ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
Slackで動くChatGPTのチャットボットをGoogle Apps Script（GAS）でサクッと作ってみる
Slackで動くChatGPTのチャットボットを作りたい 本記事では、Slackで下記仕様を実現できるChatGPTのチャットボットをGoogle Apps Script（GAS）でサクッと作成していきます。 botが所属するSlackのチャンネル内でメンションされると、スレッドで返信する botとのダイレクトメッセージの場合は、メンション無しでもスレッドで返信する botが参加しているスレッド内でのメッセージには、メンション無しでも（スレッド内の会話内容を読み取った上で）返信する また、下記項目も自由に設定することができます。何でも明るく回答してくれる社内のアイドル的なbotを作ってみるのも良いかもしれません。 botのアイコン、振る舞い（人格・役割など）の設定 gpt-3.5-turboやgpt-3.5-turbo-16kなどのGPTモデル設定 今回のbotは、非エンジニアの方でも作成
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Hello GPT-4o
GPT-4o (“o” for “omni”) is a step towards much more natural human-computer interaction—it accepts as input any combination of text, audio, image, and video and generates any combination of text, audio, and image outputs. It can respond to audio inputs in as little as 232 milliseconds, with an average of 320 milliseconds, which is similar to human response time(opens in a new window) in a conversat
「GPT-4o」発表 頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開 音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】
米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す
GitHub - rksm/org-ai: Emacs as your personal AI assistant. Use LLMs such as ChatGPT or LLaMA for text generation or DALL-E and Stable Diffusion for image generation. Also supports speech input / output.
Minor mode for Emacs org-mode that provides access to generative AI models. Currently supported are OpenAI API (ChatGPT, DALL-E, other text models), optionally run against Azure API instead of OpenAI Stable Diffusion through stable-diffusion-webui Inside an org-mode buffer you can use ChatGPT to generate text, having full control over system and user prompts (demo) Speech input and output! Talk wi
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
Introducing OpenAI Japan
As we grow our operations internationally, we’re expanding into Asia with a new office in Tokyo, Japan. We are committed to collaborating with the Japanese government, local businesses, and research institutions to develop safe AI tools that serve Japan’s unique needs and to unlock new opportunities. We chose Tokyo as our first Asian office for its global leadership in technology, culture of servi
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
ChatGPTplusを解約してClaude3Proへ乗り換えをする際に検討した事｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
私は長らくOpenAIとChatGPTの大ファンであり、ChatGPTはリリース初日から使用し、有料プランもリリース当初から加入して利用してきました。しかし、この度Claude 3 Opusの文章のクオリティの高さに魅了され、ChatGPTからの乗り換えを決意しました。 （2024.3.19追記）Opusとりあえず試してみたい！という方はこちらのポスト参考にして見て下さい。 話題のClaude3Opusをとりあえず無料で試したい方へ🆓 1️⃣こちらにアクセスhttps://t.co/RnpPLUNdTD 2️⃣アカウント作成 3️⃣電話番号認証して5ドルのクーポンゲット 4️⃣画像のWorkbench（OpenAIのplaygroundに相当）から試せます！ 左のサイドバーからモデル選択可能です pic.twitter.com/7sChdYnOzV — 限界助教|ChatGPT/Clau
ChatGPTのライバル「Claude 3」の使い方 良い点、悪い点まとめ (1/5)
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
「Paper Interpreter」を使って論文を読もう！｜Daichi Konno / 紺野 大地
こんにちは、東京大学で医師かつ脳や人工知能の研究をしている紺野大地と申します。 2023年11月6日、OpenAI社から「自分専用のChatGPTを作れる機能」であるGPTs（ジーピーティーズ）が発表されました。 早速触ってみたところ、 「この技術を使えば、誰もが論文を読めるAIを作れる！」と確信し、論文解説AI「Paper Interpreter」を作って公開したところ、非常に大きな反響がありました！ （こちらのリンクから、今すぐ使えます。） 論文の内容を分かりやすく解説してくれる「Paper Interpreter」を公開しました！ 使い方は簡単で、論文のPDFをアップロードするだけです。 テキストだけでなく、図やグラフについても説明してくれる点がポイントです！ 早速公開したので、ぜひ使ってみてください😊https://t.co/xHhKGO4WOZ pic.twitter.com/
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
デザインプロセスに生成 AI を取り入れる実験 ~プロンプト全公開~ - Techtouch Developers Blog
デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ
『面倒なことはChatGPTにやらせよう』を文系ゴリゴリおじさんが読んでみた。 - Everything you've ever Dreamed
面倒なことはＣｈａｔＧＰＴにやらせよう (ＫＳ情報科学専門書) 作者:カレーちゃん,からあげ 講談社 Amazon 『面倒なことはChatGPTにやらせよう』（カレーちゃん氏、からあげ氏著）を２回通読した。著者のひとり、からあげさんは、僕がキャラクターを認識できる数少ないブロガーだ（お会いしたことはない）。現在、データサイエンス研究者として大活躍している。なお、僕は勝手に彼をターミネーター２に出てくるサイバーダイン社の開発者ダイソンさんをイメージしている。人類の未来のために、凶悪なターミネーターを開発することのないことを祈るばかりである。僕はゴリゴリの文系の営業職の50歳のオッサンで、本書の推薦人である松尾教授とは真逆の人間である。もしかしたら本書のターゲットから外れている人物像かもしれない。そういう人物に本書がどう役に立つの？という視点でレビューになる。 本書を一語にたとえると「ブルドー
AIにプログラミング作業を奪われている - k0kubun's blog
せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
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結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
LLMの現在 - Speaker Deck
ChatGPT - Kawaii Illust Maker : イラストかわいいや
