ChatGPT Plus で使える Code Interpreter でのグラフ描画と PowerPoint のスライド化（ダウンロードできるファイルの生成）PythonChatGPTChatGPTPlusGPT-4CodeInterpreter はじめに 先ほど、ChatGPT の Code Interpreter を軽く試した流れ（＋関連情報）を記事にしたのですが、その後に試したことも記事にしてみます。 ●ChatGPT Plusユーザー向けの Code Interpreter で QRコード生成を試す！（Pythonの qrcode パッケージを使用した処理） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/89a944fc9125ee6b8426 この記事で紹介するのは、グラフ描画と、ダウンロードが可能な PowerPoint のファイルの生成です。

企業が新人エンジニア向けに公開している研修資料をまとめました。 リクルート リクルート エンジニアの心構えから、 JavaScript TypeScript AWS など、実際の研修資料の中身まで多数公開されています。 こちらの研修資料を見るだけでもかなり勉強になる内容となっているので、エンジニアの方は必見。 リクルートテクノロジーズ　エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） 株式会社リクルート　エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2021年度版） 株式会社リクルート　エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2022年度版） GMOペパボ GMOペパボ エンジニアの研修資料を毎年公開しています。 そのため最新の情報が得られるので、毎年チェックしましょう！ またGoogle Cloud認定資格 Professional ML Engineer合格に向けた

はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp

Apple Silicon搭載MacでDirectX 12が動かせるらしいので試します。なぜならApple Silicon搭載MacでDirectX 12が動かせるらしいからです。Mac 日本語で要約してくれてる人 さらっととんでもないニュースが来た！ AppleがGame Porting Toolkitを通じてmacOSとApple Siliconに#DX12サポートを追加したらしい！ Wineに20kのパッチを当ててVMを使わずにmacOS上でAAA Windowsゲームを簡単にプレイできるようにするようだ！　ヒュ〜💕 https://t.co/kHqrPIXeRr — ジトメ (@ji10me) June 6, 2023 元ツイ Apple added #DX12 support to macOS and Apple Silicon via its Game Porting Too

OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を

※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに Transformerの登場以降、著しい技術革新が続くここ数年、特にOpenAI社のChatGPTのサービス開始以降、おびただしい数の技術ブログや記事がインターネット上に存在する中、本記事に目を留めていただいてありがとうございます。 この勉強会では、専門用語や難解な公式を極力排除し、初学者の方々を対象に、「そもそも自然言語の機械学習ってどういうもの？」、「言語モデルって要するに何？」というところからGPTをざっくり理解することを目的としています。従って、本記事に記載のあ

Microsoft は 5 月 23 日、Build 2023「The era of the AI Copilot」のセッションにおいて、「Copilot Stack」開発フレームワークを発表しました。 「マイクロソフト、AI アプリや Copilot の構築フレームワークを明らかにし、AI プラグインエコシステムを拡充」 Copilot stack の具体的な話はコチラ↑ 開発者が独自のコパイロットを構築するための AI 開発フレームワークの概説 Copilot stack のコンポーネントは大きく分けて 3 層に分かれており、 アプリケーション AI オーケストレーション 基盤モデル です。 アプリケーション層はフロントエンドで、ChatGPT と連携するプラグインや、企業のアプリケーションに統合する独自の Copilot です。このプラグイン開発に Github Copilot と

はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ

Bardの衝撃。Bardはユーザから指示されたURLのページにアクセスできる。Webページの要約やスクレイピングも？GoogleスクレイピングChatGPTBard Google Bardが、日本からも利用できる様になりましたが、ChatGPTとの大きな違いがありました。 それは、ユーザが渡したURLにBardがアクセスができることです。 ChatGPTでは基本的にそういったことはできず、やれている様に見えても違った情報を返してしまっていました。 例えば、以下ページのURLを渡して要約してもらうと、返ってくるのは以下の様な返答になってしまいます。 アクセス先のページ ChatGPTからの返答 なんだか、違うページを読み込んでいそうです・・・完全に間違っています。 -- それに対し、Google Bardは正しくリンク先の記事を読み取って要約をしてくれました。 本当にリクエスト先のURLにア

はじめに エンジニア職は、コンサルや営業などのフロント部門と比較すると、議事録を取る必要のあるミーティングの機会は少ないと思います。 それでも製品企画や設計などの各種レビューや、ユーザーへの業務ヒアリングやユーザビリティテストなど、議事録を取る場面はやってきます。 これまで読みやすいと思う議事録に出会うことがしばしばあり、そういった議事録を取れるように精進せねばな、と感じます。 また私自身、議事録を取るのが割と好きで、私がミーティングの主体でない場合、特に依頼されずとも議事録を取ることが多いです。 ・・・まあ、私が書いた議事録について「わかってんじゃん」と言われたことはありませんが、これまで議事録を読んできて、そして取ってきて、ここポイントだな、と感じている点をまとめてみます。 なお今回書くポイントは、私がよく出席する以下の2種類のミーティングの議事録の取り方に寄っていると思いますので、そ

エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ①　Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ②　Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③　実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら

勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ

※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック

あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください

はじめに GPT4Allがリリースされたというニュースを読んだので試してみました。一般的なスペックのPCで実行できるということなので、手持ちのM1 MacBookでちょっと試してみました。 前提条件 使用したデバイスは以下の通りです。 Apple MacBook Pro 13-inch, M1, 2020, 16GB Memory, macOS Ventura 13.2.1 環境の準備 手順はこちらにある通りなのですが、以下の通りサクッとセットアップは完了します。 Try it yourselfセクションに手順が記載されています。簡単に訳すと、1. gpt4all-lora-quantized.binをダウンロード(リンクはgithubを参照下さい、ファイルサイズが3.9GBと大きいです)、2. 上記をcloneします git clone https://github.com/nomic-

記事の概要 約1年間DAOでサービス運営したものの、今回クローズすることを決定しました。過去1年間で利益230万円を達成し、サービス改善、NFT会員証の発行、ハッカソンで優勝するなど、多くの成果を上げました。しかし、貢献数と売上の低下によるモチベーションの低下、運営コスト、税務上の問題などがクローズの理由となりました。それでも、この1年間で得た成果からDAOのポテンシャルを熱烈に感じることができました。 Englister DAOの成果 この1年間でEnglister DAOが生み出した利益は230万円でした。これは僕ひとりの力では絶対に達成し得なかった数字であるため、まさにDAOがあったおかげ、DAOの成果だと考えています。 この成果を次の３つに分解して紹介していきます。 １、サービス改善に伴う売上増加 1~5月は個人開発で運営していましたが、その間はずっと横ばいだったのですが、6月にD

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）

はじめに コロナがはじまってかれこれ3年、その間に私は一回転職しているのですが、幸か不幸かどちらの会社もリモートワーク100%で仕事ができてしまう会社でして、結論としてこの3年間、まともに会社に行ったことがありません(お客様先は数回あります)。 ということで、リモート会議システムと、その会議の場でプレゼンのパワポというのは、ほぼ毎日、業務で利用しています。 実は、私は家からアクセスするときに、外部ディスプレイを使っていなかったりするのですが、そんな私に耳よりな話を最近知りました。 それが、この記事で紹介する「ダミーアダプタ」です。 後ほど写真で紹介するように、本当に小さな製品なのですが、これをPC(MAC)のUSBポートに指すと、PCはその先がディスプレイであると勘違いして、パワポ側で、外部ディプレイが繋がったときのみ使えるモードでプレゼンができるのです。 プレゼンをしている最中、相手に対

こんにちは！逆瀬川 (https://twitter.com/gyakuse)です！ 今日は議事録の音声からの書き出しとサマリの自動生成を行います。 概要 会議音声(wavとかmp3ファイル)からWhisperを用いて書き出しを行い、GPT-3.5でサマリを自動生成します。 会議音声としていますが、べつにどんな音声でも大丈夫です。 Colab whisper.cpp版(処理に動画秒数×10倍程度の時間がかかりますがGPU不要です) whisper.fp16版(処理は動画秒数/4程度の時間で済みますがGPU必須です) 使い方 OpenAIのAPIキーを貼り付け ランタイム > すべてのセルを実行から実行し、最初の処理の下に出てくるファイル選択で録音ファイルを選択します ひたすら待ちます 実装 Whisperの軽量化 Whisperの軽量化としては、cpp実装のwhisper.cppがあります

はじめに 昨今の採用現場においてはソフトウェアエンジニアは売り手市場と言われ数年が経過していますが、2023年現在においても、デジタルトランスフォーメーションの加速により、これまでのIT企業の募集だけではなく、様々な企業がソフトウェアエンジニアを募集している状況にあると思います。 知り合いのリクルーターに話を聞くと、ここ最近米国のBigTech企業や、日本初のベンチャー企業のレイオフが目立ちますが、それはごく一部であり、多くの企業では引き続きソフトウェアエンジニアの需要は最も高く、この先10年以上はこの高い需要は続くだろうと言っていました。 引用元: 【2023年最新】厳選！エンジニア採用に強い15の採用媒体比較～最新市場動向や採用戦略も徹底解説 - type 私自身が就職した10年数年前は望んでソフトウェアエンジニアに就く人は理系出身のプログラミング趣向が強い人ばかりという印象でしたが、