チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか？質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」（GPTベストプラクティス）に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices（英文） 1．明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情

Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに

anond:20230806015455を改訂しました。 追記内容のまとめ・8/6の01:54 元増田を投稿した時からの記載→注釈なし ・8/6～7 元増田を一部修正した記載→【前回追加】表記 ・8/9の00:44 この増田を投稿した時からの記載→【今回追加】表記 ・8/9の13:00頃まで この増田を一部修正した記載→【今回追加２】表記 ・8/10の01:00頃まで この増田をさらに修正した記載→【今回追加３】表記 まあ、ここまで区別しなくてもとも思ったけど、 頂いたコメントを活かして作ったという性格上、この辺はある程度書いた方が不義理にならないかなと思って、こうしました。 なお、更新はここで打ち切ります。だらだら更新されても、見る側もつらいかと思います。この辺が引き際。 （僕はあとは基本オフラインでやります。なお、ブコメはあと一週間くらいは見続けると思います。） どうしても続けたい方が

「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。1回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの白田幹氏。社内向けのChatGPTを改善した時の開発について発表しました。 LLM推進担当の白田氏 白田幹氏：「Vector Storeを使って社内向けのChatGPTの頭を少しだけ良くした話」というところで、ちょっとお話できればと思っています。 はじめに、自己紹介をさせてください。株式会社リンクアンドモチベーションという会社におります、白田幹と申します。2020年新卒入社で、データサイエンティストとしてこれまで働いてきたのですが、「ChatGPT」の登場とともに今はLLM推進担当というところで、基本的には社内に向けてLLM

1枚の画像からAIが動画を生成する、ランウェイ（Runway）社のサービス「Gen-2」が大きな話題になっています。 ランウェイは2018年創業のスタートアップ。もともとStability AIと共同でStable Diffusion用のデータモデルの開発を進めていましたが、現在は完全に独自のサービスを展開しています。画像生成AIはStability AIが先に行ってしまったので、生成AIでの動画作成にフォーカスして、技術開発とサービス展開をしています。今年6月には、Google、NVIDIA、セールスフォースなどから1億4100万ドル（約200億円）の資金調達を受けるなど、生成AI企業のなかでも大きく注目を浴びています。 わずか2分で画像が動画に 今年2月に発表された第1世代の「Gen-1」は、動画をプロンプトに応じて別の動画へと変換する（video to video）サービスでしたが、

ベロシティを生産性指標として扱おうとする組織やチームは多いですが、これは間違った考え方です。 生産性には2種類あり、1つが「物的生産性」、もう1つが「付加価値生産性」です。 ベロシティは単位時間あたりのおおよその生産量を示しており、これは前者の「物的生産性」になります。 一方で、スクラムやアジャイルが目指しているのはプロダクトによる成果であり、重視するのは付加価値です。 スクラムにおいて「付加価値生産性」は「プロダクトによる効果 ÷ 投入資源」となり、これは生産量とは関係ありません。 これを踏まえると、ベロシティはスクラムチーム自身が、現状を把握し、今後の見通しや作業計画を考えるために使うことになります。 例えば、以下の用途に使います。 今回のスプリントで、どれくらいのプロダクトバックログアイテムを完成できそうかを予測する残りのスプリント回数を踏まえると、どのくらいのプロダクトバックログア

3DCGの技術は近年で急速に高まっており、さまざまなゲームやアニメーションなどで高クオリティの映像を作り上げています。しかし、3DCGには「輪郭線が安定しない」という問題があり、なぜそのような問題が起きてどのように解消するのかについて、Adobe Researchの筆頭研究者でありワシントン大学の准教授を務めるコンピューター科学者のアーロン・ハーツマン氏がブログで解説しています。 Occluding Contour Breakthroughs, Part 1: A Surprisingly Hard Problem | Aaron Hertzmann’s blog https://aaronhertzmann.com/2023/07/31/occluding-contours-part-1.html ConTesse: Accurate Occluding Contours for Sub

IBMとNASA、AIプラットフォーム「Hugging Face」で地理空間基盤モデルをオープンソース化 米IBMとオープンソースAIプラットフォームを提供するHugging Faceは8月3日（米国時間）、NASAの衛星データから構築されたIBMの地理空間基盤モデル「watsonx.ai」が、Hugging Face上でオープンに利用可能になることを発表した。これは、Hugging Face上で最大の地理空間基盤モデルで、NASAと共同で構築された初のオープンソースAI基盤モデルになるという。 IBMとNASAが共同開発したこの基盤モデルは、米国本土の1年間にわたるHarmonized Landsat Sentinel-2データ（HLS）を使って学習され、洪水や火事の焼け跡のマッピング用にラベル付けされたデータでファイン・チューニング（微調整）が行われた。 この基盤モデルは、最先端の技術

「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、JBアドバンスト・テクノロジー株式会社の新居田晃史氏。プロンプトエンジニアリングの実践について発表しました。 登壇者の自己紹介 新居田晃史氏：みなさんこんばんは。トップバッターということですが、僕はあまりMLに明るくない人なので、今から「ChatGPT」をいったん触ってみて、「この後何をしていったらいいんだろう？」みたいな、本当に初心者の人に向けてプロンプトエンジニアリングの話をしようかなと思います。よろしくお願いします。 （会場拍手） ちょっと自己紹介です。JBアドバンスト・テクノロジーという会社の先進技術研究所に所属しています。人よりちょっと走るのが速いで

世界最大級のメタバースを、今すぐ、手軽に、楽しく体験！ VR、IP、ゲーム等のサービス開発・販売を手掛ける、姫宮VIGサービス合同会社（本社：埼玉県南埼玉郡宮代町、 代表：中橋　篤）は、世界最大のVRソーシャルプラットフォーム「VRChat」を運営するVRChat社（米国）と、VRChat体験を店舗に導入するための業務提携契約を締結しました。これにより、誰もがすぐに簡単にVRでメタバース空間に入って、VRChatのさまざまな魅力を楽しめる、世界初の店舗型VRChat 体験サービス「スグバース」を、今秋東京にオープン予定です。 今やコンテンツの質・量ともに超充実。あなたの行きたかった世界は「VRChat」の中に、きっとある。 ・VRChatは2015年にサービスを開始した、ソーシャルVRプラットフォームです。それから8年が経過した今、VRChat内のコンテンツは質・量共すさまじい進化を遂げて

はじめにみなさまはAIエージェントという言葉をご存知でしょうか。 ご存知ない方はとりあえずDoryさんの以下の記事を読んで頂けると良いと思う訳ですが、 ざっくりAIエージェントを定義すると、「人がいちいち指示しなくても、自分でやることを考えて、様々なツールを活用して目標に向かってタスクをこなしていくAI」をAIエージェントと呼んでいます。 AIエージェントと比較すると、ChatGPTのようにチャットを介してコミュニケーションするAIは指示待ち人間とも言えます。 どんなに高いパフォーマンスを出すのだとしても人間がいちいち指示を出さないと仕事をしてくれないのはつらいよね、という視点から、自律的に仕事をし続けてくれるAIエージェントはAI活用においてブレイクスルーを起こすのではないかと考えられています。 本当に自律的に仕事をし続けてくれるのだとしたら、ある意味従業員の代替になるわけですし、更にそ

Meta Platformsは米国時間8月1日、テキストから「質の高いリアルな」音楽を生成できる生成人工知能（AI）ツール「AudioCraft」を発表した。 AudioCraftは、Metaの3つの生成AIモデル、「MusicGen」「AudioGen」「EnCodec」で構成されている。MusicGenとAudioGenは、いずれもテキストからサウンドを生成するもので、MusicGenは音楽を、AudioGenは特定の音や効果音を生成する。 「HuggingFace」で公開されているMusicGenにアクセスすれば、デモを再生できる。プロンプトには、聴きたいと思うあらゆる時代のあらゆる種類の音楽を記述できる。Metaは、「バックグラウンドでドラムとシンセサイザーが強く響く、80年代風の迫力あるポップソング」などの例を公開している。 Today we’re sharing details

ワンルーム投資は地獄への片道切符…不動産Gメンが｢素人は絶対に手を出すな｣と警告する理由 空室でも家賃が入ってくる｢サブリース契約｣の落とし穴 家賃収入108万円でも赤字が出るカラクリ サブリースがあると家賃が確実に入ってくる安心感（誤った安心感）があります。 しかし、デメリットもあります。前述のように、入居者から得た家賃の一部が、サブリース業者に手数料として吸い上げられることです。 手数料には明確な基準はなく、新築の時期は家賃の5～10％程度、それ以降では同10～20％程度です。家賃が10万円、手数料10～20％なら、所有者に入ってくるのは8～9万円です。この手数料は大きな負担です。 2500万円の物件を頭金ゼロで購入する例を見ていきましょう。 登記費用と不動産取得税の約100万円のみ、自己資金として用意します（不動産会社が自社物件として販売するので仲介手数料はなしと仮定）。 頭金ゼロで

森 @mori_de_kurasu 日本科学未来館に行ってきたんだけど、音楽の過去現在未来みたいな展示物で「AIが作曲した音源に人が手を加えて発表するようになり、クリエイターもコンテンツも増えるが楽曲を他人に聞いてもらうことは難しくなる。音楽はAIと自分とで作った曲をAIに聴いてもらうものになる」と言っていて、食らった 2023-07-31 17:12:44 森 @mori_de_kurasu 「もはや人間が作るのか機械が作るのか、人間が聴くのか機械が聴くのかすらも些細な違いにすぎず、そこに何らかの感動があればよくなる」と締めくくっていて頭がめちゃくちゃになりながら帰ってきた 2023-07-31 17:22:16 リンク 日本科学未来館 (Miraikan) 日本科学未来館 (Miraikan) 日本科学未来館-Miraikan-の公式サイト。最新テクノロジーから日々の素朴な疑問、地球環

「The Algorithmic Beauty of Plants(植物のアルゴリズム的美しさ)」とは、ポーランドのコンピューター科学者であるプシェミスワフ・プルシンキェヴィチ氏とハンガリーの生物学者であるアリスティド・リンデンマイヤー氏が執筆した書籍で、植物の発生と成長プロセスに現れる特定のパターンをコンピューターシミュレーションで分析した最初の包括的な本として知られています。1990年の初版発行以来繰り返し論文として引用されている他、本書で紹介された植物のアルゴリズム的美しさを、実際のプログラムで再現するといった動きも複数見られています。 (PDFファイル)The Algorithmic Beauty of Plants http://algorithmicbotany.org/papers/abop/abop.pdf 001 Algorithmic Botany: Publicati

AIを導入することで作業の自動化によって労働を奪われた人間がいることは確実であり、AIの安易な導入に対して異を唱える声は多く存在します。しかし、世界中の企業が高騰する開発コストへの対策としてAIツールの導入を検討しており、特にゲーム開発企業で積極的にAIを導入しようとする動きが見られると報じられています。 How AI Is Changing $200 Billion Video Games Industry, Speeding Up New Titles - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-07-25/ai-is-rewriting-the-rules-of-200-billion-games-industry How AI Impact is Revolutionizing the Video Gaming

TOP ニュース Blenderでリアルな腱のシミュレーションを実現したChris Jones氏にインタビュー！　プロジェクトの経緯から技術的なこだわりまで詳細に迫る 2023/07/28 Blenderでリアルな腱のシミュレーションを実現したChris Jones氏にインタビュー！　プロジェクトの経緯から技術的なこだわりまで詳細に迫る Blender CGWORLDではこのデモ映像制作の裏側を探るべく、Jones氏に独占インタビューを実施した。 CGWORLD編集部（以下、CGW）：今回、腱に着目してセットアップした理由と経緯を教えてください。 Jones氏：私は今、人体全体の3DCGモデル制作に取り組んでいまして、この腱のシミュレーションはあくまで途中経過を発信するためのデモです。 私の能力の範囲内で、私が使えるツールを使ってモデルやテクスチャ、アニメーションを手づくりし、最高レベルの

SDXL 1.0をAUTOMATIC1111で動かすにはStability AIが画像生成AIのStable Diffusion 1.5をリリースしたのは2022年10月20日。そこから約9ヶ月経った本日2023年7月27日、高画質な最新バージョンSDXL 1.0の登場となった。まだ全く使いこなせていないが、速報と言うことで、その絵をご覧頂きたい。 Stable Diffusion 1.5とSDXL 1.0の大きな違いはザックリ2点。 学習ベースが512✕512ドットから1,024✕1,024ドットへ 1pass式からBase→Refinerと言う2pass式になった 学習ベースの解像度がこれだけ違うと、当然出てくる絵に差が出る。1passから2passになった技術的な理由はさておき、Baseのままでもそれなりに見れ、更にRefinerを通すと解像度や質感が向上する。 BaseとRefin

現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って