ブックマーク / acro-engineer.hatenablog.com (9)

  • ChatGPTの「メモリ(Memory)」機能の活用法 - Taste of Tech Topics

    こんにちは、暖かくなったと思ったら涼しくなったりと、なかなか洋服選びが難しい季節ですが皆さん体調お変わりないでしょうか。安部です。 今回は、ChatGPTで少し前に一般公開された「メモリ(Memory)」機能をご紹介し、活用のためのTipsを共有できればと思います。 機能の利用自体は何も意識せず簡単にできますが、意識的に活用しないと領発揮してくれない機能だなという印象です。 まずは、どのような機能なのか簡単に見ていきましょう。 メモリ機能の概要 メモリ機能が使えると何がうれしいのか メモリ機能の有効化 実際に使ってみる 活用Tips ショートカットコマンドの作成 手順自動化 前提知識の補完 メモリの削除 プライバシー/セキュリティについて まとめ メモリ機能の概要 「メモリ(Memory)」機能とは、文字通りChatGPTがこれまでやりとりした情報を記憶し、以降の応答時にそれらを踏まえた

    ChatGPTの「メモリ(Memory)」機能の活用法 - Taste of Tech Topics
  • Amazon Bedrock「Claude2.1」の最大20万トークンで何が変わるか確認してみた - Taste of Tech Topics

    Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 13日、 および Anthropic Claude Advent Calendar 2023 18日の記事です。 こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 先日、 Bedrock 上で Claude 2.1 が使えるようになりました。 aws.amazon.com このモデルは精度が高いことはもちろんですが、 20 万( 200K )トークンを一度に扱うことができる という特徴があります。 200K のトークンがあれば、約 15 万単語もしくは 500 ページのを一度に扱える、と言われています。 とは言いますが、これは実際どれくらいイン

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  • 簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics

    こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね? GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat

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  • ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics

    igaです。 ポケモンsleepを継続していますが、カビゴン評価がマスターになれません。 ChatGPTが見たり、聞いたり、話したりできるようになる、と言われている「GPT-4 with vision (GPT-4V)」が使えるようになったので、早速使ってみたいと思います。 openai.com 今回は、データベースのテーブル関連図を画像ファイルでもらった想定で、画像からテーブルのDDLが生成できるかを確認してみます。 やりたいこと 以下のような、テーブルの関連図とサンプルデータが描かれた画像ファイルをもらいました。 この画像ファイルをChatGPT-4に渡して、SQLのDDLが生成できるか確認します。 画像を解釈できるか確認する いきなりDDLを作らせる前に、まずは画像ファイルに書かれたテーブル構造を、マークダウンで出力してもらいます。 プロンプトの入力欄の左に絵のアイコン(画像の赤で囲

    ChatGPTのGPT-4Vを使ってSQL文を画像から作成する - Taste of Tech Topics
  • Open Interpreterを使ってReactプロジェクトを自動生成してみた - Taste of Tech Topics

    こんにちは、最近アニメ「葬送のフリーレン」を観て、漫画を全巻購入してしまった安部です。 今回は、Open Interpreterを使ってみます。 Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)のように、プロンプトから判断して自動で処理を実行するという動きを、ローカル環境で実現してくれます。 ローカル環境で動くため、ディレクトリに置いてあるファイルを読み込ませたり、ファイルを特定の場所に出力させたりできます。 今回は、OpenAIAPIで、gpt-3.5-turboを利用していますが、API Keyを持っていない場合は、Metaが公開した大規模言語モデル(LLM)である「Code-Llama」が自動でダウンロードされて利用できるようになります。 Open InterpreterのChatGPTとの一番

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  • ChatGPT (Advanced Data Analysis)でBNF式からパーサーを生成する - Taste of Tech Topics

    こんにちは、最近ピアノを習い始めた安部です。 今回は、ChatGPTのAdvanced Data Analysis (旧Code Interpreter)にBNF式を与えてパーサーを作成してもらおうと思います。 BNF式のように機械的に解釈可能なものであれば、正確にコードを生成してくれるのではないでしょうか? BNFでうまくいけば、その他の様々な形式のデータやフォーマットからパーサーを自動生成してくれることが期待できそうです。 1. BNFとは BNF(バッカス・ナウア記法)とは、プログラムの構文規則(文脈自由文法)を記述するための記法です。 正確な定義よりも具体例を見た方が早く理解できると思うので、例を示します。 『プログラム意味論』(横内寛文 著)の冒頭に登場する、非常に単純なプログラムを許容する言語の定義です。 <変数> ::= A | B | C | ... | Z <定数> ::

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  • ChatGPTでゴールシークプロンプトを使って、バックアップシステムの提案をしてもらう - Taste of Tech Topics

    近頃、いろいろなプロテイン飲料を試しているkonnoです。 今のところバナナ風味が一番好みです!! ChatGPTは明確な指示を与えるほど、精度の高い回答を返してくれるといわれています。 しかし、そもそも明確な指示を与えられるほど、ゴールがイメージできていないという場合もあるでしょう。 今回は、たとえ私たち人間のゴールイメージが曖昧であっても、ChatGPTから明確なゴールが得られるという「ゴールシークプロンプト」を使ってみたいと思います。 ゴールシークプロンプトとは? そもそも、ゴールシークプロンプトとは「〇〇〇をしたい」というゴールを設定し、どのようにしたらそのゴールを実現できるのか?という問いを繰り返していき、ゴールを探索するという手法であり、一般的に次のような構造を持ちます。 ゴールを設定する ゴール達成に必要な手順に分解する 必要な変数を抽出し、ゴールを再定義する ゴールを達成す

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  • ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics

    カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま

    ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics
  • GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics

    こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する

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