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![無料で使える「ChatGPT Mac用アプリ」がかなり優秀だった。ウェブ版にはない機能も | ライフハッカー・ジャパン](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad244378bdd323cbf0a623e7c81b634a414ffda4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmedia.loom-app.com%2Floom%2F2024%2F07%2F16%2F680cc93f-2b37-4b1d-a439-13b4ed8de81c%2Foriginal.png%3Fw%3D1280%26h%3D630%26f%3Djpg)
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筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子(あすきこ)さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT(GPT-4)と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI()を使っていた 話を聞いてみた
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました 苦手な分野の英文を理解するのを助けてくれます。 なぜ翻訳アプリを作ったのか 私は最近ChatGPTのような大規模言語モデルに興味があり、AI開発者の方や、大規模言語モデル関連の情報を発信している方をフォローしていました。 すると最新の論文(英語)や英語のツイートが次々に流れてくるのですが、それらをGoogle翻訳したり、DeepLで翻訳しても、意味不明な場合が多いということに気づきました。 特に海外の方の1行だけのツイートなどは、DeepLで翻訳しても全く意味がわからない場合が多くて困っていました。 AI関連の論文は専門用語が多く、いちいち調べながら読んでいると、1日の大半の時間が情報収集だけで終わってしまいます。 これは要するに「自分の専門分野でない分野の英文を理解するのは大変」ということなので、例えば「Web制作初心者の方が海
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや? というところから見ていきましょう。 RAG(Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理(NLP)と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得(retrieval)して利用します。 要は、Chat
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記:この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます! Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか
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は基本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
イントロ YouTubeを見てて、ふとしたきっかけでプログラミング初心者の自分でもアプリが作れるんじゃないかと思い、3週間で完成させた話を共有しようと思います! これからプログラミングを頑張ってみたい人や、既にエンジニアだけどchatGPTが本当に開発に役立つのかどうかを知りたい人のお役に立てれば幸いです。 今の時代なら誰でもアプリが簡単に作れます! 自己紹介 自分は3ヶ月前までプログラミングなんて全く触れたことがない人間でした。 しかし、最近流行りのAI、chatGPTに関して色々と話を聞いてみると、「もしかしたら自分もchatGPTを使えばアプリが作れるんじゃないか!?」と思うようになってきました。 LINEの「AIチャットくん」なんかもchatGPTを利用して一日で作られたらしいですね。 でもあれは元々アプリ開発経験のある人たちが作ったものなので、「本当にプログラミング初心者でもch
つくりながら学ぶ!AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
OpenAIがGPT-4 APIを一般ユーザーでも利用可能にすると発表しました。GPT-4 APIはこれまで、ウェイトリストに登録して招待メールをもらえた人だけが使える、という状態でした。 結果、「めちゃくちゃ賢いAIアプリ」がどんどん登場してくるのではないかと思われます。 GPT-4 APIって何なの?APIはざっくり言うと「アプリAの機能を、アプリBでも使えるようにする仕組み」のこと。ログイン認証をTwitterでできるゲームアプリなんかがよくありますが、これもAPIで実現されています。 「GPT-4 APIが一般に開放」というのは、ChatGPTの有料版などで利用可能な超賢い言語モデル「GPT-4」をさまざまなアプリで呼び出せるようになるということです。GPT-4は文脈を汲み取る能力が非常に高く、受け答えもかなり人間的です。 直接的に関係するのはアプリ開発者ですが、彼らが作ったGPT
tl;tr ChatGPTの新機能「Function calling」はすごい。 今後注目される機能になっていくと思われる。 ChatGPTの新機能「Function calling」について 6/13のアップデートで、ChatGPTに新たな機能「Function calling」が実装 されました。 「Function calling」は、ChatGPTに「呼び出すことができる関数」を教えておく機能で、ChatGPTがこの関数を呼び出せるようになります。 この機能を活用すると、ChatGPTを経由することで、曖昧な指示でも関数が実行できるようになります。 「Function calling」の概要と可能性 概要 ChatGPTに呼び出せる「functions」をパラメーターとして渡します。 この状態で通常通りChatGPTに送信をすると、関数の呼び出しを要求するレスポンスが帰るようになり
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