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  • OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン|npaka

    以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、1回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま

    OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン|npaka
  • ChatGPTプラグイン の作成方法|npaka

    1. ChatGPTプラグインの作成手順「ChatGPTプラグイン」の作成手順は、次のとおりです。 (1) APIの実装 (2) マニフェストファイルの作成 (3) OpenAPIドキュメントの作成 2. マニフェストファイルの作成2-1. マニフェストファイルの基構成「マニフェストファイル」は、「ChatGPTプラグイン」のメタデータを記述するファイルです。APIのドメインの「/.well-known/ai-plugin.json」でホストします。 「マニフェストファイル」の基構成は、次のとおりです。 { "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Plugin", "name_for_model": "todo", "description_for_human": "Plugin for managing a TODO list.

    ChatGPTプラグイン の作成方法|npaka
  • ChatGPT API の使い方|npaka

    OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT APIChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます

    ChatGPT API の使い方|npaka
  • 最近話題になった 音楽生成AI まとめ|npaka

    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

    最近話題になった 音楽生成AI まとめ|npaka
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