おいでよMarkdown界隈へ -生成AIでスライド作り-
はじめに 私はMarkdownで文章を書くのが好きです。もちろんこの記事もVSCodeを開いてMarkdownで書いています。 おそらくエンジニアであればMarkdownとの出会いはGitHubにReadMeを書くことなんじゃないかなと思います。 私もプログラミングを勉強しはじめたとき、 簡単なデータベースの関係図を書くのが課題だったような気がします。 ご存じの通りMarkdownは文字だけで表が書けたりして h2やh3などの見出しを#の数で表現できたり自分の中ではかなり感動したのを覚えています。 今現在は生成AIでの出力にMarkdownが使われているので エンジニア以外にもすっかり馴染んだと思いきや... 意外とまだまだMarkdownが知られていないなと感じることがありました。 この記事ではまだMarkdownの魅力に気がついていない人に向けて 自分なりのMarkdown愛を語ってい
ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ｜shi3z
やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp
ChatGPT APIを使ってキー・バリューなど扱いやすい出力を得る方法
プロンプトエンジニアリングの記事です。 ChatGPTなどGPT-3.5系である程度安定して、加工しやすい出力を得るためのノウハウができたので書きました。土日に別の実験をしていて副産物的に得られたものです。 サンプルコードはTypeScriptですが、プログラミング言語に依存した話ではありません。簡単な正規表現による文字列置換のサンプルです。 出力を得られると何が嬉しいのか？ 自然言語を自然言語で加工して、キーと値のペアを取得する、JSONを取得するなどすることができるようになるため、テキストを処理できる汎用ミドルウェアとしてLLMを使えるようになります。おそらくLLMを本格的にソフトウェアに組み込んでいく上で、基礎テクニックとなるでしょう。 異なる複数のプロンプトをつなぐときにも大切なテクニックです。 基本的な考え方 GPT-3.5系ではフォーマットを提示するとそのフォーマットに沿ったテ
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GPT4内のプログラム、地味に特許とろうと温めてたけど、間に合わなさそうなのでもう出しちゃお。 以下みたいに書くと、雑なプロンプトでも勝手に高品質になる。
