Luma Dream Machine プロンプトガイド｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・FAQ and Prompt Guide: Luma Dream Machine 1. Image to Video のプロンプトガイド・生成ページの画像アイコンをクリックして JPG、JPEG、PNG画像をアップロードします。シーンを説明するプロンプトを提供することもできます。 ・「Enhance Prompt」を有効にすると、シーンで何が起きてほしいかを説明するだけで済みます。 <image of a car> + “a red car driving on a road” ・希望する出力が得られない場合は、「Enhance prompt」なしで試すことができます。この場合、画像とシーンで何が起きてほしいかを説明する必要があります。 強化されていないプロンプトでは、モーションがまったく見られないか、モーションがほとんど見られなくなる可
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
GitHub Copilot の使い方｜npaka
「GitHub Copilot」を使ってみたので、まとめました。 1. GitHub Copilot「GitHub Copilot」は、人工知能のペアプログラミングシステムです。人工知能 (OpenAI Codex) がコードの候補を提案することにより、プログラマがより迅速に少ない作業でコードを書けるようにサポートします。 サポートするエディタは、次の4つです。 ・Visual Studio Code ・Visual Studio ・JetBrains ・Neovim 2. 使用料金「GitHub Copilot」の使用料金は月10ドル、または年100ドルです。60日間の無料トライアルもあります。 ・Pricing - GitHub Copilot 3. GitHub Copilotの開始「GitHub Copilot」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub」アカウントを持
Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4｜npaka
2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして（アカウントがない場合は作成）、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H
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