GPT-3.5ベースのChatGPTのコーディング能力は「古い問題には有効も新しい問題では困難に直面する」ことが明らかに
GoogleやMistral AIなどからプログラミングに特化したAIツールが登場しており、大手テクノロジー企業のCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言するなど、AIによるプログラミングは注目を集めています。そんなAIによるプログラミング能力を分析した研究が公開されており、AIモデルがトレーニングされたタイミングによっては困難に直面することがあることが判明しました。 No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore https://ieeexplore.ieee.org/document/10507163 ChatGPT Code: Is the AI
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた
OpenAIが開発したプラグイン「Code Interpreter」を使用すると、ChatGPTにプログラミングのコードを生成してもらうことが可能ですが、インターネットに接続できないのに加え、使用できるパッケージやアップロードの容量、実行時間などに制限があります。「Open Interpreter」はローカルで動作することでそうした制限を突破し、柔軟にさまざまなプログラムを生成・実行してくれるオープンソースなAIツールとのことなので、実際に使って試してみました。 KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/README_JA.m
もうみんなプログラマーになれるよ｜shi3z
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
57歳の母がエンジニアを目指している
ChatGPT関連のニュースを最初めちゃくちゃ嫌っていたうちの母親（57歳の主婦）が実際に使い始めたらどハマりしてしまったらしい。それだけなら面白いもんだが2ヶ月前、遂に「OpenAIのエンジニアになる」と言い出した。ちなみに母は一度も日本から出たことはないしプログラミングやIT系に勤務した経験もない。 ニューハンプシャー州にあるコミュニティカレッジのオンライン英語学習コースとCamblyというアプリで英会話やライティングを勉強しながら、Pythonやデータ構造、アルゴリズムの勉強をしている。本を読んで色々作りながらPython Certificationsという試験の勉強をしているらしい。 俺は2ヶ月前まで色々パソコンの基本的な使い方やファイルとかフォルダの違いについて教えていたが、もう多分母の方が詳しい。その情熱を数十年前に俺の教育に注いでくれればよかったのに。まあボケ防止にはなるだろ
ChatGPTが新着論文を要約し毎朝メールしてくれる仕組みの作り方 | Antaa Slide
2024年3月13日追記 ・OpneAIのAPI課金システム変更に伴うエラーについて解説。 10月26日追記 ・メールが届かなくなった際に権限の再承認が必要な件。 5月11日追記 ・検索にかかった論文に抄録がない場合、AIが要約を創造(捏造)する件。 4月21日追記 ・作り方のサイトではなく公開されたLINE Botのリンクに切り替え。 ・エラ−429が出た場合4のスライドを追加。 4月10日追記 ・送信トリガーの変更方法のスライドを追加。 ・複数キーワードや雑誌を指定して検索する方法のスライドを追加。 デモコードは、 const PUBMED_QUERY = '(aaa) AND (bbb) AND (("ccc"[Journal]) OR ("ddd"[Journal]))' ・エラー原因をChatGPTに聞くコツについても追記。 4月6日追記 ・エラー429が出た場合の対処法スライド
ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIO
【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
ChatGPTは本当にプログラミングができるのか 自分の本の練習問題で実験した - Qiita
はじめに 「最短コースでわかる」シリーズ、「Pythonで儲かるAIを作る」著者の赤石です。 今、世界中に衝撃を与えているChatGPT。 その機能はあらゆる領域に及んでいますが、その中の一つにプログラミング機能があります。 マンデルブロウの図形を描画させるプログラムを実装したりして、十分びっくりしてはいるのですが、本当に自分で考えてコーディングしているのか。実は、有名なプログラムはテンプレートで覚えているだけなのではないか。 それを試す格好の題材を見つけました。 手前味噌ですが、私の最新刊である「最短コースでわかる Pythonプログラミングとデータ分析」では、各節ごとに、理解度を確認するための練習問題を付けています。そうです、この問題をChatGPTにやらせれば、本当に問題の意味を自然言語として理解し、それに対応したコーディングができているのか、わかるはずです。 ということで、早速試し
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