StableDiffusionでリアルな人物画像を生成するための呪文（プロンプト）ヒント集 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
理想のリーダー像を言語化してみました。 - Qiita
チームで仕事をすると、リーダーが必ずいます。経験や実力のある人が担うことが多いように思います。今回は、いろんな書籍や記事などをもとにして、どんなリーダーが理想的か考えてみました。 リーダーについて思うこと ①【前提】チームはリーダーで決まる リーダーって、チーム内のミーティングで発言回数が一番多く、影響力が大きい存在です。だからこそ、チームメンバーに良くも悪くも影響を与えるものです。例えば、リーダーのコミュニケーションの取り方は、メンバーの相談しやすさを左右します。 また、スケジュール管理/進捗管理もリーダーが行うので、タスクの品質やスピード感もリーダーの個性や能力が反映されます。例えば、どんな観点でどれだけ細かくチェックするのかはリーダーの考え方で変わります。結果として、（要件は最低限守れたとして）成果物の品質が高いか、低いかの分岐点になるような気がします。 故に、チームはリーダーで決ま
ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
4年間毎週個人開発を継続したら月間利用ユーザー30万を超えるサービスになった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024年1月に書いた最新の記事はこちら 2018年10月にこのようなサービスをリリースしました。 友達と旅行などに行った時に発生するお金の貸し借りで「誰が誰に何円返せばいいんだっけ？」という問題をシンプルに解決してくれるWebアプリです。「調整さん」みたいに即席でグループページを作成して、そこに立替え履歴を登録しておけば、最も簡単な清算方法を計算してくれます。 当時、新卒2年目くらいで、会社の同期と初めてリリースした個人開発サービスです。 途中コロナで大打撃を喰らったのですが、ここ1年くらいは徐々に回復し始め、サービスリリースから約4
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
脱初心者なら知っておきたい一歩先をいくChatGPTの使い方 - Chain of Thought - - Qiita
最近、どっぷりLLMにハマっているsonesuke( https://twitter.com/sonesuke )です。 TL;DR Chain of Thoughtの考え方を図解してみた この記事には続きがあります ChatGPT限界? 普通のChat GPTの使い方に飽きてきたことはありませんか？ 返答が無難すぎておもしろくない。 最近のことを知らない。 間違っていることを自然に返す。 こういうやつを、うまく使う方法って意外に難しいのよねーとか、考えていませんか？ しかし、冷静に考えてみると、人間だって知らないことに関する情報は、そんなふうになってません？ 知らないという状態をうまく隠しながら、当たり障りのないことを無難に答える。 自分の知っていることをつなぎ合わせて答える。 どこか身に覚えのある話でしょう。ChatGPTの中でも似たようなことが起きています。 ChatGPTは2021
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
ChatGPTとMakeを使ってGmailの返信を自動化してみる - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はメールの自動返信作成をMake(ツール連携サービス)を使ってやってみたいと思います。 ※MakeとはZapierやIFTTTと同じIPaaS系のサービスです。 参考 概要 Gmailに来た新着メールをMakeとChatGPT APIを使い返信文章候補を作成します。 そもそもできそうかの確認 OpenAIのChatGPT API Playgroundを使って、これができるか確認してみます。 なお、text-davinci-003はChatGPT API(gpt-3.5 turbo)の10倍の価格なので、今回は用いません 追記: 脳死で書いてたのであれですが、MakeはまだChatGPT APIに対応していないのでtext-davinci-003を使います。 以下のようなプロンプトを実行しました
ChatGPTやAI関連で面白かった・気になった事例まとめ - Qiita
はじめに 前回のChatGPTで電卓アプリを作れるか試した件について、Twitter等からも反応を見ることができて嬉しかったです。 おまけの評判が良かったので、私がここ最近で気に入ってるChatGPT関連の情報をまとめさせていただきます。 ※私も前回おまけをまとめていて、本編よりもこっちを見てほしい！！と途中から思っていたので、評判が良くて嬉しかったですｗ ChatGPT 感情回路を埋め込み 大学の授業レポート代行 AlexaでChatGPTとやり取り ロボット制御に応用 Pythonコードを、JavaScriptに書き換え p5.jsで冬の情景を描画 デバイスの傾きで左右に回転する三角形をHTML上で描画 Googleアドセンス合格した方法 VSCodeのChatGPTプラグイン ChatGPTを日本企業はどう使う？ その他AI言語モデル関連 ローカルでも動かせる言語モデル「FlexGe
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成 - Qiita
AWSのインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を作成しました。それぞれのサービスの簡単な説明と類似サービスの紹介、また構成の詳細について説明していきます。 (開発で使用するようなサービスも紹介しますが、あくまでも運用・監視だけの構成です。) 各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいと思うサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければ幸いです。 参考になった教材を紹介した記事も作成しました。是非読んでみてください！ 【AWS】さいきょうの運用・監視構成を作成するのに参考になった書籍 インフラエンジニア1年生がプログラミングを勉強するのに使った教材 全体図 こちらがAWSにおける"ぼくのかんがえたさいきょうの"運用・監視構成です。複雑で分かりづらいかと思うので、詳細に説明していきます。最後まで読めばこ
契約書の差分比較をGPT-3を使って自動化する - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
ポストモーテムを理解する - Qiita
はじめに こんにちは、webエンジニアの@an_sonyです。 最近、障害対応の振り返りをしていた時に「ポストモーテム」という手法を初めて知りました。これまで「どうやったら良い振り返りができるのか？」と悩んでいた自分にとって目から鱗の知識ばかりでしたので、整理のためにまとめてみます。 ポストモーテムとは？ SRE サイトリライアビリティエンジニアリング1によると、インシデントとそのインパクト、その緩和や解消のために行われたアクション、根本原因（群）、インシデントの再発を避けるためのフォローアップのアクションを記録するために書かれるドキュメントを指します。 言い換えると、失敗（障害）から学び、再発防止策を決める活動です。 障害報告書との違い 障害報告書と内容が似ていますが、ポストモーテムは読者と目的が違います。 障害報告書は、障害発生によって不利益が生じたユーザーに対して、その説明をするため
Pythonで非同期投げっぱなしファイル書き出し - Qiita
import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな２面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuffer2 = [] # ログファイル出力数 logFileNum = 0 # 1ファイルあたりのデータ数 dataNumMax = 100 # 仮のファイル名 MACAddress = "12:34:56:78" # 2面のデータバッファを指定してバッファ格納 def storeDataBuffer(buffNo, dataStr): if (buffNo == 0): DataBuffer1.append(dataStr) else: DataBuffer2.append(dataStr) # 非同期で動かすがasyncは付けない def writeDataToFile(targetBuffNo)
【考察】テストコードのきれいな書き方 - Qiita
作ったものが想定した動作をしているか。 それを確認するために、テスト（試験）を行います。 検証したいことがちゃんと実現できて確認が取れているのであれば、その品質自体は割と気にされないことが多い印象です。 保守・運用・追加開発 をしていくプロジェクトが多くあると思います。 その作業の中で、改善を取り入れていくこともあると思いますが、その中でも一番後回しにされるのが、テストコードの改善のように思います。 推測ですが、「コストによるメリット・リターンが少なすぎる」ことが理由かな…と（開発者目線ではリターンが大きいのですが、運用者目線ですとリターンが少なく見えてしまう）。 であれば、最初からある程度綺麗なものがどういうものかを考え、作成しておけば良いのではないか・・！ ということで、考察していきたいと思います。 前提 考察をするにあたり、言語化した時の表現や意味のズレが発生しやすい部分もあると思い
ChatGPTの時代になって、GUIで差分を取れるmeldが便利な件 - Qiita
便利なChatGPT いまさら言うまでもないことですが、ChatGPTはめちゃくちゃ便利です。特に日本語の文章、英語の文章、コードの校正に無類の強さを発揮します。私は学生時代は国語が得意だったのですが、ChatGPTは、私の国語力を大幅に凌駕していると思います。というかChatGPTは職業で日本語を書いている人をのぞくと、ほとんどの日本人よりも日本語が上手なんじゃないかと思います。 ChatGPTに校正してもらった日本語の差分が見たい さて、ChatGPTに文章校正をしてもらいましょう。 さきほどの文章をChatGPTを使って校正してもらいます。 違いがわかりますでしょうか？ ChatGPTに修正してもらっても、パッと見て、どこが修正されたか、すぐにはわからないケースが多いと思います。日本語は、まだ比較的違いを把握しやすいですが、英文やコードでこれをやるときに、目視でdiffすると見逃しま
moment.js・day.js よりも速くて軽い cdate ライブラリ - Qiita
moment.js や day.js と似たインターフェースを実装した高速・軽量の JavaScript ライブラリ『cdate』をリリースしました。→ https://www.npmjs.com/package/cdate cdate の主な特徴： moment.js や day.js、Luxon よりも高速 moment.js と同じ .format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss") 出力フォーマットに対応 strftime と同じ .text("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 出力フォーマットに対応 moment.js と同様に .add(1, "month").startOf("week").endOf("day") のような計算に対応 .tz("Asia/Tokyo") あるいは .utcOffset("+09:00") のようなタイムゾーン（時間帯）指定に対
コーディングのようにノートを取る技術 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 何かを学習するとき、ノートを取っているでしょうか？ 小学生の頃や中学生・高校生の時の「ノート」は紙に手書きだったかと思います。 しかし、最近になってからはパソコンを使ってノートを取る、という選択肢が増えました。 その変遷の中で生まれたパーソナル・ナレッジ・マネジメント(Personal Knowledge Management) という考え方があります。 その考え方を共有できたらと思います。 直感的なデジタルノート術の原罪 ケース1: ひたすらに手を動かす 学生の頃、黒板に書かれた内容をそのまま必死にノートに写している人がいた
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