行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
リンクとボタンを｢押せる｣だけでデザインしない
リンクとボタンのビジュアルが似たものもしくは同じものになる理由のひとつに「押せる」[1]という共通点があるからだと思っている。 ビジュアルを似たもの・同じものにするかどうかは状況により判断されるので、そこに画一的な優劣は存在しない。しかしリンクとボタンは明確に異なる機能や振る舞いをもっている。その振る舞いやそれに対するユーザーのメンタルモデルから結果ビジュアルが同じになるのならいいのだが、ただ単純に「押せる」ことだけを基準にデザインされてしまうのは具合が悪い。このエントリーでは、リンクとボタンをデザインするにあたって「押せる」だけではなく、他にも判断材料となるものがあることを共有したいと思う。 前提と定義 今回の話はウェブブラウザで動作するUIを前提に考える。途中で言及するが、リンクがURLに関係していることと、URLをユーザーが意図的に変更できることが大きく関係するので、ネイティブアプリ
ACT-1: Transformer for Actions
ACT-1: Transformer for Actions September 14, 2022 — Adept Team AI has moved at an incredible pace in the last few years. Scaling up Transformers has led to remarkable capabilities in language (e.g., GPT-3, PaLM, Chinchilla), code (e.g., Codex, AlphaCode), and image generation (e.g., DALL-E, Imagen). At Adept, we are building the next frontier of models that can take actions in the digital world—th
ブラウザなどのツール操作を簡単に自動化できるAI「ACT-1」が登場
AIスタートアップのAdeptが、デジタルツールを使用するように訓練された大規模なTransformerモデル「ACT-1」を発表しました。ACT-1はブラウザで何が起こっているかを監視し、クリック・入力・スクロールなどの特定アクションを実行できるChrome拡張機能に接続されており、操作を自動化できます。 ACT-1: Transformer for Actions https://www.adept.ai/act ACT-1は、ユーザーの高度な要求を受け止め、それを実行することができます。ユーザーはテキストボックスにコマンドを入力するだけで、あとはACT-1が実行します。 ACT-1への指示は、ブラウザ上に表示されるポップアップに英語で入力して行います。例えば「ヒューストンで4人家族が住む家を探してほしい、予算は60万ドル(約8400万円)」と入力します。 すると、物件の検索サイトでヒ
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