大幅に高められます。 今回は業務活用に役立つGPTsを紹介します。仕事の負担が大幅に軽減されるので、ぜひ最後までお読みください。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPTsの活用事例【業務活用編】 ChatGPTは世界中に膨大な利用者数がいるため、作成
“Egypt/Gaza Border Wall” by Rob Pierson, March 30, 2008 (CC BY 2.0) 「イスラエル・パレスチナ紛争のAI生成画像」をアドビが販売している――。 画像ソフトなどを提供するアドビのストック画像サイトで、イスラエル・パレスチナ紛争をテーマとしたリアルなAI生成画像を販売していることが、明らかになった。 これらの画像は、メディアサイトなどで、AI生成画像と明示されぬまま掲載されている。 今回のイスラエル・ハマス衝突を巡っては、AI生成を含む様々なフェイク画像やフェイク動画が氾濫。一方で、現実の画像が「AIフェイク」と誤判定される騒動も起きている。 衝突を巡る画像の虚実があいまいになる中で、新たな懸念が広がる。 ●紛争画像の販売 アドビは、人工的に生成されたイスラエルとハマスの戦争のリアルな画像を販売しており、それがフェイクであること
生成AIを統合した新Office、会話だけでタスクが消化されていくのがやばい2023.09.22 08:00256,664 ヨコヤマコム 本日Microsoft(マイクロソフト)は、生成AIを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を11月1日からエンタープライズ向けに公開すると発表しました。 今年3月に発表され、一部企業にサービスを先行公開していたこのサービスですが、いよいよ正式にリリースとなりましたよ! Microsoft 365 Copilotとは?Image: Microsoft今回リリースが発表された「Microsoft 365 Copilot」は、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったOfficeアプリに生成AIが搭載されて便利になったもの、といった感じです。 以前から発表されていた通り、対話型AIを利用することでPowe
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
アメリカのMicrosoft社が開発した表計算ソフト「Excel」。Excelは今も昔も、オフィスで利用されるパソコンソフトの代表だ。関数を該当のセルに入力するだけで、自動で計算を行ってくれ、あっという間にグラフや表にまとめてくれる。しかし、少しややこしい計算を指定したい場合は、該当の関数を入力するのに手こずってしまった経験があるという人も多いのではないだろうか。 2023年8月28日に投稿された、usutaku@AI情報解説@usutaku_comさんの「やりたいことを書いたら、エクセルの関数に変換してくれるAIが面白い。・曖昧な書き方でもいい感じに直してくれる ・長文でも問題なし ・出力結果が関数だけでシンプル←ChatGPTとの差異 ・マクロ(VBA)やSQLにも対応 長めの関数とかを書く時とかに重宝するのでぜひ使ってみて欲しい。AI初心者におすすめ。」という書き込みには、実際にAI
えーっと、note初記事です。つたない内容でしかもメッチャ長文ですがお付き合いください。 今回はタイトルにあるように、Stable DiffusionのプロンプトをChatGPTで生成する、今までとはちょっと違うやり方をご紹介します。 簡単なレクチャーも含むのでかなりのテキスト量ですが、最後まで目を通していただければ良いことがきっとあります。 はじめにまずこれからお伝えする技法は現時点でGPT4の使用が前提となっています。(追記:Bingでも可能になりました) 3.5では、私の技量が至らず安定した結果が得られていません。 しかしながら、先だってこの手法をお伝えした有志の方々が3.5及びBingでの実現を模索されていることを予めお伝えしておきます。 今回の手法を発見した経緯とネタバレことの発端は遡ること1か月前、プロンプトを自動でジャンル分けしてデータベースに流し込み、逆にそこからプロンプト
米Microsoftは5月4日(現地時間)、2月に限定プレビューした「新しいBing」を「オープンプレビュー」に移行し、ウェイティングリストに登録せずに誰でも利用できるようにした。また、多数の新機能も発表した。新機能の詳細は、23日から開催の年次開発者会議「Build 2023」で発表する計画だ。 MicrosoftアカウントでBingにサインインするだけで、誰でも新しいBingとEdgeを使えるようになった。 主な新機能を以下に紹介する。本稿執筆現在、筆者の環境ではまだ使えないものもあり、それがロールアウト中だからなのか、米国限定なのかは不明だ。Buildでより具体的な説明があると期待したい。 回答がよりビジュアルに これまでBingチャットの回答はテキストのみだったが、質問内容によっては画像や動画も盛り込まれるようになる。 また、質問に画像や動画のURLを含めると、それらに関して説明す
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
AIを用いた動画内容要約サービスはいくつかありますが、「YouTube Summary with ChatGPT」が使いやすいのは日本語に対応しているところ。日本の動画はもちろん要約できますし、海外の動画も日本語で要約可能なので情報収集の効率が格段に高まります。 自動で文字数制限を回避Screenshot: 山田洋路 via YouTube Summary with ChatGPT,命令文は設定画面からカスタマイズできるので、たとえば高校生にもわかるように説明にしてもらったり、より詳しい内容を盛り込んだりが自在です。 実は長尺の動画では、ChatGPTの入力文字数制限に引っ掛かるため、「YouTube Summary with ChatGPT」が書き起こしを2300文字程度にまで間引いてくれています。概要をサクッと5項目程度で把握したいときにはとてもありがたいのですが、動画によってはトピッ
ChatGPTのOpenAI社、日本に7つの提案。本気で普及を狙う2023.04.11 02:2063,794 かみやまたくみ OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党の会合に出席、7つの提案を行なったと、同党衆議院議員 塩崎あきひさ氏がツイートしました。 OpenAI社のサム・アルトマンCEOが来日し、自民党・AIの進化と実装に関するPTに出席。日本での活発なChatGPTの利用などを引き合いに「日本がAIの利活用を通じて世界で大きな存在感とリーダーシップを発揮してほしい」と同氏。日本への期待を込めて、以下の7点の提案がありました。 1… pic.twitter.com/ZH0KZCDxEa — 塩崎あきひさ 【衆議院議員・愛媛1区】 (@AkihisaShiozaki) April 10, 2023社会全体に大きな影響を及ぼす可能性があるとみられている対話型AIサービス「
「ChatGPT」を開発したアメリカのベンチャー企業「オープンAI」のサム・アルトマンCEOは10日午前、総理大臣官邸を訪れて、岸田総理大臣と面会しました。 面会のあとアルトマン氏は記者団に対し、「とてもいい面会だった。岸田総理大臣とはAI技術の長所とともに、欠点をどう軽減していくかについて話し合った」と述べました。 一方、岸田総理大臣は総理大臣官邸を出る際、記者団に対し「新しい技術が登場し、利用されている一方、プライバシーや著作権といったリスクも指摘されているという状況について意見交換した。合わせて国際的なルールづくりについてもどのように考えるか、意見交換した」と述べました。 アルトマン氏は午後、自民党の「デジタル社会推進本部」の会合に出席し、冒頭で「AIの開発が、技術的な革命をもたらすことを信じている。日本が果たしうる役割は非常に大きいと思う」と述べました。 出席者によりますと、会合の
資料を和訳したのは、HRテック事業などを手掛けるギブリー(東京都渋谷区)の取締役を務める新田章太さん。翻訳作業にもGPT-4を活用したとし「日本語翻訳をよりナチュラルにできるよう、プロンプティングしながら作業したので、実質の翻訳作業はたった1日で終わった」と説明している。 関連記事 東大松尾教授が答える、ChatGPTとは何なのか? 一問一答 国内におけるAIの権威である東京大学の松尾豊教授は、ChatGPTをどう見ているのか? ChatGPTは、一時的なトレンドか技術的転換点か、AI研究者から見てChatGPTは? 日本もLLMを作ったほうがいいのか? といった問に答えた GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか? 超長文をChatGPTに読ませる方法も 米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。言語処理性能がずば抜けているというが、ではGPT-4は
「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
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
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル(Large-scale Language Model, LLM) と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT(OpenAI)、Llama(Meta)、PaLM(Google)があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります: Classification: 感情やポジ
全3回のシリーズパート2の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 (2.1)各技術の定性的な説明(本記事) (2.2)Transformerのアルゴリズム詳細 (2.3)GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く