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GPT-4を利用した長文原稿自動生成プログラムの紹介｜IT navi
以下の記事は、アウトライン及び原稿の自動生成プログラムによって作成したものです。 通常、GPT-4で長い文章を作成する場合は、最初に全体のアウトラインを作成し、部分ごとに分割して文章を生成して、最後に全体を統合する必要がありますが、このプログラムは、その手順を一括でできるようにしたものです。プログラムは記事の後に紹介します。 第1章: AIの浸透と今後のビジネスへの影響1. はじめにa. AIの重要性と現代ビジネスへの適応 近年、人工知能（AI）の急速な発展とその浸透がビジネス界に大きな影響を与えています。今や、AI技術は製造業からサービス業、さらには情報産業まで幅広く利用されており、企業が生き残るためには、この新技術に適応し実用化しなければならない時代となっています。そこで、本章ではこれまでのAI技術の進化とその局面を明らかにし、今後のビジネスに与える影響について検証します。 b. AI
大規模言語モデルで変わるMLシステム開発
GPTはじめ大規模言語モデルの登場により、MLシステム開発にもパラダイムシフトが起こっています。流れが速すぎてやや混沌としてきたので、プロンプトエンジニアリングの考え方をはじめとした新しい概念について有用な引用と共に交通整理をしてみました。 今から始めたい人はまずこれを読むと、どんな点に配慮すべきかが…
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
パナ子会社、“GPT”利用の独自AIアシスタントを全社員に 漏えい防ぎつつ生産性向上へ
パナソニックグループのパナソニックコネクト（東京都中央区）は3月16日、大規模言語モデル「GPT-3.5」をベースにしたAIアシスタント「ConnectGPT」を国内の全社員向けに提供していると発表した。生産性向上が目的で、2月17日から導入しているという。 ConnectGPTは、クラウドサービス「Microsoft Azure」上で米OpenAIのサービスが使える「Azure OpenAI Service」を活用して開発した。社員はイントラネット上からサービスにアクセスし、テキストベースで質問ができる。 入力した情報は一定時間が過ぎたら消去し、米Microsoftによる二次利用もないという。開発に利用したAzure OpenAI Serviceは、ユーザーからの申請があった場合はデータを記録しない形での利用に応じることを明記している。一定の基準を満たした顧客から申し出があった場合、ログ
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など
［速報］マイクロソフト、ChatGPTベースの「Microsoft 365 Copilot」を発表。AIがExcelの数字を分析しグラフ化、PowerPointを自動生成、長いメールを要約など マイクロソフトはオンラインイベント「The Future of Work: Reinventing Productivity with AI」を開催し、Microsoft 365にChatGPTベースのAI機能を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。 Microsoft 365 Copilotは今後数カ月以内にWordやExcel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどすべてのプロダクティビティ製品群に搭載される予定。利用料金やライセンス形態などは今後発表予定とのこと。 デモで紹介されたMicrosoft 365 Copilotの主なポイントをまとめま
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表
［速報］マイクロソフト、自然言語で誰でもアプリケーション開発が可能になる「Copilot in Power Automate」「Copilot in Power Apps」発表 マイクロソフトはローコードでスマートフォン用の業務アプリケーションを開発する「Power Apps」と、CRMなどの既存の業務アプリケーションを組み合わせて新たな業務アプリケーションを開発できる「Power Automate」にChatGPTベースのAIを組み込んだ「Copilot in Power Apps」および「Copilot in Power Automate」を発表しました。 いずれも自然言語でCopilotに作りたいアプリケーションの内容を伝えると自動的にアプリケーションが生成される機能を備えており、プログラマだけでなく、あらゆるビジネスマンがアプリケーションを開発できるようになると期待されます。 これ
LlamaIndexを使ってAWS CDKの記事200本以上でインデックスを作りOpenAIに質問してみた | DevelopersIO
はじめに CX事業本部アーキテクトチームの佐藤智樹です。 今回はタイトルの通り、LlamaIndexを使いOpenAIにAWS CDKに関する記事（DevelopersIOのもの)を200本以上でインデックスを作り、どのような返答が返ってくるのか試してみました。LlamaIndexとは、簡単な実装で個別のインデックスを作成しOpenAIのモデルに対して問い合わせできるインターフェースです。詳細は以下をご確認ください。 インデックスの対象となる記事 AWS CDKのタグが付いている記事で、2021年12月21日から2023年3月8日までの合計240本の記事を対象にします。こちらで1つのAWS CDKというジャンルに対してどれほど正確に回答できるようになっていくのか確認します。 やってみた ここからはOpenAIのキー設定やインデックス作成用のコード、回答に対してどんな結果を返すのか確認します
GPT-3のトークン数制限(text-davinci-003: This model's maximum context length is 4097 tokens) - 朝から昼寝(こちらは旧URLです)
概要 API経由でGPT-3を利用していると、"This model's maximum context length is 4097 tokens,…"というエラーが返ってきました。 本記事では、このエラーについてまとめておきます。 本記事の目的 GPT-3のAPIを使用する際のトークン数制限について理解する。 概要 エラー概要 GPT-3のtext-davinci-003モデルは4097トークンまで 対処は、promptを短くするか、max_tokensを小さくすること 補足事項 トークンとは Tokenizerの動作確認ツール 扱えるトークン数の上限(context length) 制限値は4097か4096か4000か まとめ 参考情報、関連記事等 エラー概要 Googleスプレッドシートにて、GAS経由でGPT-3のAPIにリクエストした際、以下のエラーが返ってきました。 Thi
クリエイターの時代
クリエイターの時代 2023.03.11 Updated by Ryo Shimizu on March 11, 2023, 15:48 pm JST ChatGPTが流行り過ぎている。 来週にはGPT-4が出るという話になっていて、しかもGPT-3は1750億パラメータであるのに対し、GPT-4は100兆パラメータと言われている。 普通に考えて単位が桁違いにおかしいのだが、そもそもそんなに巨大なニューラルネットワークが学習できてしまったことも驚きだが、実用的に使うためには信じられないくらい大規模な機械が必要になる。 まだ出てもいないGPT-4を警戒しても仕方ないので、むしろGPT-4が出る前の今のタイミングだからこそ、敢えて「ChatGPTブームの終わりは近い」と予測してみたい。 なぜか? 第一に、ChatGPTは、簡単に使え過ぎてしまう。 朝思いついて昼には新しいアプリができてしまう。
ChatGPT APIの運用で必須のツール: LangChainの使い方まとめ (1) - Qiita
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
言語の壁を打ち破る：GPT with 多言語インデックス - Qiita
この記事を読むと嬉しいこと 言語の壁を越えた、グローバルAIを作れます！ = GPTに英語と日本語、中国語、フランス語…の情報をまとめてインプットし、質問に答えさせることが出来ます！ """「Harry Potter（英語）」と「ぼっち・ざ・ろっく！」の情報をまとめて与えた後で質問をした時の回答""" # before index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、何を教えているかは不明です。 # after index.query("ハリーの学校では、何を教えている？日本語で答えて") # -> ハリーの学校では、魔法と魔法使いの学問を教えています。 背景・課題 今大人気のGPTに、外部情報を繋ぐGPT Indexが物凄い勢いで使われています。一方で、この仕組みを無邪気に使おうとすると、OpenAIに課金しまくることになり、お
GPT for Excel, Word, Google Sheets and Docs
Clean lists with GPT for Excel and SheetsThe GPT_FILL function of our GPT extension for Excel and Google Sheets offers an easy and intuitive solution to quickly clean and standardize any list of data. You only need to show it a few examples of what you want, and it will replicate the same format throughout your data set - perfect for mass cleaning! Generate tags with GPT for Excel and SheetsGPT fo
GPTシリーズの限界と非連続的な進歩について
GPTシリーズの限界と非連続的な進歩について 2023.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2023, 09:04 am JST 先日、秋葉原の3331で開催されたテクノエッジ主催イベントでは、StableDiffusionを開発したStability.AIのジェリー・チーさんと、THE GUILDの深津貴之さんと筆者の三人で鼎談した。 残念ながらイベントのアーカイブは残っておらず、80人の席は全て即完売。 改めて考えると、会場が小さすぎるしチケットが安すぎる。 まあそれはいいとして、懇親会ではTwitterやnoteでしか見たことがなかった生成AI業界のスターたちに挨拶できて非常に嬉しかった。 講演の感想をいただく中で、「Scaling Lawについての話が一番面白かった」と言われたので、昔もこの連載でとりあげた気がするが、再度この段
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenをDockerで手軽に動かす
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
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https://twitter.com/_darger/status/1627301304912715776
GitHub - masuidrive/slack-summarizer: OpenAI's ChatGPT API to create and post a summary of a Slack public channel.
GitHub - run-llama/llama_index: LlamaIndex is a data framework for your LLM applications
GitHub - seratch/ChatGPT-in-Slack: Swift demonstration of how to build a Slack app that enables end-users to interact with a ChatGPT bot
