Google Cloud PaLM 2をFlowiseで検証 : 直感を活かすNo codeでの検証方法 - Beatrust techBlog
English version is here 本ブログはこんな人におすすめ Flowiseとは Vertex AI PaLM 2 (Google Cloud PaLM 2) 検証 キーワード抽出 (LLM model) キャラクターの作成 (Chat model) ブログ記事のQA BOT (LLM model, Chat model and Embedding model) まとめ Appendix Flowiseの体験方法 本ブログはこんな人におすすめ Vertex AI PaLM 2 の検証をGraphical User Interface (GUI)を使って行ってみたい人 Vertex AI PaLM 2 を用いた自分専用LLM フローを作成したいけど、codingまでは敷居が高い人 こんにちは。私はBeatrustでML engineerとして、お仕事をしているファンヨンテと申
プロ驚き屋AIをチームのSlackに招待しタイムラインを荒らす - Qiita
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
雑コラをAIでリアルにする！｜Katsushiro Koizumi
先日公開したアニメ絵の実写版を作る記事はおかげさまで好評でした！ アニメ絵生成の第二弾に行く前に、アニメ絵実写版生成でも威力を発揮する「雑コラ」をAIでリアルにする手法について今回は説明します。 実はAIアートグランプリの時も「雑コラ」と言われたりしていたのでしたw 渚の妖精ぎばさちゃん対キモノアゲハ／koizoom1／漫画@gibasachan 雑コラに見えるけど すごい技術 登場人物より多いモデル これはゆるキャラの未来きたな…#AIArtGp pic.twitter.com/5A4wMUJsND — Dr.(Shirai)Hakase #AI神絵師本 #技術書典14 (@o_ob) March 12, 2023 AIといえばラーメン(？)ですが、こんな画像も作れちゃいます！ラーメンの中にいる秘書さん！ ラーメンの中にいる秘書さん絵面としては結構インパクトがありますが、実は作るのは全然
AIによるChatGPTが、質問に対して「自然な回答」を寄せてくる、というので、話題になっています。そこで、その精度がどの位なのかを試してみました。 以前に私、菅野由弘に頂いた質問「AIが音楽を作曲することで、人間の音楽家の役割はどのように変化するのでしょうか？」というのに対して、私が書いた「答」を、次の様な形で、ChatGPTに入れてみました。 -- 次の文章はChatGPTによって作られた文章ですか？ AIが音楽を作曲する。これは、作曲家にとっては驚異であり脅威です。また、AIが今後、どのような発達、
AIによるChatGPTが、質問に対して「自然な回答」を寄せてくる、というので、話題になっています。そこで、その精度がどの位なのかを試してみました。 以前に私、菅野由弘に頂いた質問「AIが音楽を作曲することで、人間の音楽家の役割はどのように変化するのでしょうか？」というのに対して、私が書いた「答」を、次の様な形で、ChatGPTに入れてみました。 -- 次の文章はChatGPTによって作られた文章ですか？ AIが音楽を作曲する。これは、作曲家にとっては驚異であり脅威です。また、AIが今後、どのような発達、変化を遂げるのか、これを書いている瞬間にも、刻一刻変化（へんげ）していると思いますので、得体の知れないところがありますが、現時点での考察を試みます。 先ず、芸術の最高峰の音楽に関しては、今と余り変わらないと思います。ただし、それも現在のAIの有り様に照らしてですが、「AIは､過去のデータの
Perplexity
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AIによる思考の自動化は「知的負債」を膨らませている
Phind
OpenAIのCEO、「巨大AIモデルを用いる時代は終った」と語る
AI Programmer