GPT-4o の画像認識能力がすごい！カロリー推定アプリを作ってみる - Qiita
概要 食事のカロリー推定は非常に困難なタスクでした。 一般的なアプローチとしては、物体検知modelをfine-tuningし、料理画像から個々の料理の領域を判定することでカロリーを推定してきました。 GPT-4oを利用するとそのへんを飛ばして、いきなりカロリーが推定できます。精度の面では劣ると考えられますが、実装の容易さと未知のクラス (学習データセット内に含まれない料理) への対応を考えると、十分に利用価値があると思われます。 今回の記事では、実際のデモも紹介しているのですぐ利用することができます。 早速結果を見てみよう デモ 実装 カロリー推定 json-mode で処理をさせます。step-by-stepに推論を処理させるために、最初に雑な推論を記述させてから、各食品のカロリー量を推定させています。 # GPT-4にカロリーを推定させる (JSON-MODE) response =
リリースされたGPT-4oを使って動画のサマリー生成をしてみる！ - Qiita
概要 GPT-4oが発表されました。 GPT-4oについては以下のツイートによくまとまっています。 使用している映像は以下でまとめられています。 非常に優秀でAI系のプロダクトがまた何個か死んだと思いますが、それはさておき使っていきましょう。 APIではすでに利用可能になっております。 今回は以下のcookbookにある動画要約をgradioに移植します。 https://cookbook.openai.com/examples/gpt4o/introduction_to_gpt4o デモ 以下の Huggingface Space を作りました。APIキーと動画を貼り付けて試用することができます。 1分間の動画で0.1ドル / 60秒くらいかかります。API使用料に注意してください。 現状のGPT-4o APIの制限 動画はそのままアップロードできません これは将来的にもできるとされてい
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
ChatGPTとMakeを使ってGmailの返信を自動化してみる - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はメールの自動返信作成をMake(ツール連携サービス)を使ってやってみたいと思います。 ※MakeとはZapierやIFTTTと同じIPaaS系のサービスです。 参考 概要 Gmailに来た新着メールをMakeとChatGPT APIを使い返信文章候補を作成します。 そもそもできそうかの確認 OpenAIのChatGPT API Playgroundを使って、これができるか確認してみます。 なお、text-davinci-003はChatGPT API(gpt-3.5 turbo)の10倍の価格なので、今回は用いません 追記: 脳死で書いてたのであれですが、MakeはまだChatGPT APIに対応していないのでtext-davinci-003を使います。 以下のようなプロンプトを実行しました
契約書の差分比較をGPT-3を使って自動化する - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
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