MagicUnprotect: This GPT allows to interact with the Unprotect DB to retrieve knowledge about malware evasion techniques. GP(en)T(ester): A cybersec assistant for pentesting guidance. Threat Intel Bot: A specialized GPT for the latest APT threat intelligence. Vulnerability Bot: A specialized GPT on vulnerability, secure code, ransomware attacks SourceCodeAnalysis: Upload any project's source code
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
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2022年末に登場、一躍テクノロジー業界の話題を席巻したAIチャットボット「ChatGPT」 自然な文章で情報を提供するこの「ChatGPT」に対して、ビジネス、ブログ、プログラミング、など、様々な場での活用が期待されています。 OpenAIが開発、サービスを提供してるこの「ChatGPT」のベースとなっている技術が、同じくOpenAIが開発した、自然言語処理AI「GPT-3」です。 膨大なテキストデータを使った機械学習によって、生み出される「GPT-3」の文章は、人間が書いた物と判別できない程 そして、機械学習の訓練によって得た知識を元にして、質問に対し即座に答えを返してくれるので、知りたい事が有る度に、一々”ググる”必要も無い。 そこで一考、「GPT-3」とGoogleスプレッドシートを組み合わせたら、作業効率を向上できるんじゃないか。 本記事では、自然言語処理AI「GPT-3」をGo
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