楽器できないヤツのためのDTM入門【追記あり】
あゝボクたちは楽器ができないリア充たちが楽器を振り回し歌い上げるその姿を観続けて幾星霜。 奴らがスポットライトを浴びキラキラ輝けば輝くほどオーディエンスの瞳孔は開きボクたちは暗闇へ包まれて誰の目にも映らなくなる。 あゝボクたちは楽器ができない。もしもピアノが弾けたならボクたちも少しは輝けるのだろうか。 頭の中のメロディを出力することは諦めろボクたちが楽器をやろう音楽を作ろうとするときに、陥りがちなのは頭の中のメロディや音を再現しようとすること。 それは諦めるべきことでボクたちにそんな才能がないことはボクたち自身が一番知っていることじゃないか。 こんなポエムのようなエントリに興味を持っている時点でキミはボクと同じ側であり才能のないクリエイターだ。 なぜ頭の中のメロディを再現できないのか、なぜ再現する方法を教えてくれないのか、なぜ再現してはいけないのか。 それはキミに才能がないからで、そしてボ
ChatGPTのプロンプトデザインって何だ？
この前、公園を散歩しながらスマホでウイークリー落合の番組を聞いていたら、そこで落合さんがChatGPTに謎の呪文？コマンド？のようなものを入力していた。 https://newspicks.com/movie-series/87?movieId=2528 その時はまったく意味がサーパリ分からなかったので、まったく意識に入ってこないでスルーしてしまった。 清水さんのnote記事によれば、新登場したGPT-4で物語を作って遊んでいたら、落合さんから例の呪文？が送られてきたそうだ。 それを入力したら何か物語の筋書きが生成されたらしい。 GPT-4使ってみた コマンドを転載させてもらうが、このようなものだった↓ #[このコンテンツは [Goal] を SeekするためのTemplateです］ - [コンテンツの詳細]: - [Goal]： - Goalを達成するため
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
プロンプト・エンジニアリングの真髄とは何か？｜深津 貴之 (fladdict)
これからの時代「プロンプト・エンジニア」という職業が生まれる！という声もききますが、正直なところ僕は懐疑的です。 AIへの命令文（プロンプト）を丸暗記したり、コレクションしてもバージョンですぐ変わるし、大事なところはそこじゃないと思うんですよね。 仮説をたてて、AIに聞いてみました。 私：「AIが進化するほど、AIの認知能力は人間に近づく、あるいは超えると想定されます。 このことを踏まえるとプロンプト・エンジニアリングの真髄は、プロトコルを覚えることではないと考えられます。 重要なのは「人間・AIを問わない知性体と、誤解なく意思疎通できるコミュニケーション能力」だと考えてよろしいでしょうか？ このような仮説に立った場合、プロンプト・エンジニアが学ぶべきはなにか。それは、情報の構造設計や取捨選択、コミュニケーション設計、情報の開示と省略のバランスといったことのように思えます。」 はい、その仮
【インターンレポート】6.7B日本語モデルに対するLoRAチューニング
以下で今回使用する三つのタスクについて紹介します。 XL-Sum：2021年に公開された44言語を含むニュース要約データセットです。BBCの記事の本文やヘッドラインの要約文から作られていて、本文から要約文を生成するタスクです。 人手評価や自動評価で高品質であることが示されています。 日本語の部分は合計8891本文-要約ペアがあり、GPTの応用先として要約が期待されているためこのタスクを採用しています。 本実験ではROUGEを評価指標として自動評価を行います。 JNLI：2022年に公開された日本語言語理解ベンチマークJGLUEのタスクです。 2つの文の間に含意関係があるかを含意/中立/矛盾の3段階で判定する自然言語推論(Natural Language Inference, NLI)タスクで、BERT系モデルの評価でよく使われています。 日本語GPTに対しては、入力の文ペアをモデルに与えて
ChatGPTをRHELの運用に使えるか? いろいろためしてみた。 - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの森若です。 今回は個人でChatGPT Proを契約したので、ChatGPTをRHELの運用に使えるか試してみます。 趣旨とご注意 ログの意味を教えてもらう やりたいことの実現方法を聞いてみる チェックリストのたたき台を作ってみる ドキュメントの検索をさせてみる ナレッジベースを特定バージョンむけに書き換える RHELアップグレードのための稟議書を書いてもらう 趣旨とご注意 趣旨: 乗るしかない このビッグウェーブに…… ということで流行りもので遊んでみるという話です。検索を汚染しないようにChatGPTの出力は画像で貼りつけます。 ご注意: ChatGPT(に限らず現状の大規模言語モデルと呼ばれるもの)は「それらしいテキストを生成する」という技術で、厳密な論理や一貫性のある主張、 発言が正しいことの裏づけなどはできません。使う場合には特徴を踏まえて使いましょう。 ログの意
手元で動く軽量の大規模言語モデルを日本語でファインチューニングしてみました(Alpaca-LoRA)｜masa_kazama
イントロ最近、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル(LLM)が急速に注目を集めています。要約タスクや質疑応答タスクなど様々なタスクで高い性能を発揮しています。これらのモデルはビジネス分野での応用が非常に期待されており、GoogleやMicrosoftが自社サービスとの連携を進めているという報道も相次いでいます。 今回は、手元で動作する軽量な大規模言語モデル「Alpaca-LoRA」を日本語にファインチューニングしてみました。この記事では、そのファインチューニングのプロセスや応用例について簡単に解説していきます。ChatGPTやGPT-4は、モデルがブラックボックスでありAPI経由でしか入力を与えて出力を得ることができません。さらに、現時点（2023年3月20日）では、独自のデータを用いてファインチューニングを行うこともできません。 しかし、Alpaca-LoRAというモデルを用
StableDiffusionでリアルな人物画像を生成するための呪文（プロンプト）ヒント集 - Qiita
いい感じの画像を生成するコツ 話題の画像生成AI StableDiffusionですが、よくSNSで見るような高画質高品質リアリスティックな人物画像を生成するにはそれなりのコツがあります。 この記事では、どのような単語を使えば高品質な画像を生成できるか、例を紹介します。 StableDiffusionを使ってみるにはWebUIが便利です。以下のリンクから使い方がわかります。 ただ欲しい画像のテキストを入れるだけではだめ 例えば、女の子の画像が欲しいとします。 ただ"girl"と入力すると以下のような画像が出てきます。 悪くはないですが少しCGっぽいですよね、もう少し写真っぽい画像が欲しいです。 高画質を連想させる単語を入れる さて、ここで以下のように "best quality" や "high resolusion" など高画質を連想させる単語を嫌というほど入れます。 ちょっとびっくりす
ChatGPTをより有効的に使う為のテンプレートがまるで呪文「検索エンジンでキーワードを捏ねるのと似てる」など
きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 ＜ChatGPTテンプレート＞ コピーしてすぐ使えます。▼ココから下▼ # 命令書 あなたは、プロの■■です。以下の制約条件から最高の●●を出力してください。 # 制約条件 ・（例）重要なキーワードを取りこぼさない ・○○○ ・○○○ ・○○○ # 入力分: <ここに入力文章> # 出力文: 2023-03-18 12:45:07 きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 深津さんご本人がプロンプトの使い方や補足情報を詳しく解説しているYouTubeのリンクを共有します。 動画は1時間と少し長いですが、重要な要素がぎっしり詰まった内容なのでChatGPTを仕事に活用したい方は必見です。 m.youtube.com/watch?v=ReoJce… 2023-03-19 12:47:22 リンク YouTube あなたの
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