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ChatGPTに関するimaizmのブックマーク (184)

  • 【ChatGPT】英語学習用に素敵な先生を錬成したよ! - はげあたま.org

    chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ! 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください! 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの? 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料!」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日語混じりの英文や、かなりの意訳

    【ChatGPT】英語学習用に素敵な先生を錬成したよ! - はげあたま.org
  • Open WebUI (Formerly Ollama WebUI) がすごい - Qiita

    Open WebUIを使ってみました。 https://openwebui.com/ 当初は「Ollama WebUI」という名前だったようですが、今はOpen WebUIという名前に変わっています。Ollama専用じゃなくなったということでしょう。OpenAIに対応済みです。 早速使ってみました。もちろんBedrockで。 6/11 続編を書きました。 環境構築 Dockerですんなり構築です。Bedrockに対応はしてないので、「LiteLLM」を使って対応させます。 環境変数でこのあたりを指定 Ollamaを無効化 LiteLLMのエンドポイントをOpenAIのエンドポイントとして登録 APIキーを登録(LiteLLMとの通信には不要ですが、未指定だとOpen WebUIが正しく動作しませんでした) services: open-webui: image: ghcr.io/open-

    Open WebUI (Formerly Ollama WebUI) がすごい - Qiita
  • ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法(ちょっとわかりづらいので解説)

    5月14日未明に発表された超絶高性能化したChatGPTの新バージョン「GPT-4o」は、無課金勢にも開放されると聞いて大喜びしたはいいけど、「なんか俺のChatGP、前のまんまなんだが……」というあなた。実はもうあなたも、すでにウワサのGPT-4oを使えるようになっています。 とはいえ、ちょっとばかり確認の仕方が分かりづらいので、簡単に解説しようと思います。 実はこんなとこにある無課金ユーザー向けのモデル選択 まず、いつものようにChatGPTのサイトにアクセスします。まだアカウントも持っていないよって方は、ここでは詳細は省きますので、どこかの情報を参考にしてちゃちゃっと作ってください。 ChatGPTのサイトにアクセスすると、下のような画面になるかと思います。

    ChatGPT無料ユーザーが最新の「GPT-4o」を使う方法(ちょっとわかりづらいので解説)
  • 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

    GPT-4o の概要|npaka
  • まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)

    筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子(あすきこ)さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT(GPT-4)と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統

    まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
  • 結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した

    結局ChatGPTとGemini、Claudeのどれを使えばいい? 色々比較した
  • なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog

    CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアSlack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニア技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜

    なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
  • AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)

    ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚(ハルシネーション)を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp

    AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)
  • プロンプトエンジニアリングとは? 16種類の手法を記述例とともに解説

    1.プロンプトエンジニアリングとは 1-1.プロンプトとは 1-2.プロンプトの構成要素 2.プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 2-1.Zero-shot prompting 2-2.Few-shot prompting 2-3.CoT(Chain-of-Thought) Prompting 2-4.Zero-shot CoT 2-5.Self-Consistency 2-6.Generate Knowledge Prompting 2-7.ReAct 2-8.Directional-Stimulus -Prompting 2-9.Multimodal CoT Prompting 3.敵対的プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 3-1.Prompt-Injection 3-2.Prompt-Leaking 3-3.Jailbreak 3-4.Do Anything Now 3-

    プロンプトエンジニアリングとは? 16種類の手法を記述例とともに解説
  • 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

    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
  • 高木浩光@自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた

    ■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3(Opus)が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ

  • 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました|カレーちゃん

    Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成

    「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました|カレーちゃん
  • RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO

    はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山です。 ChatGPTOpenAI API)をはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力(プロンプト)に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

    RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
  • OpenAIが作ったGPTs 全22選|ChatGPT研究所

    皆さん、OpenAIが公式のGPTsを開発をしていることはご存じですか? 実は、 OpenAI 謹製のGPTsにも有用なものがたくさんあります。 記事ではOpenAIが手がけるGPTs、全22個をご紹介していきます。 GPTsの基ついておさらいしたい方は以下の noteをご覧ください! それでは、早速見ていきましょう! 1. Data Analyst(データ分析)ファイルを入力するだけで、データ分析や視覚化をサポートします。データをより深く理解するための強力なツールです。 以下は、ニューヨークの不動産情報に関するファイルを入力した例です。「要点をまとめて」という簡単な指示で、データ分析から要点をまとめるところまで一気に行ってくれます。 2. Web Browser(ウェブ検索)インターネットから検索して、情報収集やリサーチをサポートしてくれるGPT。普通のChatGPTもブラウジング能

    OpenAIが作ったGPTs 全22選|ChatGPT研究所
  • 英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ|Kan Hatakeyama

    はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します。 普段からChatGPTを使っている人にとっては、当たり前のやり取りしかしていないのですが、意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので、丁寧にプロンプトを示していきます。 (ワークショップで解説する必要が出てきたので、そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが、日語の下書きを英訳するのは得意で、少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます。 GPTを使って執筆をするメリットDeepLGoogle翻訳と違い、英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので、翻訳のクオリティが高い 日語ネイティブにとっては、日語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので、校正の手間も減る。※ 基的に翻訳タスクしか行っていないので、GPTが過去の類似文章

    英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ|Kan Hatakeyama
  • ChatGPTを「作業者」にすると自分が成長できない 深津貴之氏が解説する、スキルアップにつながる生成AI活用術

    AIとビジネス」をテーマに、業種業態、部署の垣根を超え、産業を活性化するヒントを得るためのビジネスカンファレンス「Gen AI EXPO」(主催:弁護士ドットコム株式会社)。今回は、生成AIエヴァンジェリストとして活躍し、「深津式プロンプト」を編み出し世に広めた深津貴之氏が登壇した特別セッション「ChatGPT活用術」の模様をお伝えします。深津式プロンプトの誕生や、自分を成長させるためのChatGPTの使い方などが語られました。 「ChatGPT」と言えばの深津貴之氏が登壇 田上嘉一氏(以下、田上):セッションをご視聴のみなさん、こんにちは。弁護士ドットコムの田上と申します。今日は深津さんをお招きしてAIアシスタントの活用方法というテーマでお話ししていきたいと思います。 深津さんに関してはもうご紹介する必要もないかなと思いますが、クリエイター集団THE GUILDの代表とnoteのC

    ChatGPTを「作業者」にすると自分が成長できない 深津貴之氏が解説する、スキルアップにつながる生成AI活用術
  • ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」

    ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」 2023年12月11日 ITジャーナリスト 牧野 武文(まきの たけふみ) 生活とテクノロジー、ビジネスの関係を考えるITジャーナリスト、中国テックウォッチャー。著書に「Googleの正体」(マイコミ新書)、「任天堂ノスタルジー・横井軍平とその時代」(角川新書)など。 ChatGPTが「働く」ソフトウェア開発企業「ChatDev」が設立された。このChatDevの「CEO」に、どのようなソフトウェアが欲しいかを発注すると、ChatGPTが演じるCEO、CTO、CPO、プログラマー、デザイナー、テスターなどが議論をしあって、実際の開発手順に沿って設計し、ソースコードを生成、テストを実施、ドキュメントまでまとめてくれるというものだ。すでにGitHubには、いくつもの開発されたソフトウェアが共有されて

    ゲーム開発もAIで完全自動化。ChatGPTが働く仮想のソフトウェア開発企業「ChatDev」
  • ChatGPTの衝撃 第2章 -2024年6月バージョン-

    企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - AI Transformation と、その構成要素 - ChatGPT の具体的な業務での利用例 - とある人のChatGPT業務利用の話。ただし1年以上前。 - Microsoft 365 Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/main/Workshop

    ChatGPTの衝撃 第2章 -2024年6月バージョン-
  • 【GPT-4V APIのおすすめ活用事例】OpenAIの最新モデルを使ったヤバい使い方10選 | WEEL

    みなさん、API経由でGPT-4Vが使えるようになったのはご存知ですか? その名も「GPT-4V API」というモデル名なのですが、GitHubでスター10,000超えのAIツール・tldrawに採用されています。 このGPT-4V APIは、アプリ・サービスに目を与えてくれるすぐれものなんです! 当記事では、そんなGPT-4V APIの活用事例のうち、SNSでバズったものだけを10個ピックアップしました。 最後まで読んでいただくと、APIで作れるアプリ・サービスのレパートリーが増えるかもしれません。ぜひ最後までお読みくださいね! なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPT-4V APIとは?概要を紹介 「GPT-4V API」はChatGPT APIのなかで唯一、画像入力に対応しているモデルです

    【GPT-4V APIのおすすめ活用事例】OpenAIの最新モデルを使ったヤバい使い方10選 | WEEL
  • GPTsでNotion APIを叩くようにしてみたらやばかった

    OpenAI の DevDay で発表された、GPTs は、特定のタスクに特化したカスタムモデルを作成できる ChatGPT Plus で利用できる新しい機能です。作った GPTs は、自分だけで使うのはもちろん、友達にシェアしたり。ウェブ上で公開することもできます。 この GPTs の機能である Actions を使うと、OpenAPI Schema を元に、外部 APIChatGPT エージェントが実行するようになります。 この機能を使って Notion などの様々なサービスと GPTs を繋げてみたので、そのデモと GPTs のつくりかたを解説します。 デモ Notion は、API と呼ばれる開発者が Notion のデータを操作し、外部アプリケーションやサービスと連携するための機能が公開されています。そこで、Notion APIOpenAPI スキーマを書いて検索、デ

    GPTsでNotion APIを叩くようにしてみたらやばかった