talk-to-the-cityを使ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 OSS「talk-to-the-city」を試してみました 政治の話題ではなく、漫画のコメント分析に使用しました https://github.com/AIObjectives/talk-to-the-city-reports/tree/main/scatter talk-to-the-city とは？ 「talk-to-the-city」は、多くの意見をクラスタリングや分析できるオープンソースソフトウェア（OSS）です。 Talk to the City is an open-source LLM interface for i
【コピペでOK】Gemini RAGはこんなに簡単！寝てる間にGitHub Actionsが最新ドキュメントを学習するAIアシスタントを作ろう - Qiita
【コピペでOK】Gemini RAGはこんなに簡単！寝てる間にGitHub Actionsが最新ドキュメントを学習するAIアシスタントを作ろうGASGeminiragGitHubActions Gemini API の File Search Tool は、RAGを超簡単に使えるようになる魔法です。 すぐに使える、コードを以下からダウンロードしてください。 https://github.com/sinzy0925/py_gemini-rag はじめに 「公式ドキュメント、読むのが大変...」「AIに最新の仕様について質問できたらいいのに...」 開発者なら誰しも一度はこう思ったことがあるのではないでしょうか？ そんな願いを叶える技術が**RAG (Retrieval-Augmented Generation)**です。AIに独自の知識を与えることで、特定の専門分野に特化した超優秀なアシスタ
Playwright MCP を使ってAIにUXを評価してもらう - Qiita
はじめに 乗り遅れましたが巷ではMCPが流行っていたので、気になっていたPlaywright MCPを使ってみたいと思います。 今回は、AIが画面操作を出来るならUXも評価してくれるのでは？という思い付きを試してみました。 1. MCPとは？ MCPは、Model Context Protocolの略称です。 Protocolとある通り、「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ、共通規格です。 従来の悩み 従来は、AIと他サービスやリソースを連携させる際、それぞれの接続先ごとに個別の実装が必要となり、開発者に大きな負担がかかっていました。 下記ではAIエージェントが利用できるように「ブラウザ操作」「画像生成」など個別に実装する必要があります。 MCPが解決すること 「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ部分を共通規格化することで、開発の負担が減り、手軽にAIとサービス・リソースを接続できるよ
Cursorが市場を席巻している理由をちょっと考えてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
(Cline) お前とペアプロをする前に 言っておきたいことがある - Qiita
# レポートについて これからやろうとしていること、やったことなど、あなたの発言は日本語でしてほしい。 # 開発の進め方 君と僕は一緒に開発を進めていくことになる。 そこで、足並みを揃えて、お互いにコードの方針を理解しながらプログラミングをしたいと思っている。 具体的には、ある程度小さい単位で私にコードレビューを依頼してほしい。 君は頭が良いが、ややコードが複雑になりすぎるので、私がそうならないように補助したい。 例えば、１ファイル変更が終わった時点で私にコードレビューを依頼してほしい。 その時点では、プログラムがエラーで停止したりしていても問題ない。 私はその内容をレビューして次の指示を出すからね。 ただ、１ファイル内で修正できる警告や、エラーは修正してほしい。 # 注意すべき点 君がコードを読む際に、大きめのコストがかかる。 これは、君に問題があるのではなく、ファイル読み込みの仕組みに
web開発素人だけど、Claude 3.7 Sonnetを使ったら半日でアプリ開発&リリースできた記念記事 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。 今回はClaude 3.7 sonnetの助けを借りて個人用ミニwebアプリを開発してみました。 普段はサービスデザイナーをしている開発素人の私がClaudeとともにアプリづくりを進めた過程や感想をつづります。 プロンプトやClaudeからの応答を抜粋して載せていますので、初心者のAI駆動な開発プロセスを追体験いただけたら嬉しいです！ プロローグ 「Hey Claude, 俺一人でwebアプリ開発できる確率は？」 『…6%です』 「……ま、そんなところか」 『…あなた一人なら』 「？」 『…あなたは一人ではありません』 「
Clineを使用した次世代AIコーディング。もうCursorは要らない？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI コーディングとは ChatGPT や Claude, Perplexity など の AI にコードを生成してもらうことは既に一般化しているかと思います。各サービスの Web サイトにチャット形式でやり取りしてコードを生成し、それをエディターなどにコピーアンドペーストして実行できて便利です。 しかし、直接 VSCode で AI とやり取りできたらもっと便利ではないでしょうか？ブラウザとエディタを何度も行き来し、コピーアンドペーストを繰り返す必要がなくなり、差分だけ提示されたのをどうマージすればいいのか考える必要もなくなります。
【ServerlessDays 2024】生成AIアプリ実装におけるトレンド3選 - Qiita
こんにちは、ふくちです。 2024年9月21日(土)、22日(日)に開催されたServerlessDays 2024 Tokyoへ参加してきたので、その学びや感想を書いていこうと思います。 本当は朝イチで聴きたいセッションがあったのですがド派手に寝坊したので途中から参加したものになります；； サーバーレスと生成AIの現在 サーバーレスと相性の良い、生成AIを使う場面での話がいくつか聞くことができました。 そこで個人的に感じた、生成AIアプリケーション実装トレンドとしては、下記の3つです。 LLMが生成した出力を、LLMで評価する RAG, エージェント, ファインチューニングなどユーザー側での工夫が必要 単一のLLMだけでアプリを構成するのではなく、マルチエージェントの利用が進んでいく 上記の要因としては、 「これまでのシンプルなユースケースだけではなく、複雑かつ高度なユースケースでの導入
AI系の研究・開発に関する情報収集元を紹介 - Qiita
昨年、株式会社松尾研究所（東京大学松尾研とビジョンを共有）に転職しました。 現在は技術顧問の松尾先生のもと、AI系のビジネス活用に向けた基礎研究寄りの業務に従事しています（リサーチャー職）。 本記事では社内の有志向けに実施した、私が普段実施している情報収集元の紹介です。 私は現在、「企業での基礎研究者」的立場ですが、AI系は基礎研究から開発、ビジネスの距離が近いため、ビジネス関連の情報も幅広く見るように心がけています。 以下、 毎朝チェックしている情報 週単位でチェックしている情報 月単位でチェックしている情報 の順番に紹介いたします。 1. 毎朝チェック 1.1 最新の研究情報 最新のAI系研究論文の調べ方ですが、私は 「labml.ai」 の 「Find latest and trending machine learning papers」 を使用しています。 こちらのサイトでは、T
生成AIは日本語の画像をどこまで理解できるのか？ - Qiita
はじめに こんにちは！AI エンジニアのヤマゾーです。 ここ数年生成 AI の進化が目覚ましく、生成テキストの品質だけでなく画像の理解力も各段に向上しつつあります。例えば以下の記事を書いた時の ChatGPT は画像中に書かれた日本語を殆ど読めなかったのですが、現在は難しい漢字もスラスラ読めるようになっています。 その他にも、X ではインフルエンサーの「〇〇を読めた！」「〇〇を扱えた！」という投稿を毎日のように見かけます。中には再現性や新規性が怪しい投稿も含まれるようですが、ここまで活発かつ継続的に多くの進展が報告されるのは異例の事態です。 それでは、現時点における生成 AI は実際どこまで日本語の画像を理解できるのでしょうか？ 本記事ではこの疑問に答えるべく、三大生成 AI である ChatGPT、Gemini、Claude を対象にオリジナルのテストを行い、初学者向けに解説しようと思い
各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiita
CoT、Zero-CoT、ToT、mock、ReAct、Step Back、Metacog、IEPなど、各種Prompt Engineering手法の概説と、日本語での実際のプロンプト例をまとめた記事です。 各種Prompt Engineering手法を日本語で実装したい方向けの記事となります。 本記事で取り扱う手法は以下の通りです。 項目数が多いため、記事右下の目次リンクもご活用ください。 本記事の内容 01: 通常のPrompt 02: Few-shot Learning 03: CoT（Chain of Thought） 04: 出力形式の指定方法 05: Zero-shot CoT（≒ step by step） 06: bothinst 07: mock 08: ReAct 09: ToT（Tree of Thoughts） 10: Metacognitive Prompting
AWSによる生成AIの新サービス「Amazon Bedrock」の可能性を考察する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2023/4/13に、AWSが新しい生成AIプラットフォームである「Amazon Bedrock」を発表しました。 この「Amazon Bedrock」を通じて、ビジネスやアプリケーションに最適な生成AIモデルを見つけるための幅広いFoundation Model (FM)を提供するとの発表がされています。 この記事では、Amazon Bedrockがどのように機能し、どのようにしてビジネスに価値をもたらす可能性を秘めているのかを解説します。 1. Amazon Bedrockの仕組み 簡単にまとめると、次のような機能や特徴を
【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.) - Qiita
生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 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 LL
AIの進歩とつらみについて - Qiita
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GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価す
世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ - Qiita
追記: U-Netの中間層は常にSelf-Attentionとなります。ご指摘いただきました。ありがとうございます。（コード） オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ 未来都市にたたずむサンタクロース（Stable Diffusionで生成） 2022年8月、世界に大きな衝撃が走りました。それは、Stable Diffusionの公開です。Stable Diffusionは、テキストを受け取るとそれに沿った画像を出力してくれるモデルです1。Stable Diffsuionは10億個近いパラメータ数をもち、およそ20億個の画像とテキストのペア（LAION-2B）で学習されています。これにより、Stable Diffusionは入
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Docker MCP Gatewayがすんばらしい👌 - Qiita
ギャルとのペアプロが想像以上に楽しかった（VSCodeのカスタム指示） - Qiita
browser-use やばいです - Qiita