OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
「OpenAI API」で提供されている「モデル」をまとめました。 ・Model - OpenAI API 1. OpenAI API で提供されている モデル「OpenAI API」で提供されている「モデル」は、次のとおりです。 ・GPT-4o : GPT-4よりも安価で高速な、最も先進的なマルチモーダルフラッグシップモデル ・GPT-4 : GPT-3.5を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・GPT-3.5 : GPT-3を改善し、自然言語やコードを理解し、生成できるモデル ・DALL-E : 自然言語から画像を生成および編集できるモデル ・TTS : テキストを自然な音声に変換できるモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換できるモデル ・Embedding : テキストをベクトル表現に変換できるモデル ・Moderation : テキストが機密または安全か
Google Colab で OpenAI API の Retrieval を試す｜npaka
「Google Colab」で「OpenAI API」の「Retrieval」を試したので、まとめました。 前回 1. Retrieval「Assistant API」は、さまざまなタスクを実行できる強力な「AIアシスタント」を作成するためのAPIです。 「Assistant API」は現在、次の3つのツールをサポートしています。 ・Code Interpreter : Pythonコードを作成して実行 ・Retrieval : モデル外部からの知識を取得 ・Function Calling : 関数のレスポンスを取得 今回は、「Retrieval」を使います。「Retrieval」は、製品情報やユーザーから提供されたドキュメントなど、モデル外部からの知識を取得して、アシスタントを強化します。ファイルをアップロードして「アシスタント」に渡すと、自動的にドキュメントをチャンク化し、埋め込みの
GPT-3.5-Turbo / GPT-4-Turbo 1106のJSONモードの使い方｜shi3z
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
OpenAI Python API Library v1.0 入門｜npaka
「OpenAI Python API Library」のインタフェースが一新されたので、かるくまとめ直しました。 ・OpenAI Python API library v1.1.1 1. OpenAI Python API LibraryPythonで「OpenAI API」にアクセスするには「OpenAI Python API Library」を使います。 2. セットアップColabでのセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install openai(2) 環境変数の準備。 以下のコードの <OpenAI_APIキー> にはOpenAIのサイトで取得できるAPIキーを指定します。(有料) import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OpenAI_APIキー>"(3)
オペレーティング・システムから、オペレーティング・エージェントへ｜深津 貴之 (fladdict)
今回の発表で強く感じたことは、やはりOpenAIの目指すChatGPTが単なるチャットアプリケーションではないということだ。 従来のオペレーティングシステム（OS）はハードウェアとアプリケーションの架け橋である。だがOpenAIはChatGPTを「言語で命令できるオペレーティングエージェント」と位置付け、人生のあらゆるタッチポイントで新たなゲートキーパーとなろうとしているように思える。 IT競争は手前の取り合い歴史を振り返れば、IT競争の常道とは、ゲートウェイを手前に築くことにあったようだ。PCの争いをOSが無意味化し、OSの争いをブラウザが、ブラウザの争いを検索エンジンがと、そしてそれをスマホとアプリが…このようにITの争いは常に手前を争うものだった。こうして一番手前を抑えた企業は、大きな利益を手に入れた。 今、OpenAIの動きは、このメタゲームに大きな変化を加えつつある。 OpenA
OpenAI DevDay で発表された新モデルと新開発ツール まとめ｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
Engineering Manager の自己効力感下がりがち問題｜qsona
Engineering Manager という仕事をしていると、自己効力感が低下する瞬間がけっこうあると感じる。(多分 Engineering に限らない Manager 一般の話も多いと思うけど、ここではその考察はしない) 仕事において自己効力感が高まる状態というのは、たいてい、自分が何か努力して、それによって目に見える成果が出ているときに生まれるのではないかと思う。ところが、Engineering Manager の仕事というのは基本的に、自分以外のみんなが成果を出せている状態をつくることで、それにより絶妙なズレが生まれると感じる。 Engineering Manager の仕事を例にあげると、個々人のサポートをしたり、チームがうまくいくサポートをしたり、チーム間のコミュニケーションラインを整えたり、チームのはざまに落ちてるタスクを拾ったり、必要な人を採用したり、ビジネスや経営から求め
Spotifyのプロダクト戦略をUIの変化から読み解く｜鈴木慎吾 / TSUMIKI INC.
Spotifyのタブバー、いままで5つだったタブが3つになってた。消えたのはBrowseとRadio。BrowseはSearchに統合され、Radioの機能はたぶん消えた。こういうアップデートって勇気がいるが、結果使いやすくなったと思う。 pic.twitter.com/vf1ncj0qjh — 鈴木慎吾 / TSUMIKI INC. (@shingo2000) October 19, 2018 長く使われ続けているサービスでは、新しい機能がどんどん追加されていきます。新しいユーザーを増やしたり、現在のユーザーを引きつけ続けることが主な理由で、Spotifyにも様々な機能が追加されています。それにも関わらず主要なナビゲーションのタブを減らすのは勇気のいる選択だと思いました。プロダクト開発に関わっていると実感しますが、何かを付け加えることよりも何かを削ることのほうがずっと難しいのです。このU
SaaSスタートアップにフルコミットでジョインして半年経ってみて｜sumiren
こんにちは、sumirenです。 半年ほど前に、SIer(CIer)を退職して真のエンジニアリングをやります という記事を書きました。 この記事は、自社サービススタートアップにフルコミットで転職し、半年やってみて感じていることを書くポエムです！ 前回の記事とはテイストが違っていて、未来が明るい・できてる自分かっこいい的なキラキラ話ではないので閲覧注意です。 言い訳ですが、一晩で書いたので文章も少し雑です！🙏 コンテキスト感じていることを解像度高く伝えるため、簡単に近況だったり入社時の目論見を説明します。 近況2023年10月現在、SaaSスタートアップで正社員で働きながら、副業で技術顧問やエンジニアを合計3社やっています。 前職では（前の記事に書いた通り）CIerでマネージャをやりながら、副業で自社サービス企業様をエンジニアとして支援していました。 2023年4月の入社直後は、プロダクト
『GitUI』を使ってターミナルからでも直感的なGit操作を｜NAVITIME_Tech
こんにちは、みみぞうです。 ナビタイムジャパンで『システムや開発環境、チームの改善』を担当しています。 今回はターミナルで動くGitクライアントツール『GitUI』を紹介します。 本稿は以下のいずれかに当てはまるような方をターゲットにしています。 ターミナルで動くGitクライアントツールを探している方 NeovimからシームレスにGitの操作をしたい方 Windowsで使えるGitクライアントツール探しに困っている方 ℹ️ Neovimは、Vimをベース拡張性を考慮してモダンな技術で作られたプロダクトです。 GitUIとは『GitUI』はターミナル上でもGUIのように快適なGit体験を提供するOSSのツールです。 GitUI provides you with the comfort of a git GUI but right in your terminal extrawurst/gi
イラレの生成AIが凄いので Live - 2023/10/11 Adobe MAX 2023｜CreativeEdge Vlog
Adobe Illustraor 28.0に搭載された生成AI（ベクターグラフィックの生成）が衝撃的だったので、このページにまとめていきます。 イラレの生成AIの探求は以下の新しいページに掲載しています 新しいイラレ生成AI関連ページイラレの生成AIでハロウィンのイラストを描こう！ イラレの生成AIでイラストを描くLive - 2023/10/14-15 Adobe Illustrator「イラレの生成AIを探求する」ライブ配信 イラレで生成したベクターグラフィック本日からロスアンゼルスでAdobe MAX 2023がスタートしましたが、遂にAdobe Illustrator（バージョン28.0）に「テキストからベクター生成 (Beta)」が実装されました。Adobe Fireflyのベータ版が登場した時から待機リストに掲載されていたので、いつ搭載されるのか注目していました。 参考：Ill
チーム・組織デザインの良し悪しはプロダクト開発フローの効率を左右する｜mtx2s
依頼、調整、合意、承認、etc. こういったコミュニケーションがチーム境界を越えて頻発すると、ソフトウェアプロダクト開発のフローは遅々として進まなくなります。いずれも、機能追加や機能改善を進める上でのクリティカルパスを引き伸ばす要因を生み出すからです。 機能追加や機能改善といったひとつひとつの開発は、アイデアを生み出し、それを価値に変えるまでのフローです。フローが進む過程で、組織内の様々な人の手で、様々なタスクが実行されます。その全てを1つのチームで完結することは、プロダクトの規模が大きくなるほど困難になり、より多くの人々が関わるようになります。そこに、チーム境界を越えた「依頼、調整、合意、承認」といったコミュニケーションが発生するのです。 開発フローのクリティカルパスを悪化させるこのようなコミュニケーションの頻度をどれだけ減らせるか。組織設計、チーム設計で最も注視すべき観点の1つは、そこ
ChatGPTのDALL-E 3による画像コントロール｜IT navi
ChatGPTの新しい画像生成AIのDALL-E 3は、かなり自由に画像をコントロールすることができます。 １．リアル画像のコントロール＞20代の日本人女性の写真を作成してください。 生成された画像＞３番目の女性の眼鏡をはずして、喜怒哀楽の表情を見せてください。 生成された画像※１枚目の画像以外は眼鏡をはずしてくれませんでした。また、喜、怒、哀の表情は描いてくれましたが、楽の画像は生成できませんでした。 ＞この女の子を、１．走らせてください。２．座らせてください。３．ジャンプさせてください。４．逆立ちさせてください。 生成された画像※３枚目までは上半身だけの画像なので、ジャンプしているかどうかはよく分かりません。４枚目はちゃんと逆立ちしています。 ＞縦長画像にして、全身を見せてください。 生成された画像４枚目の画像※これで、３枚目の画像がちゃんとジャンプしていることが分かります。４枚目は、
Mistral-Instruct-7Bで日本語WikipediaからJSON形式でクイズを作ることに成功した｜shi3z
高性能と名高いMistral-Instruct-7Bで日本語WikipediaからJSON形式でクイズを作ることに成功。これで日本語版データセットの開発が捗るはず。 とりあえず機内での実験のためGGUF(8bit)で試した。GGUFで動くならGPUならもっと動くだろう >>> data={"prompt":"""<s>[INS]以下の説明文を読みなさい[/INS] ... 樋口 真嗣（ひぐち しんじ、1965年9月22日 - ）は、日本の特技監督・映画監督・映像作家・装幀家。 ... ガイナックス、GONZO、Motor/lieZを経てオーバーロード所属。アニメ特撮アーカイブ機構副理事長や、IT企業のユビキタスエンターテインメントにおいてチーフ・ビジョナリー・オフィサーも務める。 ... 愛称は「シンちゃん」（由来などは#人物像で詳述）。妻は、スタジオジブリでのハーモニー処理をしている高屋
AIを語りたいなら最低限Pythonをやるべき。足し算より簡単なんだから｜shi3z
昨日は新潟県長岡市に行って、市役所の職員向けと、一般向けに二回の講演を行った。 市役所の職員からの質問事項をよく読むと、ChatGPTを闇雲に何にでも使おうとして苦戦している姿が見てとれた。 たとえばこんな感じだ。 ⚪︎時に東京駅につく新幹線を予約したいとChatGPTに言ったが、公式サイトをチェックしろと言われた 我々からすればその回答は当たり前なのだが、闇雲になんでもChatGPTでやろうとするとこうなってしまうという典型的な例だった。当たり前だが、その目的ならえきねっと一択だ。 ChatGPTには限界がある。しかも低い。 だから通常はPluginと組み合わせたり、プログラムから呼び出したりするという「工夫」が必要になる。 GPTを使うプログラムを書くのはものすごく簡単だ。 たぶんプログラムの世界でも最も簡単な部類だろう。 たとえば僕がプログラムでGPTを使おうかなと思った時、こんなふ
今話題のドメイン名オークションの仕組み｜徳丸 浩
NTTドコモのサービスだったドコモ口座のドメイン名docomokouza.jpがドメイン名オークションにかけられて402万円という高値で落札されて話題になっています。 「ドコモ口座」のドメイン、落札される 402万円で - ITmedia NEWS まだ金融機関などから当該ドメインへのリンクなどが残っているので、フィッシングや詐欺サイトなどに悪用される懸念が表明されているところではありますが、この記事では、ドメイン名オークションの仕組みについて説明します。 ドメイン名のライフサイクルたまたま同時期に、EPARKの関連会社アイフラッグが運営していたsweetsguide.jpがオークションにかけられ、Srgr0さんがブログで時系列の説明をされているので引用します。時系列的には今回のdocomokouza.jpも同じだと思われます。 今回の流れ ・2023年05月08日 サイト閉鎖のリリース
プログラマブルな基盤を売るということ ~100年企業を目指して~｜Seiji Takahashi@ベースマキナ
ポエムです！ 長いのでまとめローコード・ノーコードという言葉の括りは大きな意味をもたず、「プログラマブル」という表現が妥当 プログラマブルな基盤を作って売ることは、課題解決の幅を最大化する。複利でのアセット積み上げが可能で、ひいてはコンパウンド・スタートアップの地盤を作りやすい利点がある この基盤は最初から覚悟を決めて作らないと、後追いで構築するのが難しいため商材としての希少性が高い プログラマブルな基盤は、売り手に高い課題探索・抽象化能力と海外サービスへの強い関心が求められる こうした基盤を事業として成長させることは、将来「Sell work, not software」の時代が来たとしても生き残る手立てを作る最良の手段になりうる まとめても長いですね… はじめに皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋と申します。 現在弊社では、ソフトウェアエンジニアの
【緑色変】算数の教養がほとんどなかったプログラマがAtCoderを4年やって緑になれた話｜きりみんちゃんノート
こんばんみんみん。 バーチャル幼女プログラマーという肩書でインターネットをやっているきりみんちゃんというものです。 競技プログラミングのAtCoderというサービスに日々取り組んでいるんですが、この度めでたく緑レートになることが出来ました。 いわゆる色変エントリというやつです。 で、誰？3年前にこんなエントリを書いた者です。 VTuberをやったり絵を描いたりしてる社会人エンジニアです。 専門分野はAndroidでしたが、最近はフルスタックエンジニアを目指してフロントエンドやバックエンドなどをやっています。 現在のAtCoderコミュニティの中心層は理系の学生やもともと数学がかなり好きなタイプの人たちです。 一方きりみんちゃんはプログラマでありながら数学にコンプレックスがあり、それどころか小学2年までしか義務教育を受けていないため、中学、高校レベルの基礎的な数学の教養が全くありませんでした
GitHub Copilot Chat の使い方｜npaka
2. GitHub Copilot Chatの開始「GitHub Copilot Chat」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub Copilot」のセットアップ。 「GitHub Copilot」のセットアップが必要です。 (2) VSCodeの拡張機能で「GitHub Copilot Chat」をインストール。 (3) チャットタブが追加されるので、クリック。 (4) チャットのメッセージボックスに質問を入力。 コードを開いて「このコードを説明して」と頼むと、次のように説明してくれました。 エディタでコードが選択されている場合、Copilot は選択した範囲に質問を絞り込みます。 3. スラッシュコマンド「Copilot」がより適切な回答を提供できるように、「スラッシュコマンド」を使用して質問のトピックを選択できます。 ・/explain : 選択したコードがどのように
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非モテ男性の為の女性とのコミュニケーションの始め方｜rei
