ChatGPTに機密情報を学習させなければ安全なのか。学習させたら危険なのか。
「ChatGPTはすごい。」なので、法人でも従業員がうまく使える体制を築きたい。そう思うのは自然なことです。実際にどんどんと活用事例が出てきています。 でも、気になるのが情報漏洩です。機密情報を投げ込んで、それが漏れたら大変です。なので、そこにガイドラインを引きたいと考えるのは自然なことです。 そのなかで企業がChatGPTを利用する際に、学習データに関する機密情報が利用されないようにOpenAIにオプトアウト申請をすることがある種の落とし所になっているかと思います。 機密情報の漏洩を防ぐためのこの対策は、ある程度の基準としては理解できますが、冷静に考えると腑に落ちない点も存在します。 ChatGPTに機密情報を入力してしまって、その情報が社会に漏洩してしまうには2つの可能性が考えられます。 ・OpenAI自身がセキュリティの不備などで「会話履歴」を漏洩する ・OpenAIが「会話履歴」を
What is a Vector Database & How Does it Work? Use Cases + Examples | Pinecone
What is a Vector Database?A vector database indexes and stores vector embeddings for fast retrieval and similarity search, with capabilities like CRUD operations, metadata filtering, horizontal scaling, and serverless. We’re in the midst of the AI revolution. It’s upending any industry it touches, promising great innovations - but it also introduces new challenges. Efficient data processing has be
ベクトル特化型データベースサービス「Pinecone」でセマンティック・キーワード検索をやってみた | DevelopersIO
本記事では、マネージド・ベクトル・データベースの「Pinecone」を活用して、セマンティック・キーワード検索を実施していきます。 ベクトル分析は、類似性の計算やレコメンドの作成などで使われる機械学習のメジャーな分析手法ですが、それに特化したユニークなデータベースのSaaSを見つけちゃいました。 Pineconeについて Pineconeは2019年にカリフォルニア州で創業されたスタートアップです。もともとAmazon SageMakerの開発に携わっていた方が創業したようで、シード期ながら$10Mもの資金調達に成功しており、期待値の高さが伺えます。GoogleやPinterestのようなビッグカンパニーが使用している、高次元ベクトルのデータを格納できる機械学習用のデータベースを一般企業にも広めたい、というモチベーションのもとPineconeを開発・提供しています。 Pinecone la
TypeScriptを使ってChatGPT APIをアクセスしてみる
最近は、生成AI関連のニュースが非常に注目されていますね。連日のように画像生成または文章生成に関するニュースがあり、とても大きなニュースが毎週出てくるほどです。そして、2023/3/2（本国では3/1）の朝に筆者が目を覚ますと、タイムラインがChatGPT APIリリースの話題であふれていました。 この記事は、TypeScriptでChatGPT APIこと Chat completions API を使ってみるというものです。 ChatGPTを使うためには、OpenAIのアカウントが必要です。アカウントを持っている人は、$18のクレジットが付与されているため、その範囲内であれば3か月間は無料で利用できます。この記事を参考にして、ぜひAPIを実際に操作してみてください。APIは非常にシンプルでアクセスしやすいものになっています。世界の変革を自分自身で体験してみたい方は、まず手を動かすところ
ChatGPT Bing AIチャット活用例まとめ
最初に ChatGPT Bing AIチャットの気になる記事に対する個人的メモです。 活用例 サービス アプリ Open LLM 日本語LLM Code Interpreter Chrome Plugin ChatGPT Plugin Guidance ビジネス ゲームづくり 文章生成（執筆） コーディング ファインチューニング プロンプトテクニック embedding プロンプトインジェクション 特定用途のカスタムChatGPT LlamaIndex LangChain ChatGPT API AIエージェント ChatGPT API搭載AIｽﾀｯｸﾁｬﾝ ロボット制御 活用例まとめ 動画 ChatGPT解説 個人的まとめ AIの進化と日本の戦略（PDF） 企業取り組み 話題 データセット 勉強会 LLL Meetup Tokyo 論文 落合陽一さん RLHF ファインチューニング 関連
AWS 環境の設定値をチェックするためのスクリプトを GitHub Copilot と一緒に作ってみた | DevelopersIO
こんにちは、大前です。 構築した AWS 環境が意図した設定値で作成されているかを確認するためにスクリプトを作成する機会があったのですが、今話題の GitHub Copilot にスクリプトの作成を手伝ってもらったら効率が良くなるかと思い、試してみました。 （前提） チェックする AWS 環境 今回チェック対象となる AWS 環境は以下です。 上記環境を構築するための CloudFormation テンプレートは以下リポジトリに格納してあります。リソースの名前等に利用する Prefix や、VPC やサブネットに割り当てる CIDR を envfile というファイルに記載しています。 oomaeryousuke/check-aws-env-with-githubcopilot envfile に設定値を記載した上で、/cloudformation 配下のテンプレートを適当な S3 バケッ
指定したテーマで、ChatGPTが自動作文「AI作文くん」 学生から社会人に対応
テーマや文字数を指定するだけで、それに合った作文をChatGPTで自動生成できるサービス「AI作文くん」を、個人開発者の矢野さとるさんが4月10日に公開した。「身近な作文を通じて、子どもたちにも楽しみながらAIに触れてほしい」と、矢野さんは話している。 作文のタイトル、内容、文字数と、執筆者の性別、「小学生（低学年／高学年）」「中学生」「社会人」「赤ちゃん」「クレーマー」「ギャル」などのモードを選ぶと、それに合った文章を自動生成する。 オプションで、「含めたいキーワード」「書き出し部分」「終わりの部分」を指定することも可能。完成した作文を音声で読み上がることもできる。 同じテーマでも……小学生=簡単に 大学生＝小難しく 例えば、作文のタイトル「AIってすごい！」、内容「AIで作文できて、すごいと思った」を、小学生（高学年）モードで「100文字」を指定すると、以下のような文章ができた。 最近
ChatGPTにSQLチューニングさせてみた - Qiita
ChatpGPT（モデルはGPT-4を利用）にシンプルなSELECT文とテーブル・インデックス定義を与えてSQLチューニングの案出しをしてもらいました。 ちなみに、プロンプトやChain of Thought などの工夫は一切せず、シンプルに質問をぶつけています。 以下、注意事項。 実務利用と比べるとシンプルすぎるのでお遊びの範囲を超えていません。 どのチューニング案が適切かは多くの要素（例えば以下）が関わってくるので、一概に判断できず実際に測定を行い確認する必要があります。 データ量やその分布 ハードウェアやRDBMSの種類・バージョンなどの環境 性能要件（何秒以内のレスポンスが必要か、同時実行数はいくつかなど） ChatGPTへの質問とその回答 1. 単純なインデックスが不足しているケース 質問 以下のSQL文の性能を改善するにはどうしたらよいでしょうか。 select custome
GitHub.comにSBOM生成ツールが登場。誰でも無償でSBOMファイル作成、パブリックリポジトリならユーザーでも自由に作成可能
GitHub.comにSBOM生成ツールが登場。誰でも無償でSBOMファイル作成、パブリックリポジトリならユーザーでも自由に作成可能 GitHubは、同社が提供するGitHub.comにSBOM（ソフトウェア部品表）生成ツールが組み込まれたことを発表しました。 リポジトリを参照できる権限があるユーザーであれば誰でもボタンをクリックするだけでSBOMファイルを無償で作成できます。 つまり、誰でも参照できるパブリックリポジトリであれば、誰でもそのリポジトリで公開されているソフトウェアのSBOMファイルが簡単に入手できることになります（実際に試しましたが、確かにパブリックリポジトリのSBOMファイルを簡単に作成できました）。 Introducing self-service SBOMs! With just one click, developers and compliance teams c
【忘れず登録しておこう！】GitHub Copilot X および GitHub Next の Waitlist 公開中プロジェクトまとめ | DevelopersIO
GitHub Copilot X 自体の公式サイトはこちらです。 公式サイトからリンクされている下記のデモ動画で、VS Codeに統合されたチャットを利用して軽快にコーディングを行う様子に、心を踊らせた開発者は多いのではないでしょうか。 以下、公式サイトの記述を抜粋します。 With chat and terminal interfaces, support for pull requests, and early adoption of OpenAI’s GPT-4, GitHub Copilot X is our vision for the future of AI-powered software development. Integrated into every part of your workflow. (日本語訳) チャットとターミナル インターフェイス、プル リクエスト
GitHub、あなたの会社にオープンソース担当部門「Open Source Program Office」を立ち上げて機能させるためのドキュメント群をオープンソースで公開
GitHub、あなたの会社にオープンソース担当部門「Open Source Program Office」を立ち上げて機能させるためのドキュメント群をオープンソースで公開 ソフトウェアの開発や運用において、さまざまなオープンソースが重要な役割を果たすようになってきており、現在ではオープンソースを抜きにソフトウェア開発や利用を行うことがほとんど困難な時代になってきました。 オープンソースと適切に関わり、活用や推進をしていくことは、ソフトウェアに関わる企業にとって（それ以外の企業にとっても）戦略的に取り組むべき事項になってきているといえます。 そうした中で「Open Source Program Office」（OSPO）と呼ばれる組織への注目が少しずつ高まっています。 一般的にOSPOとは、企業のオープンソース戦略の策定と実行といった大きなものから、社内でのオープンソースに関する啓蒙と推進、
「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」を簡潔に知る方法 実は公式サイトに……
もはや一般的になったAWSやAzureといったクラウド基盤のビジネス活用。すでにクラウドを乗りこなしている事業では、コストの最適化やリスク分散を目的に、あるクラウドから別のサービスに乗り換えたり、併用して“いいとこどり”をするケースも見られる。 一方、クラウドの乗り換え・併用時には、サービスについて学習する手間が問題になる可能性もある。同じ「クラウド」のくくりとはいえ、各サービスの特徴は異なる。いざ使いこなそうと思うと、新しく使うサービスの詳細を改めて把握する必要があるだろう。 ただ、これはベンダー側も承知している問題のようだ。各社はサービス同士の差異や共通点をまとめた資料を共有し、ユーザーの理解促進を図っている。例えば米Microsoftは「Azureのこの機能、AWSでいうと何？」を一覧化。マルチクラウドなどを検討するユーザー向けに提供している。 AWSとの比較では、AzureとAWS
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers
AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV
ChatGPTなど複数のチャットAIからの返答をまとめて比較できるツール「OpenPlayground」を使ってみた
チャットAIの進化速度はすさまじいもので、次々と新たな言語モデルが登場しています。ChatGPTだけでも複数のバージョンが存在しているほか、特定の用途に特化した言語モデルなども登場しているため、どのモデルを選べばいいのか迷ってしまいがちなものです。Githubの元CEOであるナット・フリードマンさんが開発している「OpenPlayground」は、そうした複数の言語モデルを比較する際に役立つUIを提供してくれるツールとのこと。どんなものなのか、早速使い勝手を試してみました。 GitHub - nat/openplayground: An LLM playground you can run on your laptop https://github.com/nat/openplayground GitHubのページを見ると、インストール方法が2つ用意されている模様。今回はDockerを利用
ローカルPCでセルフホストできてGithub Copilotのように使えるコーディング補助AI「tabby」、Dockerイメージありなので早速使ってみたレビュー
Github Copilotのコーディングアシスト性能は目を見張るものがありますが、データを社外に持ち出せないなどの都合で泣く泣く使用を諦めている人も多いはず。そうした状況のなか、ローカルのPCでセルフホスト可能なコーディングアシストツール「tabby」が登場しました。 GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant https://github.com/TabbyML/tabby tabbyはDockerから簡単に起動することが可能とのこと。Dockerのインストール方法については下記の記事の前半に詳しく記載してあります。 画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー - GIGAZINE
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AI加工は写真と言えるのか——実験写真家がセルフポートレートで考えた「写真の境界線」 
AIによるパスワードの解析時間をセキュリティ会社が公開。8桁なら7時間以内に解析完了
[スタパ齋藤の「スタパトロニクスMobile」] 人工知能ChatGPTの姿を可視化・アニメ化してみた!!!![[スタパ齋藤の「スタパトロニクスMobile」] 人工知能ChatGPTの姿を可視化・アニメ化してみた!!!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/47dfd3c6086f18e8781f3e93716f60126305f484/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1491%2F993%2Fthumbnail.jpg)