ChatGPTとLive2Dを利用した、ブラウザで動作する対話型サービス
chilled_remixとは? chilled_remixはStableDiffusionとよばれる画像生成AIで動作する生成モデルの一つで、リアルなアジア系美少女の生成を得意としています。以下の画像はchilled_remixを使用して私が作成した画像です。 リアルなアジア系美少女が得意なStableDiffusion生成モデルには、他に有名なものとしてChilloutMixやChilled_re_genericなどがあります。しかし、これらのモデルは現在商用利用ができません。 一方でchilled_remixは商用利用が可能なため、とても重宝されるモデルとして注目を集めています。 chilled_remixのライセンス表記 chilled_remixはChilled_re_genericのレシピ発案者として知られる鎖城郎郭様によって4/19に公開されました。生成した画像の販売だけでな
The stunning capabilities of ChatGPT, the chatbot from startup OpenAI, has triggered a surge of new interest and investment in artificial intelligence. But late last week, OpenAI’s CEO warned that the research strategy that birthed the bot is played out. It's unclear exactly where future advances will come from. OpenAI has delivered a series of impressive advances in AI that works with language in
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1)AI読者モニター:書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜!ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件: 【前提条件や決まりごと】 # 入力文: 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件: ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文: Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは?、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方(YAMLファイル)、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール:AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク:探す, 探し求める ■ プロンプト:AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の3点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
OpenAIが2023年3月14日に正式発表した「GPT-4」は、ChatGPTなどに用いられたGPT-3.5の性能をさらに超え、「初代iPhone登場時と同等の衝撃を与える存在」と評されています。すさまじい性能を有するGPT-4がどのような影響を生み出しているのか、AIに関するマーケティングの専門家であるサム・ウッズ氏が「生後わずか3週間のGPT-4が作成した14の素晴らしいもの」としてまとめています。 GPT-4 is barely 3 weeks old. It has already made significant contributions to various fields. Here are the 14 incredible things created with GPT-4.— Sam Woods (@samuelwoods_) GPT-4では、テキストだけでなく画像を
AIPRM for ChatGPT とは 「AIPRM for ChatGPT」とはGoogle Chromeの拡張機能のひとつです。インストールするとChatGPTに機能が追加されます。 AIPRM= AI PROMPT MARKETRLACE AIPRM(エーアイ ピーアールエム)は「AI PROMPT MARKETRLACE」の略で、直訳すると「AIプロンプト市場」となります。「プロンプト」というのは、ChatGPTに指示を出すことをさします。このプロンプトに関する様々なテンプレートが公開されていて、ユーザーは目的に応じて選ぶことができます。 例えば、「Software Engine」を選ぶと、PythonやHTML、Javaなどプログラミング言語ごとのプロンプトが一覧に表示されます。 参考:Learnings from 100s of Prompts in AIPRM 各ジャンルに
「ChatGPT、これやって」うまくやってもらうために知っておきたい4つの構成要素2023.04.05 12:0035,351 かみやまたくみ ChatGPTを使っていてわりとあるのが、「変な答えが返ってくる…」。ChatGPTは確かに賢いですが、まだ発展途上でもあり、「聞き方」「言い方」がうまくないとそういう結果になることもあります。 経験上、ChatGPTが微妙にズレた回答をするのは、自分がした質問がごちゃごちゃしているとき。もうちょっと言うと、自分の中で「本当にして欲しいこと」が整理されておらず、質問の後ろに書かれていることが多いです。 対するChatGPTは前にある文言を重要だととらえる傾向にあるように思います。結果として「本当にして欲しいこと」がスルーされたり誤解されたりしてしまう…そんな印象です。 どうしたもんかな…と思っていたら、GitHubで公開されている『Prompt E
どうも。 巷で話題のAIチャットボットChatGPT。 かなり自然な会話が出来るという噂。簡単な小話ならつくれてしまうとか。そのうちプロの小説家を凌駕するような小説を書けるようになるのかも。そうでなくても、今、将棋のプロ棋士がAIで研究するのが当たり前になっているように、そのうち小説もAIに補助されながら書くのが普通になるのかもしれません。 小説でご飯を食べている身としては、やっぱり気になります。そこでちょっと使ってみることにしたんですね。 そしたら思いもしなかった展開に……。 まずは超定番。自分のことを聞いてみるやつからやってみたんです。 僕は自民党の政治家らしいです。読み方違うし……。僕は(はまなか あき)です。 次に、どの程度、フィクションを書けるのか試してみました。 お題は「圧迫面接」。 なるほどね。シーンを書いてと頼むと、脚本になるわけね。しかし、これ、面接だけど全然圧迫面接じゃ
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」とほぼ同じUIでありながら、チャット履歴をフォルダ分けして管理しやすくしたり、ダウンロードしたりできるようにする機能を追加した「Better ChatGPT」が登場したので実際に使ってみました。 New Chat https://bettergpt.chat/ GitHub - ztjhz/BetterChatGPT: Play and chat smarter with Better ChatGPT - an amazing open-source web app with a better UI for exploring OpenAI's ChatGPT API! (Website + Windows + MacOS + Linux) https://github.com/ztjhz/BetterChatGPT#desktop-app まずは
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
マーケターはまさに今、AIを理解しているところであり、公正な立場で言えば、しばらく前から理解を試みている。迅速に対応しなければ、競合他社に先を越される恐れもある。しかし、あまりに素早く動くと、この技術に関する難題のいくつかを回避してしまう危険性がある。 トビー・ダオ氏は、産業機器メーカーのティグレン(Tigren)でマーケティングマネージャーを務めている。ダオ氏は最近、あるAIチャットボット(製品名は不明)を自社ウェブサイトに組み込む可能性を探っていた。 AIチャットボットを導入すれば、顧客エンゲージメントが高まり、カスタマーサポートの質が上がると期待していたからだ。コスト削減を期待していたことは言うまでもない。しかしながら、この製品の導入には多額のコストがかかるうえ、サイト訪問者を助けるどころか、いら立たせる危険があるというのだ。結局、同社は導入を見送った。 往々にして、チャンスとチャレ
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル(Large-scale Language Model, LLM) と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT(OpenAI)、Llama(Meta)、PaLM(Google)があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります: Classification: 感情やポジ
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