大学の授業でチャットGPTをどう扱うかについての覚え書き
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
CTO 3度目の正直 / My 3rd CTO Career
CTO Meetup #1 in P2B Haus. ビールxCTO といえば P2B Haus https://kichijoji.p2b.haus/
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜安野たかひろ
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
子育てのパイセンたち
教えてください。 いつ頃からゲームや運動する時間が確保できましたか？ 共働きで1歳3ヶ月の娘がいて平日は保育園に預けています。 平日のスケジュールはこんな感じ 6時にまだ寝てる娘ちゃんをかわいそうと思いながら一緒に起床。 ↓ およそ7時まで娘ちゃんにご飯を食べさせる。その間に奥さんはお化粧や洗濯、保育園の支度、その後朝食。 ↓ 娘ちゃんの朝食後に犬の散歩してパン1枚とコーヒーを胃に流し込み、身支度して7時45分に家を出る。 ↓ 保育園に預けてから8時20分に会社着。8時半始業。車通勤です。 ↓ 17時半に会社を出て保育園にお迎え、18時過ぎに帰宅。 ここは夫婦で残業が無くお迎えに行ける方が行くことにしてる。 ↓ 18時半みんなでお風呂。19時半までには娘ちゃんにご飯を食べさせ始めておよそ20時半までには就寝。どちらかが残業だとここがワンオペ。 ↓ 寝かしつけ担当は奥さん。その間に朝洗った洗
【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
【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.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 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）
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"
GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs
【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
非デザイナーの僕が「デザインぽい」ことをする時に使う便利ツール17個｜苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば）
※こちらの記事がはてブの総合人気エントリに入りました！ こんにちは。くるしばです。 元々コンサルタントの仕事をしていましたが、独学でプログラミングを学習し、Webサービスを作って起業しました。 その後個人で開発したサービスを売却したり、また別のIT系の会社を創業したりしています。 去年の8月から下記のTwitterにてプログラミング学習に関して発信し始め、ありがたいことに8000人の方々にフォローして頂きました。 プログラミング初心者に絶対覚えてほしい、ググる時の効率が10倍上がるコツ pic.twitter.com/hK1ZhNavwh — 苦しんでプログラミングを学んだ柴犬（くるしば） (@shiba_program) September 13, 2022 僕は普段はいわゆるPMやエンジニアとして仕事をすることが多いのですが、業務でも個人プロジェクトを作っている時でも 「最低限の見栄え
GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続
UIデザインで、なぜダークモードにおけるグレースケールは難しいのか、人がカラーとコントラストを知覚する感じ方
ライトモードだといい感じのグレースケールが、ダークモードにすると特に暗いグレーあたりのコントラストが低くなることがあります。 これは人がカラーとコントラストを知覚する感じ方に関係があります。どのようなメカニズムでそう感じるのか、ダークモードでもいい感じのグレースケールにするにはどうすればよいのかを解説します。 Darkmode by Dan Holick 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 ダークモードのグレースケールを作成するのが難しいのは、なぜだと思いますか？ それは、人がカラーとコントラストを知覚する感じ方に関係があります 👇
要件定義失敗と改善の歴史 ~ その時、要求・ユーザーストーリーをどうまとめ、どう改善してきたか ~ - 株式会社ヘンリー エンジニアブログ
こんにちは。ヘンリーCEOの逆瀬川です。 開発する上で、難しい部分の一つである要件定義。 最近、社内では「要求仕様」と呼ばれるようになり、要求仕様化のプロセスとフォーマットの改善に取り組んでいます。しかし、3年間にわたって苦労し、失敗と改善を繰り返してきた歴史があります。 本ブログでは、主にプロセスとフォーマットの失敗について触れますので、詳細は割愛します。「ココもっと深く知りたい！」という方は、ぜひカジュアルにお話しましょう。その場で深堀りいただいた内容を元に、更にブログで考察していきたいと思います。 では、過去私たちが体験した5つの時代と今後訪れるだろう要求開発黄金時代についてお話しましょう。 ユースケースで仕様漏れた時代 要求導入混沌時代 要求を全員で書くぞ時代 プロダクト要求と仕様を分けて書き始めた時代 CSと連携して速度が上がり始めた夜明け前 将来訪れるだろう要求開発黄金時代へ
ドメインモデルの完全性と純粋性 - kawasima
ドメインモデルには、完全性と純粋性、そしてアプリケーション性能の3つ全てを同時に満足させることは難しい場合があるという話。
CTO から見た，なぜスタートアップ
初期のソフトウェア設計は壊れがちなのか - Speaker Deck
Speaker Deck This deck requires a password Password
野菜スープを旨くしたい
追記9 野菜煮るんだからコンソメ鶏がらウェイバーハイミーってのは道理ですね。トマトジュース、牛乳（これは味の想像がつかない）、いっそカレー風。フライドオニオンコショウや辛いのはこどもが無理なんだな。酸っぱいのもキビシイ。ニンニクショウガは多分いける。みりん砂糖系。今でも結構甘いと思うからどうだおうか。でも手軽に味変。鯖缶。鯖缶とか冷凍ひき肉は確かに手軽ですな。 煮込み時間は大事とのご意見多数。追記8 レスとか見てると説明不足に気づく。俺説明下手だな。 入れる具材は玉ねぎにんじん大根しめじ、がほぼ固定、他に2、3種類の野菜を入れてる。キャベツか白菜は準レギュラーで盛り盛り入れる厚揚げかガンモか油揚げをよく入れる そういえば、和風洋風を気にしてる人が多いな。俺にはわからん概念だわ。コンソメが薄いからと味噌足すと不味くなるの？追記7 コメント増えてるさんきゅう。 塩を全体の0.009グラム、憶え
山本ゆり『【簡単パスタ】くたくたブロッコリーのスパゲッティと、交換ノートの思い出』
このブログは、どこにでもある材料で、誰にでもできる料理を載せています。 ◆大さじ１杯の生クリーム、卵黄５個分などの「残りどうすんねん」という使い方 ◆ローリエ、バルサミコ酢、ワインビネガー、バーニングマンダラー、備中ぐわ、千歯こき・・・ などオシャレな調味料や必殺技、農具は使いません。 どうぞゆっくりしていってください。軽い気持ちで。足をくずして。みんなでバナナになって。 これめっちゃオススメです！！ ブロッコリーをクタクタに煮て潰してソースにした、イタリアのプーリア地方のパスタが好きなんで、それを真似して作ってみました。プーリア地方では食べたことないけど。（詐欺師か）←そこまで言われなあかんか ブロッコリーは昆布だしと同じうまみ成分のグルタミン酸が多く含まれていて、茎からもゆで汁に旨味がめっちゃ出るんで、調味料が主に塩だけとは思えないぐらい美味しくしあがります。 まあ 正直にんにくの力が
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The Kajitsu Playlist
Ko Harada 🇺🇸🇯🇵 on Twitter: "Chat GPTについて東大 松尾研究所のこの資料がすごくわかりやすい。 後半には 「医療に特化した学習をさせれば、医療専用のChat GPTが作れる」 「ほとんど全てのホワイトカラーに、２～３年以内に影響が出る」 という恐ろしいことがさらっと書かれています。 #ChatGPT https://t.co/0xqp40cVwg"
【悲報】Apple Watch買ったのに時間見る以外使い道ない助けて！！
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
