# 各種ライブラリのインポート import os from typing import List, Dict, Any import regex as re from github import Github from github.Issue import Issue from github.Repository import Repository from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import PointStruct import openai # GitHub Actions環境で実行されていない場合のみ.envファイルを読み込む if not os.getenv('GITHUB_ACTIONS'): from dotenv import load_dotenv load_dotenv(

２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎

お題箱から 797.生成aiについて無知なので質問です 下記のように学習元画像を合成したかのような元画像がでることから合成ツールと主張する人がいますが、実際に生成aiは合成ツールなのでしょうか？ https://x.com/r18rensyu/status/1745959957990965624?s=61 これ去年の今ぐらいまでなら学習してるから合成ではない論はまだ通用したかもしれないけど、明らかに学習元となる画像がポンポン出るようになってきてしまって正体は引用合成ツールだったのがバレちゃったんだよね。 https://t.co/e367C2DqWl — リハビリ用 (@r18rensyu) 2024年1月13日 質問に対する答えは「依然として生成AIは合成ではなく学習を行っている」で、このツイートは100%誤りです。「塩水を沸騰させると砂糖水になる」と同じレベルの端的な誤りで、議論の余地

こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition というLLMに対する敵対的なプロンプト技術に関してまとめた論文を参考にしています．本記事の内容が世の中のLLMを使ったサービスの機能向上の役に立てれば幸いです． ※世の中のLLMサービスが敵対的なプロンプト手法に対応できるように公開をしたものであり，利用を

2023年はどこも生成AIの話題で持ち切りだ。昨年末から急激な進化を遂げ出したAIは日常生活レベルで身近なものになり、社会はこれをどう受け止めればいいのか、期待と不安がないまぜになるなか、AI脅威論も台頭している。 『イヴの時間』や『アイの歌声を聴かせて』など、人間とAIの関係をアニメ映画で描き続けてきた吉浦康裕監督も、現在のAIの進化に関心を寄せる一人だ。アイザック・アシモフの小説に大きな影響を受けたと公言する吉浦監督は、AIの急激な進化をどう考えているのか、自身の作品作りの哲学とともに、今のAIに対する考えを聞いた。 AIは人間とは異なるからこそ素晴らしい 吉浦康裕 ――吉浦監督がAIと人の共存の物語を作ってきた動機はなんでしょうか？ 吉浦康裕（以下、吉浦）：AIを敵として描くわけでも、ベタベタに友達のように描くのでもなく、その中間が好きなんです。幼少期からアイザック・アシモフの描く絶

アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr

プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ

元気です。藤原麻里菜です。 私は、いつからか、意力や興味・関心が薄れてきた。これが加齢によるものなのか、それとも疲れているのか、はたまた精神的なものなのか。まだ判断がつかない。前までは行きたい場所ややりたいことが無限にあったはずなのに、今は何もない。ライフワークの「無駄づくり」だけはかろうじて続けているけれど、それ以外のことにはあまり興味が持てなくなっているところもある。 パンデミック以前は一人旅が好きで、海外に一人で行くこともけっこうあった。でも、最近はすべてが億劫で、というか、何かを決定する体力も気力もなくて、家とアトリエしか行っていない。 この生活でも満足なんだけれど、たぶん、もっと外を出歩いたほうが新しい発見をしたり、おもしろいことが起きる可能性が高いのは、なんとなくわかっている。だから、旅行にでも行こうかなと思ったのだが、いかんせん、行きたい場所がない。もう私は自分で何も決めたく

Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成

今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ

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

いきなりケシの花コミュニケーションなどと言われて 『またこいつの造語症の発作が始まったか……』と思われたのではないでしょうか、 しかしあなたもケシの花コミュニケーションをどこかで体感しているはずです。 具体例を出すと当事者をその陶酔的な眠りから覚ましてしまうので出来れば避けたかったのですが、具体例がないと意味不明な言説になってしまうので仕方ありません。 アイドル、YouTuber、Vtuber、ホストクラブ、キャバクラ、風俗、なろう系小説、中身のない恋愛漫画、エロ漫画、理解のある彼くん etc... 大体言いたいことがわかったかと思います。これらの特徴は ・享楽的である。 ・あなたのアイデンティティや属性、言動を否定しない。 ・現実逃避的である。 ・これらのコンテンツは自発的にネガティブになることはなく、またなったとしてもあなたのネガティブな感情を肯定するという文脈でそれが成立する。 とい

WavTool is an in-browser Generative Audio Workstation for the future of music production. Unblock your creativity, express your ideas, and expand your musical possibilities. Become a better music producer with WavTool.

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

それを、完全とは言えないまでも、かなり元の人に肉薄する品質で再現できる技術がDiff-SVCです。元になる音声データが1時間くらいあれば、与えた音声を、希望する声質に変換することが可能になるのです。 しかも、基本的にお金はかかりません。AI歌声合成が、ちょっとハードルは高いものの、無料で使えて、データさえ集めてくれば誰でも手が出せる。AI歌声合成の民主化と言っていいでしょう。 筆者は10年近く前に旅立った妻の歌声を、UTAU-Synthという、短く切り出した音素をピッチや長さを合わせながら組み合わせていくソフトウェアで再構成しています。1フレーズずつ音素を繋いで、できるだけ不自然にならないように調整していくため、短くて数日、長いと数カ月も時間をかけて完成させていきますが、もうその作業をしなくてもよくなります。 ただ、自分で歌って、もしくは他のボーカルシンセソフトでボーカルトラックをDiff

わいせつ画像を出力する可能性が高いAIモデルを公開・提供したり、同モデルを利用したサービスを提供する行為は、わいせつ物頒布等罪（刑法175条）に該当するか。 ＊以下日本法を前提とします。

最近話題になった「音楽生成AI」をまとめました。 1. AudioGenテキストからオーディオを生成するAIモデルです。「風が吹く中で口笛をする音」や 「大勢の歓声の中で話す男性の声」といったテキストから、それらしい音を生成してくれます。 現在のところ、モデルやAPIは提供されていません。 We present “AudioGen: Textually Guided Audio Generation”! AudioGen is an autoregressive transformer LM that synthesizes general audio conditioned on text (Text-to-Audio). 📖 Paper: https://t.co/XKctRaShN1 🎵 Samples: https://t.co/e7vWmOUfva 💻 Code & mod