ChatGPTはどこまで雑な仕様でコードを書けるのかLINE Botを作らせてみた(GPT-4) - Qiita
最近すっかりChatGPT(GPT-4)にハマっています。 GPT-4にバージョンアップして、日本語でのやり取りがとても自然になったのにも正直驚いていますが、それとプログラマー的にはもっと衝撃なのが「かなり雑な仕様でもちゃんと動くコードを書いてくれる」こと。 ということで、今回はChatGPTがどこまで雑な仕様でコードを書けるのか試してみることにしました。 題材としては、この間作ったAIレシピbotのGAS版を作らせてみることにしました。 実験の手順としては、まずはカッチリ仕様を提示するバージョンで試してみて、徐々に提示する仕様を雑にしてみようかと思います。ChatGPTは文脈を記憶する特性があるので、毎回チャットをリセットして記憶を消去しています。使用したのはWeb版のChatGPT Pro(GPT-4)です。 結論を先に書くと、かなりヤバい結果です。めちゃくちゃ雑なほぼ丸投げの指示でも
Google Spreadsheet をサービスアカウントに共有せずにGoogle Spreadsheet APIから読みだす方法 - Qiita
Google Spreadsheet をサービスアカウントに共有せずにGoogle Spreadsheet APIから読みだす方法GoogleSpreadSheetGoogleCloud いやそれ、 サービスアカウントに共有しなくても出来ます から… というわけで本記事を書いてみました。尚、以下の条件で書いています。 言語に依らず cURL のみでのプロセスを記載 個人のアカウントのGoogleアカウント(Google Workspaceではないアカウント)でも使える 読み出したいスプレッドシートには既に必要な権限が用意されている サービスアカウントではなく読むべき人のアカウントが正しく設定されている前提 概要 ざっくり以下の事を行います。 事前準備 GCP でプロジェクトを作る プロジェクトでGoogle Spreadsheet APIを利用できるようにする OAuth2.0クライアント
ChatGPTのプロンプトデザイン、そして業務利用とその課題点について - Qiita
みなさんChatGPT使ってますかぁぁぁぁぁぁぁぁ！！！！ 今この世界で最もアツいツール。 それは、そう、当然「ChatGPT」 ご存じ世界最強のChatBotです。 ChatGPTとは、見たいなことはググればいくらでも見つかるのでここでは語りません。 この記事では具体的なChatGPTの利用方法と「業務利用」におけるその課題点について語っていきます。 GPTの利用方法 ChatGPT ChatGPTは以下から利用できます。 https://chat.openai.com/ GPT-3.5と呼ばれる旧来のモデルでも相当ヤバかったですが、GPT-4になってからは手が付けられない化け物になっていて、Twitterなど界隈ではとても盛り上がっていますね。 GPT-4を利用したチャットは月20$の「ChatGPT Plus」であればお試しできるのでぜひ。 使ってみれば分かりますが、激安です。 更に
驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWSエンジニアの役割が変化する?!〜 - Qiita
驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWSエンジニアの役割が変化する?!〜AWSCDKChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPTGPT-4 はじめに ChatGPTがリリースされて日々、会話しては衝撃を受けています。 現在AWSエンジニアとして働いていますが、自分たちの働き方も大きく変わるのでは？！と感じて色々ChatGPTの使い方、自分達の働き方を模索しています。 AWSでのサーバレスAPIの作成をChatGPTに依頼たらどうなるのか？ という事を現時点（2023/3/19のGPT-4)のChatGPTで試しながら、結果を元に自分たちの働き方がどう変わるのか考えてみたいと思います。 ChatGPTとは ChatGPTとは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルです。 自然言語処理の能力が非常に高く、チャットベースで依頼・質問する事で質問応
GPT-4は青色コーダーの夢を見るか - Qiita
はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT-4が完全自動でチャレンジした場合のことだと思われます。 GPT-4が書いたコードを人間がレビューすることでバグを修正し、より難しい問題が解ける可能性があると 筆者は考えました。 TL; DR ChatGPTを用いてAtCoder Beginners Con
ChatGPTで作るSQLがヤバい※Oracleの話多め - Qiita
n番煎じ、今更ながら…。 ChatGPTは過去遊びでしか使ったことがなかったのですが、 今、超長文SQL群を改修してまして、何重にもなった副問合せと集計関数を読み解くのに疲れて…ChatGPTに手を出しました。 そして、 え！！ChatGPTやばい！！ 介護は必要だけどすぐ形にしてくれるしなんなら私より知識あるわ！！ 只今、職を失いました！！ ってなったので、この衝撃を書き残しておこうと思います。 やりたいこと 作るSQLの要件はざっくり、 dba_hist_sysstatから、physical readsなど各統計情報のvalueの増分値を取得する 統計情報種別毎・1日毎に、1ヶ月間集計 日時判別のために、dba_hist_snapshotと結合する valueには累積値が入っている。ただし、インスタンス再起動があるとリセットされる。 つまり、「累積だから」と直前のスナップショットのva
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
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るために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
Kubernetesの新ツール「kpt」を試してみた - Qiita
先日KubernetesのPodcastを聞いていたところ、kptなるツールがリリースされたと知り、早速試してみました。 kptとは GoogleがOSSとして開発・公開している、Kubernetes用の設定管理ツールです。ちなみに「けぷと」と発音します。アジャイルのふりかえりの手法の1つと同じですね。 公式ページ アナウンス 2020年3月30日にアナウンスが出たばかりで、公開されたてのホヤホヤです。 Kubernetesで、設定すべき箇所が似通っているサービスを複数起動したいような場合に威力を発揮するツールです。具体的には、以下のように使用します。 各サービスで共用できるKubernetesのリソースファイル（.yaml）群を用意する リソースファイル内で、サービス毎に設定を変更する箇所をテンプレート化しておく 上記ファイル群をまとめて、GitHubリポジトリに格納しておく サービス毎
AWSエンジニアロードマップ2023 - Qiita
・AWSの学習順序を「路線図風」にまとめました。 ・黄色の丸は重要な項目です。 ・「AWS完全未経験」の方であれば、目安は「3ヶ月」の学習期間で「SAA資格に合格」が標準です。 （経験者であれば、より短い期間で合格が可能です。） ・SAA合格後は他資格の学習と合わせて、ハンズオンを中心に手を動かす学習を推奨します。 ChatGPTでも、ここまでのロードマップは出せないはず⛅️ 1週目：AWS基礎知識(AWS Basics) まずは「AWS」と「従来型のITインフラ環境」について整理していきましょう。 なぜAWSがこれほど世間から求められているのか？AWSのどのような点がメリットなのかについて理解するのが大切です。 オンプレミスのデメリットは ・多額の初期費用が必要 ・キャパシティの予測が必要 ・通常、サーバー購入から設置まで1ヶ月程度かかる などがあります。 一方、AWSは利用した分だけ支
ChatGPT（GPT-4）にE2E自動テストを書かせてみた - Qiita
2023/3/15は完全にGPT-4の話題でもちきりでした。 私も触ってみたところ「これはすごい」と思ったので即課金して色々試していまして、 本業の一部であるE2Eの自動テストを書かせたらどうなるんだろう、を試してみました。 条件など テスト対象はHOTEL PLANISPHERE - テスト自動化練習サイト いつもお世話になっております ChatGPTとのやりとりはModel: GPT-4で3/15~16にかけて E2E自動テストを書かせてみた まずは最初の依頼。 次のサイトに対して、自動E2Eテストを作成したいです。 Python, Playwright, pytestのテストコードを書いてください。 https://hotel.testplanisphere.dev/ja/ ChatGPTが出力したPython+Playwrightのコード これに対する返答が以下です。 --ここから
GPT-4に無理やり画像を認識させてみるテスト - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はGPT-4に強引に画像を読み込ませて行きたいと思います。 やりたいこと 言語モデルのIncontext Learning能力だけで画像を認識させる なにが面白いのか Computer Visionは非常におもしろい研究領域であり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やTransformerを画像認識の領域に広げたVision Transformerは超おもろいです。 先日発表されたVirtual ChatGPTは既存研究を組み合わせ、VQA(画像をもちいた質問回答)や画像編集を行うことを可能にしています。 これらの研究はさらに進歩し、動画領域などに進んでいくことでしょう。 さて、今回はそれを忘れます。ﾊﾞｲﾊﾞｰｲ ﾏﾀﾈｰ 今日やりたいのは、言語モデルのIncontext Learning
AIの進歩とつらみについて - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はAIの進歩にともなうヒトの役割にかんするポエムを書いていきます！ なにについて書いてある文章か AI※の進歩ってすごいよね AIがなんでもできるようになったら、ヒトは何を思うか ※AIって気軽に使う世界になったのもすごい. なお、MicrosoftはすでにAGI as a serviceについて考えている: https://thegenerality.com/agi/ さいきん思うこと 言語モデルや生成モデルの進歩は凄まじくて、どんどん知的な活動がAIに置き換えられて行きそうな空気を感じます。じっさい、イラストを描くことやプログラミングを実装することなどは、かなりできるようになってきています。 今回は、こうした人間しか出来ないと思われていたことが、どんどんAIができてくることによって、何が起き
Terraform v1.4でのTF_PLUGIN_CACHE_DIRと.terraform.lock.hclの挙動変更 - Qiita
はじめに Terraform v1.4がリリースされました。 上記のアナウンスでは特に言及されてないのですが、v1.4のUpgrade Guideに以下のような記載があり、TF_PLUGIN_CACHE_DIRと.terraform.lock.hclの組み合わせの挙動が若干変更になっています。 Provider caching during terraform init This change affects those who rely upon global provider caching and not the dependency lock file. terraform init now ignores entries in the optional global provider cache directory unless they match a checksum alr
AWSにおけるアプリケーションのログ記録のベストプラクティス - Qiita
はじめに アプリケーションログは、アプリケーションの動作状況をログファイルに記録するプロセスです。アプリケーションよって、この動作状況は1つ以上のファイルに記録することが多いです。このログファイルは、セキュリティとパフォーマンスの分析の実行、アプリの問題のトラブルシューティングなどに役立ちます。この記事では、ログ、ログの種類およびAWSのCloudwatLogsサービスについて説明したいと思います。 各個人によって好きなAWSサービスがそれぞれだと思います。これが正解という訳ではありませんが、参考にしてただければと思います。 対象者 AWSでログの記録に興味がある方。 AWSでワークロードを運用している担当者。 ログレベル ログレベルについて皆さんご存じだと思いますが、主に３種類のログがあります。 レベル 説明
GitHub Actions上でgit commitするときにgit userをどうするか - Qiita
GitHub Actions上で変更をコミットしたい GitHub Actions上で変更をコミットしたいケースがある。例えばGitHub Actions上でlintを実行して修正を自動反映したいケース。 このときgit configコマンドでどのユーザのcommitにするか指定する必要がある。 実際にはどのユーザを指定すればよいか。 ユーザの設定方法 GitHub Actions上で git config user.email <メールアドレス> を実行する。 GitHubではgit userのメールアドレスでユーザ識別されるので、GitHubユーザで登録したメールアドレスと一致していればよい。 on: push jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - run: | date > g
【Docker】build時に詳細なログを出力する - Qiita
build時のログを詳細に出力する デフォルトではdocker compose buildなどを実行すると以下のように出力されます。 % docker compose build --no-cache [+] Building 18.3s (27/27) FINISHED => [rails-gitlint-test2_web internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 32B 0.0s => [rails-gitlint-test2_api internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 828B 0.0s => [rails-gitlint-te
コンテナ向けデプロイツールMRSKを試してみる - Qiita
3行まとめ MRSKは「コンテナ時代のCapistrano（Capistrano for Containers）」的なデプロイツール。すごくDHHぽい。 $5くらいの素のcompute instanceがHerokuみたいに使えるようになる(ただしDBやS3やRedisは必要に応じて別途用意する前提、合わせて別インスタンスで立ち上げる機能もあり) 37Signalsではproductionで使ってるようだけどまだまだ荒削りなので、しばらくは一緒に開発したいくらいの勢いで使いたい人向け MRSKとは MRSKはRailsの創始者DHHが新しく作ったデプロイツールです。 初コミットは2023年の1月7日ということで真新しいプロダクトなのですが、中身を見るとあまり新しそうに見えないというか、今どきのクラウドネイティブな世界観から見ると正直懐かしい感じもあります。なんで今これが作られたのでしょうか
AWSサーバーレス環境でのロギング - Qiita
はじめに 最近、プロジェクトで運用回りの設計を行う機会があったので、その際に学習したことをまとめました。AWSのLambdaなどを使っている方でロギングに興味があるけど、まだ良く理解できていないという方のためになれば幸いです。ここではサーバレス環境でのロギングの基本について解説しています。 また、監視に関した記事も投稿していますので、そちらも興味がございましたら一読下さい。 ログ戦略 マイクロサービスの場合、ログ戦略がとても重要になってきます。 マイクロサービスは複数のサービスから構成されているため、ログ戦略を間違えると調査が困難になり得るからです。ただし、AWSの場合は何でもかんでもログを出力するのは間違いです。標準的なログ出力機能を備えているサービスも多いため、重複が多くなりコスト増につながります。つまり、適切なログのみを出力する必要があります。 Lambdaのログ戦略 開発環境と本番
AWSでアクセスキーが漏洩した時に検知・削除する仕組みを実装する - Qiita
初めに IAMのアクセスキーが漏洩してしまった際に、漏洩を検知して対象のIAMアクセスキーを削除する仕組みを作る必要があったのでその内容について記載します。 構成 Trusted Adviserのルールを利用してEventBridegeで検知し、SNSを利用して通知し、Step FunctionsとLambdaで検知したIAMアクセスキーを削除します。 構成としては以下のようになります。 ※この構成はTrusted Adviserがバージニア北部リージョンでしか情報を取得できない関係で、バージニア北部リージョンで作成する必要があります。 今回は以下のTrusted Advisor toolsを参考にしました。 Trusted Adviser Trusted Adviserでは有効化しておけば特に設定しておくことはないです。 「漏洩したアクセスキー」のルールを使用してIAMアクセスキーの漏洩
Pythonのパッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい！」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
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