自分でコードを書かずにどこまでやれるか？「GitHub Copilot」をフル活用してReact＋ExpressのWebページ実装に挑戦
本連載ではコーディング支援AIツール「GitHub Copilot」のさまざまな機能や活用例を紹介しています。前回はGitHub Copilotのより詳細な操作方法とシーン別の活用法を説明しました。最終回となる今回は、クライアント側にReact、サーバー側にExpressを利用したWebページを、GitHub Coplotに全面的に頼り、できるだけ自分でコードを書かずに実装する事例を紹介します。 はじめに 「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。本連載では、GitHub Copilotの便利な機能や利用法を、複数回にわたって紹介しています。 図1 GitHub CopilotのWebページ 前回記事では、ショートカットキーやコマンドといった、GitHub Copilotのより詳細な操作方法と、学習時や開発作業時といったシーン別の活用事例を紹
ChatGPTはこう使う、深津式プロンプトの極意
ChatGPTを利用するときに漫然とプロンプトを入力するだけでは、その能力を十分に引き出せない。ChatGPTの達人である深津貴之氏が、プロンプトの極意を伝授する。 第5回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、必要な行動を考えさせてから尋ねる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「ReAct（Reasoning + Acting）」だ。 2024.09.06 第4回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、段階ごとやアプローチ別に考えさせる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「Chain of Thought」と「Tree of Thought」だ。 2024.09.05 第3回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、資料そのものをAIに作ってもら
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
LLMプロダクト開発とはどういうものなのか？｜erukiti
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由という記事を書きました。 mutaguchiさんのツイートを見て、LLMプロダクトの開発とはどういうものなのかを知らない人も多いのかなと気づいたので、そこらへんを記事として書いてみます。 https://t.co/4WvjuuoGnC 「LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由」の記事のはてブコメント見てたんだけど、ほとんど理解されてなかったのが興味深い。 ・プロプライエタリなLLMでは、ランニングコストが嵩み、これを利用したサービスは成立しづらい… — mutaguchi (@mutaguchi) April 24, 2024 商用LLM APIとローカルLLMって使い方が全然違う気がしてる。 商用LLM APIって、機微情報を送らないこと、規約違反テキストを送らないこ
AIと共同でプログラミングする新時代へ──AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」へ入門しよう
はじめに 近年、OpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Microsoft Copilot」、Googleの「Gemini」といった、さまざまなAIツールが利用できるようになっています。これらのAIツールは、人間の自然言語を理解し、質問への回答、画像や文章の生成、タスクの実行など、さまざまな機能で人間の作業を支援します。 図1 AIツールの利用例（Windows 11のMicrosoft Copilot） そんな中でも今回紹介する「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。 図2 GitHub CopilotのWebページ GitHub CopilotはChatGPTやMicrosoft Copilot同様、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）をベースに構築されていますが、プログラムのコーディングに特化した調整が行われており
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能｜shi3z
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか
【驚愕】たった3秒でテキストから動画が作れる「NoLang」が革命的すぎる！｜農情人
Googleアカウントでログインすれば、作った動画のダウンロードや編集も可能です。複数の動画を繋ぎ合わせたり、加工編集して1つの動画にすることもできます。 活用方法は無限大！企業のFAQ動画 授業のサマリー動画 ブログコンテンツの動画化 YouTubeチャンネルの立ち上げ などなど、様々な用途に使えます。私も早速、運営しているコミュニティ「Metagri研究所」の解説動画を作ってみました。 動画のクオリティに興味がある方は次の動画をぜひチェックしてみてください。 ■Metagri研究所の1分紹介動画 動画の精度は？正直なところ、生成された動画の言葉は単調で、使用されている画像も他から引用されたようなものが多いため、精度はそれほど高くありません。しかし、動画の叩き台としては十分に使えるでしょう。本格的な紹介動画を作る際のイメージ動画として活用するのがおすすめです。 Chrome拡張機能も便利
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
だれにでも苦手な業務はあるもの。もしあなたが会議のメモを作成したり、表計算の数式を割り出したりするのをおっくうに感じているのなら、いっそこれらのタスクをAIにまかせて自動化してしまうのも手です。 そこで活用したいのが、米Anthropic（アンスロピック）社が提供している生成AI「Claude（クロード）」向けに開発された、ビジネスや個人的なタスクに最適化されたプロンプトライブラリーです。 プロンプトとは、対話型AIとのやりとりにおいてユーザーが入力する文章のこと。Anthropicが提案する定型プロンプトとデータを入力すれば、Claudeが特定のタスクを狙い通りにこなしてくれるので、仕事の効率化が期待できそうです。 生成AI「Claude」とはScreenshot: 山田ちとら via AnthropicAnthropicは「人間のような知性を持つAI」の開発を目指し、GoogleとOp
日本語で使えるAI検索エンジン「Perplexity AI」とは？使い方や特徴を紹介
Perplexity（パープレキシティ）AIとは、日本語対応もしている無料の対話型AI検索エンジンです。このツールは、ChatGPTと同じGPT-3.5モデルを搭載し、Microsoft Bingの検索機能を組み合わせています。パソコンでの利用に加え、スマホアプリにも対応しています。 今回は、Perplexity AIの特徴や使い方、利用料金、注意点、ChatGPTなどとの違いについて解説します。 Perplexity AIとは？ Perplexity AIとは、無料で利用できる対話型AI検索エンジンです。読み方は「パープレキシティ」です。正式名称は「Perplexity.AI」であり、日本語での質問・回答にも対応しています。2022年12月に「Perplexity Ask（パープレキシティ アスク）」という名称で提供が開始され、2023年1月に現在の名称に変更されました。 GPT-3.5
生成AIは「人間の方がクリエイティブだ」という私のプライドを、粉々にした。
「ルーチンワークはAIに任せて、人間はクリエイティブな仕事に集中しましょう」 そんな言葉を信じていた時期が私にもありました。 創造性において、AIが人間にかなうわけがない。 たかがAIに、人間の感情の機微が理解できるわけがない。 AIは「意味」を理解しているわけではない。 ですから、少し前の私は、AIの偉大さに感心しつつも、「人間でないとできない仕事」の存在を信じていました。 しかし、ChatGPTの登場から約1年半。 生成AIは「人間の方がクリエイティブだ」という私のプライドを、粉々にしました。 もはや私は「人間でなければできない知的仕事」の存在を、信じることができなくなりました。 ＊ 少し前まで「AIは人間の知恵に追いつくことはない」と言われていました。 数学者でAI研究者の新井紀子氏は、著作「AI vs 教科書が読めない子供たち」の中で、次のような簡単な問題すら、AIには解けないと述
【シュンスケ公認！】人生を変えるChatGPT活用術 - WBS(目標達成)プロンプト｜岩村 東正 / BtoBマーケ × 企業情報データベース
はじめまして。 BaseconnectでマーケティングとAIによる業務改善を行っている岩村といいます。 今回は、ゴールシークプロンプトで有名なハヤシ シュンスケさんにご協力いただき作成した、WBSという目標達成のプロンプトを紹介できればと思います。 この記事をキッカケに、少しでも多くの方がAIを活用し、やりたい事や目標が達成できることを願っています。 少しでもお役に立てれば幸いです。 プロンプトは以下からご利用いただくことが可能です。 ※シュンスケさん、ここまでアドバイスいただき、本当にありがとうございました！！ クリックいただくとご利用いただけます。※プロンプト内に解説も入ってますWBSとは？WBSとは目標達成のために必要な「やるべきこと」を体系的に導き出し、 それを実行可能なタスク(ワーク)に落とし込むことWBS(Work Breakdown Structure)とは、ビジネスの場で大
コーディング用LLM「Code Llama」70Bの高性能版が登場
Metaは2024年1月29日（米国時間）、テキストプロンプトを使用してコードを生成する大規模言語モデル（LLM）、「Code Llama」の高性能バージョン、「Code Llama 70B」をリリースした。Code Llamaは2023年8月24日（米国時間）に同社が発表した、プログラミングなどで利用可能な最新技術の言語モデルだ。開発者は迅速かつ効率的に作業を進めることができ、プログラミング学習者にとっても参入のハードルを下げ、プログラミングをより効果的に学ぶための教育ツールとしても利用できる。 今回追加されたCode Llama 70Bは、Code Llamaファミリーの中で最大かつ最高のパフォーマンスを発揮するという。Code Llama 70Bの詳細は次の通り。 Code Llama 70Bの詳細 関連記事 Meta、「Llama 2」ベースのコーディング用LLM「Code Lla
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
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
はじめに｜ITエンジニアのためのプロンプトエンジニアリング
リートン
GPT-4を上回るAIチャット「Claude 3」向けの公式プロンプト集が無料公開／Excelの数式作成・Pythonコードのバグ修正など、現在64種類
ノーコードでChatGPTをもっと強力に！ 楽々簡単な「GPTs」を作成して情報通になれた話／「Google カスタム検索」よりもっと絞り込める記事検索ツールを作ってみた【やじうまの杜】
