ChatGPTで手書きメモをデジタル化！その実力とは？ | ライフハッカー・ジャパン
ChatGPTのアップデートで画像認識の性能が格段にアップしました。それに伴い手書きのメモも読み取ってくれるように。 そこで、読み取り機能がどのレベルで使えるか試してみました。 万能ではないが条件付きで使える機能結論から言うと、どんな手書きの文字でも必ずしも読み取れるわけではありません。 まずこれまで記録したノートを見返して、記事の構成メモを撮ってChatGPTに送ってみました。 思いのほか、自分の字が乱雑に書かれていたこともあって、意図していた通りには読み取ってもらえていません。色々試してみましたが、1番精度が高かった画像は以下です。 7割は読み取れている印象です。完全にテキスト化するなら、もう少しはっきり整った字で書く必要がありそうです。 短文なら忠実にテキスト化できそう次に、お客様アンケートやワークショップなどのアンケートの集約で活用できないかどうか試してみました。 実験するために、
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
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
めんどうな「プレゼン資料の作成」が一瞬で終わる!?ChatGPTへの具体的な頼み方【専門家が解説】 | ゴールドオンライン
プレゼンにおけるスライド作りや文章も、ChatGPTと相談しながら作成することで効率的に準備を進めることができます。文章やデータに至るまで、説得力のあるプレゼンにするために、ChatGPTはどのような提案をしてくれるのでしょうか？ AI活用コーチとしても活躍する谷口恵子氏の著書『AI仕事革命 ‐ChatGPTで仕事を10倍効率化‐』（リチェンジ）より、ChatGPTを活用したプレゼン資料の作成方法をみていきましょう。 プレゼン資料の構成もChatGPTなら可能 ChatGPTと相談しながら、プレゼン資料の骨子を作りましょう。いきなりプレゼン資料を作り始めるのではなく、まずは目的に合わせて構成をしっかり作っておくと、プレゼンの流れがスムーズになり、情報を整理された形で伝えられます。 また、聞き手がプレゼン全体の目的や内容を把握しやすくなり、関心を引きやすくなります。重要なポイントを効果的に強
【GPTs×業務活用】職場で神扱いされるGPTsを使った業務効率化・自動化事例10選 | WEEL
メディア事業部AIライターの大竹です。 2023年11月に登場したChatGPTのGPTs機能の導入は、ChatGPTアップデートの中でも特に大きな印象をユーザーに与え話題となりました GPTsとは、自分好みに調整したChatGPTを作成できる機能。以前までは、毎回プロンプトを入力して出力の方向性を指示していましたが、GPTsを活用すればそうした手間がなくなります。作成したGPTsは他人と共有が可能。公開されているGPTsを活用することで業務効率を大幅に高められます。 今回は業務活用に役立つGPTsを紹介します。仕事の負担が大幅に軽減されるので、ぜひ最後までお読みください。 GPTsの活用事例【業務活用編】 ChatGPTは世界中に膨大な利用者数がいるため、作成・共有されているGPTsも数多く存在します。性能幅は大きいですが、中には業務で役立つケースも。ここでは、仕事で絶対に使いたくなるG
【ChatGPT「GPTs（GPT Builder）」のおすすめ活用事例一覧】猛者達が開発した最強GPTsの使い方60選 | WEEL
2023年11月、ChatGPTの新機能「GPTs」が公開されました。 GPTsを活用すれば、ChatGPT上で手軽にGPT搭載ツールを作れます。しかもプログラミングなどの特別な知識も必要なく、自然言語だけで誰でも簡単に作成できるんです！ こんな画期的な機能、使わないなんて大損ですよ！ というわけで本記事では、GPTsの使い方について詳しく解説します。プログラミング知識ゼロの筆者が、実際にGPTsでツールを作成した様子をお見せしますので、ぜひ最後までご覧ください！ 【現在最強】GPTsの活用事例5選 ここでは2024年2月現在、SNS上で特に話題になっているGPTsの活用事例5選を紹介します！ 【Video AI by invideo】プロンプトから動画を生成できる！ SNS用ショート動画をお求めの方におすすめのGPTsがあります。 それが、プロンプトから動画を生成してくれる「Video
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
「文章生成AI利活用ガイドライン」を策定｜東京都
2023年08月23日 デジタルサービス局 「文章生成AI利活用ガイドライン」の策定について この度、東京都職員向けに、文章生成AIの利活用に関するガイドラインを下記のとおり策定しましたので、お知らせいたします。 本ガイドラインの職員への浸透を徹底するとともに、全局で約5万人を対象に利用できる環境を整備しましたので、今後業務への活用を進めてまいります。 記 1 目的 文章生成AIに関する利用上のルールを定めるとともに、効果的な活用事例を掲載し、職員が新しい技術を正しく使いこなすことで、行政サービスの質を高め、都政のQOS（Quality of service）向上へとつなげていく。 2 概要 別紙1（PDF：721KB）参照 （1）文章生成AIの特徴 （2）利用環境 （3）利用上のルール （4）効果的な活用方法 （5）今後の展望 3 公表資料 デジタルサービス局ホームページから御覧いただけ
文章生成AI利活用に関するガイドライン.pdf
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック
システムから言語モデルがどのように使えるか、その時どういうことに気をつける必要があるかを考える「『ChatGPTなどの言語モデルはどのようにシステムで使えるか』きしだなおき氏」。ここで、LINE Fukuoka株式会社のきしだなおき氏が登壇。続いて、システムがChatGPTをどのように使うかと、日本語特化のLLMについて話します。 システムはChatGPTをどのように使うか きしだなおき氏：今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。（次に）じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日（2023年6月14日時点）朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の（セッションで話した）概要（の内容）とか…。（この概要は）昨日になってやっと（運営に）送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わってい
「ChatGPTには一度言ったことを覚えていてほしい」 ベクターストアで社内向けChatGPTの頭をちょっと良くした話
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの白田幹氏。社内向けのChatGPTを改善した時の開発について発表しました。 LLM推進担当の白田氏 白田幹氏：「Vector Storeを使って社内向けのChatGPTの頭を少しだけ良くした話」というところで、ちょっとお話できればと思っています。 はじめに、自己紹介をさせてください。株式会社リンクアンドモチベーションという会社におります、白田幹と申します。2020年新卒入社で、データサイエンティストとしてこれまで働いてきたのですが、「ChatGPT」の登場とともに今はLLM推進担当というところで、基本的には社内に向けてLLM
ChatGPT - LLMシステム開発大全
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
［速報］ChatGPTを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」は月額30ドルの追加料金で提供。マイクロソフトが発表。Inspire 2023
［速報］ChatGPTを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」は月額30ドルの追加料金で提供。マイクロソフトが発表。Inspire 2023 マイクロソフトは、日本時間7月19日未明から開催中のパートナー向け年次イベント「Microsoft Inspire 2023」において、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を1ユーザー当たり月額30ドルの追加料金で提供することを発表しました。 2023年3月に行われたMicrosoft 365 Copilot発表時の様子。左はModern Work & Business Applications担当CVP Jared Spataro氏 Microsoft 365に自動生成機能などを追加 Microsoft 365 Copilotは、Outlookによる過
無料で商用可、ChatGPT（3.5）に匹敵する生成AI「Llama 2」 Metaが発表、Microsoftと優先連携
米Metaは7月18日（現地時間）、大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。利用は無料で商用利用も可能としている。最大サイズの700億パラメーターモデルは「ChatGPT（の3月1日版）と互角」（同社）という。 ダウンロードには、Metaが用意するフォームから名前とメールアドレス、国、組織名を入れ、利用規約に同意した旨を送信する。Metaが受理すると専用URLが送られてくるため、同社がGitHubで公開しているダウンロード用のスクリプトと合わせるとLlama 2の各モデルをダウンロードできるようになる。 モデルサイズは70億、130億、700億パラメーターの3種類があり、それぞれベースモデルとチャット向けに追加学習（ファインチューニング）したモデルを用意する。いずれも4096トークン（おおよそ単語数の意）まで文脈を読める。 性能は、Llama-2-70b-chat（700億のチャット
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エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
ついに音声対話できるようになった ChatGPT が引くほど自然でなんか凄いし怖い「もうこれ人間じゃん!」
