【資料】生成AI 導入ガイド | ソフトバンク生成AIの業務利用ニーズが高まる中、企業で効率的に生成AIを活用するためには社内データとの連携や業務の自動化を見据えた環境整備が必要です。 本資料では、生成AIの導入から活用までの目的やアクション、データ利活用方法について詳しく解説しています。企業で独自のAI活用を検討されている方は、ぜひ資料をダウンロードしてください。
生成AIで英語学習が捗るようになった方法「ドラえもんをテーマにTOEIC500点用の長文を作って。」
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict 21世紀の英語の勉強は、生成AIに「俺の趣味XXをテーマにTOEIC500点用の長文を作って。最終的に俺が英語のXXについての文献を読めるように導いて」とかやる感じじゃないかな。 でXX話本人次第 Kanta Yamaoka @kanta_sv @fladdict 英語教材AI生成は(i) Yamaoka et. al. 2022 (DOI: 10.1145/3544793.3560382), (ii) Higashimura et. al. 2024 (DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3457510), (iii) Leong et. al. 2024: (DOI: 10.1145/3613904.3642393)などがあります。(iii)はMIT Media Labからで教材が学習者のモチベに寄与したそうです :
ChatGPT (o1-preview) にテストを渡してコードを実装させるとどうなるか試した
はじめに 前にも別のモデルでやってる ただ o1-preview は、やり取りを重ねるよりも一発で終わらせるほうがいいらしいので、最終的なテスト全体を渡すようにした。 情報の提示方法が異なると当然結果も変わるので、 gpt-4o でも同様なことを試した。 材料 プロンプトは以下。 基本的に最初にやったときと同じ。ペアプロではないのでその部分の調整をしている - 私がテストコードを提示するのでそのテストケースをパスする最小限の実装をしてください - Vue.js のバージョン 3 と Typescript で実装を行ってください - コードのみを示してくださいコードの解説などは必要ありません - スタイリングは必要ありません - テストケースに失敗したらその内容をチャットで送信するので最小限のコードの修正をしてください - テストのコードには vitest を利用しています jest と互換
2024年夏: 生成AI普及後のコンテンツの在り方と未来を予想してみる｜とりしま日記
あれよあれよと過ごしている間にもう2024年も9月になってしまいました。今期アニメも終盤で時が過ぎるのは早いものです。何かやるべきことを全然やれていない気がして非常に焦る…。 さて今日は某 Discord サーバーでいろいろな人と AI 関連の意見交換というか雑談をしていたのですが、話していくうちに自分の頭の中で点と点がつながりしっかり考えとしてまとまったことがいくつかあったので、覚えているうちに書き残しておこうと思う。 全てあくまで私見だけれど、今の世の中の流れを鑑みると、割と確度高い予想ができているんじゃないかと思う。 TL,DRTL,DR …のはずが箇条書きで1万字近く書いちゃってます、メモ書きなのでご愛嬌…（箇条書きの方が情報の依存関係を階層的に構造化できるので個人的に書きやすい） 現在生成 AI コンテンツがまだあまり世に出回っていないのは (技術的な課題ももちろんあるが、それ以
[アップデート]OpenAIから新しいモデル「chatgpt-4o-latest」が公開されました！ | DevelopersIO
こんにちは、@TakaakiKakei です。 日本時間8月14日頃に、OpenAIが提供する最新の研究用モデルの「chatgpt-4o-latest」がAPI公開されました。 概要 「chatgpt-4o-latest」は、ChatGPTのGPT-4oの最新バージョンに継続的に更新される動的モデルです。このモデルは、開発者や研究者がOpenAIの最新の研究を探索できるように公開されています。実稼働環境での使用には、APIの使用に最適化された別GPTモデル（現在だと「gpt-4o-2024-08-06」など）の使用をOpenAIは推奨しています。 Dynamic model continuously updated to the current version of GPT-4o in ChatGPT. Intended for research and evaluation [2]. [
![[アップデート]OpenAIから新しいモデル「chatgpt-4o-latest」が公開されました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/311b76058fc26f348c486eb73109499272a386ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2Fwp-thumbnail-5285ca250d0503bc4e8ca44630ac36f2%2Fa5da264e8e8b2da687153a6b18c0c8db%2Feyecatch_openai)
ついにClaude 3.5 SonnetがAWS東京リージョンのBedrockで利用可能に 🎉 - Qiita
ついに最新のClaudeが東京リージョンに来た！ Amazon Bedrockの生成AIモデルの一つ「Claude」シリーズの最新バージョンが、AWS東京リージョンで提供開始されました 🎉 先月のAWS Summit Japanで7月のローンチが予告されて以来、首を長くして待っていた方も多いのではないでしょうか。無事に7月37日に来ましたね！ 上記アナウンスではClaude 3という言及のみでしたが、実際には以下のモデルが利用可能となりました。 Claude 3.5 Sonnet Claude 3 Haiku 東京リージョンと併せて、以下の3リージョンでもリリースされています。 オレゴン（Claude 3.5追加） フランクフルト（Claude 3.5追加） シンガポール（Claude 3.5、Claude 3 Haiku追加） ※Gated（特別な利用申請が必要なリージョン） そもそも
【LINEヤフー】RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入。膨大な社内文書データベースから部門ごとに最適な回答を表示し、確認・問い合わせ時間を大幅に削減
社内規程・ルール・問い合わせ先、コーディング時の技術スタック、顧客や取引先とのコミュニケーション履歴などを効率的に把握することが可能に。生成AIを活用した業務効率化ツールにより、年間70～80万時間の削減を目指す LINEヤフー株式会社（以下、LINEヤフー）は、生成AIを活用した社内向け独自業務効率化ツール「SeekAI」（シークエーアイ）を、全従業員に本格導入しました。「SeekAI」は、膨大な文書データベースから検索要件に最適化された情報を取得し、回答を生成する自然言語処理技術であるRAG（Retrieval Augment Generation）を活用しています。 独自業務効率化ツール「SeekAI」 「SeekAI」は、社内ワークスペースツールや社内データを参照元とし、従業員が入力した質問に対する回答を端的に表示するツールです。テスト導入段階では、技術関連の社内ナレッジ共有・共同
Anthropic Consoleで プロンプトの生成・テスト・評価 を試す｜npaka
2. プロンプトの生成・テスト・評価プロンプトの生成・テスト・評価の手順は、次のとおりです。 2-1. プロンプトの生成(1) 「Anthropic Console」を開き、「Generate a prompt」をクリック。 (2) 作成したいプロンプトのタスクを入力。 今回は、「文書を最大10個の箇条書きにまとめる」と入力し、「Generate Prompt」ボタンをクリック。 プロンプトが自動生成されます。 (3) 「Continue」ボタンをクリック。 テスト画面に遷移します。 あなたは与えられた文書を簡潔に要約するタスクを行います。以下の文書を読み、最大10個の箇条書きにまとめてください。 <document> {{DOCUMENT}} </document> 以下の指示に従って要約を作成してください： 1. 文書の主要なポイントや重要な情報を特定してください。 2. 各箇条書きは
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
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。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2024）シンポジウムでの招待講演の資料です。 https://dicomo.org/
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
Claude3.5の新機能！Artifacts：Claudeとの新しい対話方法 – 完全ガイド - Sun wood AI labs.2
はじめに みなさん、こんにちは！今日は、AI技術の世界に革命を起こす新機能「Artifacts（アーティファクツ）」について、わかりやすくお話ししていきます。Claudeという人工知能と、より効果的に協力して作業ができるようになる、とてもワクワクする機能なんです。 Artifactsとは何か？ 簡単な説明 Artifactsは、Claude.aiで導入された新機能です。ユーザーがClaudeに何かを作ってもらう時、その成果物を会話とは別の専用ウィンドウで見ることができます。つまり、会話しながら同時に作品を見て編集できる、そんな魔法のようなツールなんです。 Artifactsの主な特徴 リアルタイムの表示: Claudeが作った内容をすぐに見ることができます。 編集可能: 表示された内容を自由に編集できます。 作業の継続性: 一度作ったものを基に、さらに改良を加えていけます。 Artifac
Open WebUI (Formerly Ollama WebUI) がすごい - Qiita
Open WebUIを使ってみました。 https://openwebui.com/ 当初は「Ollama WebUI」という名前だったようですが、今はOpen WebUIという名前に変わっています。Ollama専用じゃなくなったということでしょう。OpenAIに対応済みです。 早速使ってみました。もちろんBedrockで。 6/11 続編を書きました。 環境構築 Dockerですんなり構築です。Bedrockに対応はしてないので、「LiteLLM」を使って対応させます。 環境変数でこのあたりを指定 Ollamaを無効化 LiteLLMのエンドポイントをOpenAIのエンドポイントとして登録 APIキーを登録（LiteLLMとの通信には不要ですが、未指定だとOpen WebUIが正しく動作しませんでした） services: open-webui: image: ghcr.io/open-
プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）｜デジタル庁
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府でも、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催等の議論を重ねてきました。また、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施し、その結果※を公開しました。 ※技術検証結果の詳細は、2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しましたをご覧ください。 これまでの議論の経緯や検証結果を踏まえ、「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」として公開します。実際
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
この記事の概要 ・都職員による生成AI活用事例集を基に、ChatGPTの効果的な使い方を解説 ・プロンプト作成のコツと最新ノウハウを平易な言葉で紹介 ・具体的な指示、マークダウン記法の活用、理由の記載など実践的なテクニックを解説 ・サンプルプロンプトの修正例を通じて、より効果的な書き方を例示 ・ChatGPTとの対話を通じた論理的思考力向上の可能性を示唆 Claude 3.5 Sonnetで作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務めています。 Xで話題になっていたところてんさんの以下のポストから、「都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集」という資料が公開されていることを知りました。 東京都もMarkdownとは言ってなくて、ハッシュタグと言ってる…… どうみてもMarkdownの見出しによる強調なんだが
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
ドラムマシン、シンセ、サンプラーがわずか数分で完成。非プログラマーなのにClaude + Artifactsのプロンプト開発が楽しすぎて限度超える（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
AGIと超知能がもたらす未来を予見：元OpenAIメンバーが描く衝撃のシナリオ「世界は間もなく気付くが、現時点でそれを理解している者は数百人のみ」 | Ledge.ai
グーグルの生成AIサービス「NotebookLM」が日本でも一般公開、調査と制作を助けてくれるAIパートナー
