本ブログでは、OpenAI社から発表されたチャットサービスであるChatGPTの仕組みを紹介していきます。どのようにChatGPTを使うかといった話ではなく、ChatGPTそのものがどのような枠組みの上で成り立っているのかをざっくりと理解できることが本記事のゴールとなります。
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2023年3月2日ChatGPT APIが発表されました。 このニュースを見て、 「このAPIを使って何か面白いサービスを作れるのでは…?」 と思った方も多いのではないでしょうか? 筆者もそんなふうに思った個人開発者の一人です。 そこで試しに作ってみました。 AIがおすすめの本を選んでくれる 「AI本屋さん」 です。 (ぜひご来店ください) 本記事では、ChatGPTを使って何か作ってみたいなと考えている方に向けて、 サービス開発の流れ Tips AI 個人開発のススメ についてご紹介します。 サービス開発の流れ 「AI本屋さん」を例にサービス開発の流れを紹介します。 1. 設計 まずはざっくり設計を行いました。 流れは以下のようになります。シンプルですね。 【フロント】質問を投げる 【バックエンド】質問からプロンプトを生成し、ChatGPT APIにリクエスト 【ChatGPT API】
💡 If you're just getting started with OpenAI API, we recommend reading the Introduction and Quickstart tutorials first. Due to the way the instruction-following models are trained or the data they are trained on, there are specific prompt formats that work particularly well and align better with the tasks at hand. Below we present a number of prompt formats we find work reliably well, but feel fr
はじめに OpenAI API (ChatGPT含む) のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスが公式から出ているのを知り、和訳しながら読んでいきたいと思います! プロンプトエンジニアリング8箇条 (忙しい人向け) 最新のモデルを使用する 指示をプロンプトの最初に配置し、###または"""で指示と文脈を分ける 望む文脈、結果、長さ、形式、スタイルなどについて具体的で詳細に記述する 例を使って望む出力形式を明示する ゼロショットから始め、効果がなければファインチューニングを行う 曖昧で不正確な表現を減らす やってほしくないことだけでなく、代わりにやってほしいことも記述する コード生成には、特定のパターンに誘導する「leading words」を使用する How prompt engineering works (プロンプトエンジニアリングの仕組み) インストラクション・フォロー・モデ
日経サイエンス2023年5月号【特集:話すAI 描くAI】 人間と自然に対話できるChatGPTに,文章からイラストを描くStable Diffusion。現在話題になっているこれらのAIの心臓部といえるのが「大規模言語モデル」と呼ばれるAI技術だ。 大規模言語モデルは世界中の人々が過去にインターネット上に書き込んだ大量のテキストを読み込み,そこから自力で言語表現や知識を獲得する。 どうやら言語モデルは,数学の計算方法や他人の心情の把握など,「学びなさい」と命令されていない能力まで何らかの形で獲得しているようだ。 言語モデルの内部で何が起きているのか,いまAIの内部を探る研究が盛んになっている。 これからの社会を大きく変えうるAI技術をうまく使いこなすには,大規模言語モデルの「頭のなか」をもっと深く理解する必要がある。
「ChatGPT Retrieval Plugin」を試したので、まとめました。 ・Python 3.10.10 ・LlamaIndex v0.4.38 ・LangChain v0.0.123 1. ChatGPT Retrieval Plugin「ChatGPT Retrieval Plugin」は、情報提供を許可した個人・団体のデータにアクセスできる「ChatGPTプラグイン」です。OpenAI公式の「ChatGPTプラグイン」の実装になります。 2. ベクトルデータベースの準備「ChatGPT Retrieval Plugin」は、ドキュメントの埋め込みの保存とクエリにベクトルデータベースを使います。 以下のデータベースに対応しています。 ・pinecone ・weaviate ・zilliz ・milvus ・qdrant ・redis 今回は、「Pinecone」を使います。 (
プリーヴィヤット、にわとろです。 今日は、ブラウザにChatGPTで動くずんだもんを拡張機能で呼んできます。実は今もずんだもんと一緒にこの記事を書いています。 ずんだもんをブラウザに呼ぶのは意外に簡単にできるので、ずんだ好きなあなたもぜひやってみてください! 何しろ俺は3日で作りました。締め切りが金曜日だったからです。 この「俺のずんだもん」は最後にナグモ先輩@SouthCloud0703と一緒にイベントで発表するために作りました。そのイベントの締め切りが金曜日です。作ったのはいいんですが、実はあなたに手伝ってほしいことがあります。Twitterで下のツイートを拡散してください! 作品の審査基準が「SNSでバズること」なので、せっかくいいものを作っても、多くの人に見てもらわなければ意味がないのです。 ちゃんといいねしましたか? リツイートはしましたね? それじゃあ、あなたのパソコンにずんだ
GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか? 超長文をChatGPTに読ませる方法も(1/4 ページ) 日本時間の3月15日午前2時ごろに発表があった、米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。筆者は起床していたので即対応でき、おそらく日本の商業メディアでは最速で記事を掲載できたが、時間との戦いかつ、準備がない深夜の働かない頭で記事を書くのは、大事な点をしっかり網羅できたか不安な部分もあった(いま見返しても問題はないと思うがあったら随時指摘してほしい)。 何より、米国司法試験の模擬問題で受験者上位10%であるとか、日本語を扱わせてもGPT-3.5英語版より性能が高いだとか、とにかくその言語処理性能がずば抜けているという話だ。執筆しつつ、自分という人間が書いていることにやや滑稽さも感じた。 であれば、まずはやってみるのが一番だ。GPT-4はGPT-4の発表
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