こんにちは。BizOpsエンジニアのにっしーです。 データ分析やOps自動化の仕事をしています。 昨今世界を賑わせているChatGPTですが、「どう業務で使うのかいまいちわからない。。」と感じている方が多いのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTを使った業務改善の実践例を3つ紹介します。 私がお手伝いしているmicroCMS社での実例で、業務をまるっと置き換えるというよりは業務の一部を切り出して担当してもらおう、というお話です。 プロンプトも載せています。参考になれば幸いです。 なお、自動化ツールにはpipedreamを採用していますが、Zapier、makeほか自前実装でも実現可能です。自社に最適なツールを選択してください。 📮 バックオフィス部門の効率化：問い合わせの分類 会社の問い合わせフォームから営業の連絡ばかり来てうんざりしませんか？ できれば必要な問い合わせだけに

Photo by Kindel Media ピックアップ：How to navigate today’s conversational AI and text generative landscape OpenAIの対話型AI「ChatGPT」がAPIを公開し、そのバージョンを3.5から4に引き上げたことで、世の中の景色がガラリと変わってしまったと感じている人も多いのではないでしょうか。この領域の第一人者、松尾豊教授のインタビューにも結構な反響が集まりました。 半年から1年で世界は変わるーーChatGPTが起こす変革、東大松尾教授一問一答 軽くおさらいしておくと、ChatGPTはOpenAIのGPT言語モデルをベースに構築されており、会話への参加、質問への回答、文章生成、コードのデバッグ、感情分析の実施、言語の翻訳など、さまざまな機能を提供してくれます。最新バージョンの4では、テキストのみ

【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

IT業界において大規模言語AIサービス「ChatGPT」が大盛り上がりだ。2023年に入ってからはあらゆる業界の企業がChatGPTを使ったサービスをこぞって発表している。IT超大手GAFAMも続々大規模言語AIの活用方針を打ち出している。 そんなChatGPTはどうやってここまでの人気を得るに至ったのか。日本語特化の大規模言語AIを開発してきた東大発ベンチャー・ELYZA（東京都文京区）は3月16日の発表会で、今この業界で何が起きているのかを、歴史とともに解説した。 GAFAMが続々アプローチ　IT業界が一瞬でAIカラーに染まる ChatGPTは2022年11月の公開以降、飛ぶ鳥を落とす勢いでユーザーを獲得してきた。ユーザー数はリリースから5日で100万人、2カ月で1億人を突破した。米Microsoftは開発元の米OpenAIにもともと10億ドルを出資していたが、ChatGPT登場後さら

はじめに 2023年3月15日未明、OpenAIから GPT-4がリリースされ、Google CloudからはVertexAIの新機能として Generative AIが追加され、Generative AI App Builderのリリースが発表されました!! 奇しくも同日発表となったそれぞれのサービスに関してリリースドキュメントが公開されているので、要点を絞って両方紹介できればと思います 同時にGenerativeAIに関するサービスが発表されるあたり、この業界（この業界に閉じない可能性の方が高いけど）の歴史の分岐点にいる感じしますね サマリ (GPT-4) GPT-4は多くの学術的ベンチマークで 人間レベル（しかも成績優秀者）の性能を発揮し、既存の機械学習ベンチマークにおいても 他の先端モデルの精度を上回っている GPT-4はマルチモーダルなモデルであり、インプットとして画像とテキスト

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はLangChainの使い方について書いていこうと思います。 ChatGPT API の欠点について LangChainについて書く前に、ChatGPT APIの使いづらい部分をまとめていきたいと思います。 これを考えておくと、なぜLangChainが必要であるかということがわかり、さらに今後どのような機能が搭載されうるか/されるべきかということがわかります。 ChatGPT APIを使う際の難しい部分は一般的に以下のようにまとめられます。 プロンプトの共通化や管理が面倒くさい 最近の事実をベースとした質問-応答が難しい 最大の入出力合計が4096トークン(約3000字)であるため、長い情報を持たせることがしづらい ExcelやCSV、PDF等を直接読み込ませることができない 出力の処理のチェーンの

Robloxがテキストプロンプトで車が瞬時に変わることを示している様子 （前回からのつづき）ユーザーが作成したコンテンツをジェネレーティブAIと組み合わせると、アマチュアとプロフェッショナルの間のギャップを埋めることができる、とNastaly氏はGamesBeatとのインタビューで話してくれた。 「非常に創造的であってもツールを持っていない人がいます。AIは実際に、プロフェッショナルとコミュニティのどこかにいてコンテンツを作成したいと思っている人々との間のギャップを埋めることになるでしょう。このギャップがゼロになることはありません。しかし、ジェネレーティブAIが行うことは、本質的に創造的である私たち一人ひとりが、独自の方法で創造性を高められるようにすることです」 Nastaly氏は、ジェネレーティブAIがアーティストや企業が所有する著作権を侵害する作品を作成するリスクがあることを認めている

こんにちは、画像生成AIでひたすら猫のイラストを生成している じょじお（＠jojio‗illust）です。 この記事にStable Diffusionのモデルをぼちぼちとまとめています。随時更新予定です。

こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ

はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま

2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/

某kaggleコンペでPolarsの日本語投稿があってから日本での認知度が急速に広まったPolars. 使い方は以下の良質な記事にお任せして、マニアックな機能を紹介しよう。にしてもVaexは普及せずだった。。 超高速DataFrameライブラリー「Polars」について pandasから移行する人向け polars使用ガイド テーブルデータ処理に悩むあなたに朗報！Polarsの使い方を徹底解説　その１：基本編 Polarsでデータサイエンス100本ノックを解く（前編） 2023年2月18日現在での実行環境 import polars as pl pl.show_versions() ---Version info--- Polars: 0.16.6 Index type: UInt32 Platform: Linux-5.15.79.1-microsoft-standard-WSL2-x8

GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。　https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。　https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日（金）8時〜9時  (＊25日英語版追加） テーマ

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はじめに 2022年はDALL-E 2を嚆矢として画像生成AIが登場・普及して、まさに「画像生成AI元年」と呼ぶにふさわしい年でした。2023年になってChatGPTが大きく注目されていますが、テキストから動画あるいは3Dオブジェクトを生成する次世代生成AIの登場も期待されています。そこでこの記事では、次世代生成AIの先駆事例を紹介します。 3Dオブジェクト生成AI Googleの「DreamFusion」 Googleは2022年9月29日、テキストから3Dオブジェクトを生成するモデルDreamFusionを発表しました。同モデルを使えば、例えば「リュックを背負った豚」のような初めて生成される3Dオブジェクトを制作できます。 DreamFusionの特筆すべき特徴は、学習データにテキストと3Dオブジェクトをペアにしたデータセットを用いていないことです。同モデルは3Dオブジェクトを生成する