数学嫌いで毎日マインクラフトばかりやってた生徒が食らいつく授業をGPT-4と考えてみた｜Zun-Beho
本日OpenAI公式ブログでTeaching with AIというタイトルの記事が上がっていたのでGPT-4が一体、どんな感じで自分が教師に役に立つのか聞いてみました。 まずこのブログなんですが、教師がChatGPTに与えるプロンプト例というのがあまり効果的でないように思いました。以下翻訳したものを載せます。 A. レッスンプランを作成するまず、自己紹介をして、教師にどのトピックを教えたいのか、そして生徒の学年は何年かを尋ねてください。教師が返答するまで次に進まないでください。 次に、生徒たちがそのトピックについて既存の知識を持っているか、それともまったく新しいトピックであるかを教師に尋ねてください。もし生徒たちが既存の知識を持っている場合は、教師にそれについて簡単に説明してもらってください。教師が返答するまで次に進まないでください。 その後、教師にこのレッスンで何を生徒に理解させたい、ま
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
便利で面白いGPTを沢山集めました｜IT navi
GPTは、特定のタスクを実行するためにChatGPTをカスタマイズして、アプリのように切り替えて使ったり、他人と共有したりできる便利なツールです。 カスタム指示の強化版と言うこともでき、Webブラウジング、DALL-E 3による画像生成、Code Interpreterを同時に使うこともできます。また、外部のAPIを利用することもできます。 GPTの作成方法GPTの作成方法は、以下のChatGPT研究所さんの記事を参考にしてください。 ChatGPTの左画面のExploreを最初にクリックし、次にCreate a GPTをクリックすると、GPT Builderの操作画面になります。 そこで、Createを選ぶと、ChatGPTと会話しながらGPTを作成し、Configureを選ぶと、直接、具体的な指示を入力してGPTを作成することになります。 このCreateモードとConfigureモー
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
グーグルの大規模言語モデルPaLMのGoogle Colabにおける使い方｜Masayuki Abe
グーグルのPaLM APIのウェイトリストに登録しており、使えるようになりました。今回は、Google ColabでもPaLMを使うことができるので紹介していきます。Colab MagicというPaLMに対するコマンドが用意されております。 最初に、Google Colabで実行するコードです。AIxxxxxxxxxxxxxxは、PaLM API Keyを取得して記載してください。 %pip install -q google-generativeai %load_ext google.generativeai.notebook %env GOOGLE_API_KEY=AIxxxxxxxxxxxxxxx 上記コードは、Google Colabで使用するときのおまじないと考えてください。 PaLM API Keyの取得方法については、以前書いた記事が参考になります。 これで、Google C
Wolfram氏によるChatGPTの仕組みと機能に関する解説について｜IT navi
数式処理システムのMathematicaや質問応答システムのWolfram Alphaを開発したStephen Wolfram氏が「What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?」（ChatGPTは何をしていて、なぜそれがうまく機能するのか？）と題するブログ記事を発表しました。 この記事は、とても分かりやすい言葉で、沢山例を挙げて詳しく説明していますので、ChatGPTの仕組みを理解したいと思っている人には必読の記事だと思います。 ブラウザの翻訳機能を利用して日本語で読むこともできますが、易しい言葉で書かれた文章であるにも関わらず、これを完全に理解するのは簡単なことではありません。 前半は大規模言語モデル、ニューラルネットワーク、Transformerなどの仕組みについて相当詳しく説明しており、後半はChatGPTに関するWolfram氏独自の解
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
Bardの性能をBingやChatGPTと比較してみた｜IT navi
AIチャットボットのBardは、今年2月にGoogleから発表され、3月より米国などで公開されていましたが、4月18日から日本でもウェイトリストに登録すれば使用できるようになりました。 筆者もウェイトリストに登録してすぐにBardが使用できるようになりましたので、早速、その性能をBingやChatGPTと比較してみました。 なお、現在、Bardは日本語に対応していないため、すべて英語でやり取りしています。 Bardは吟遊詩人という意味であり、表紙の絵は、Bing Image Creatorに女性の吟遊詩人を描かせたものです。 １．BardについてBard自身にBardについて聞いてみたところ、回答は以下のとおりでした。 入力 Bardについて教えてください。 Bard Bardは大規模な言語モデルで、情報量が多く包括的であるように訓練されており、会話型AIやチャットボットとも呼ばれます。膨
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｜Anno Takahiro
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
病院で使えるChatGPT命令文３選｜患者視点の医療経営 長 英一郎
ここ数日いくつかのクライアント病院に訪問し、ChatGPTについて議論させていただきました。現場の業務を劇的に改善させる可能性のある命令文（プロンプト）の３選をご紹介させていただきます。 命令文のいずれもシェア、使用は自由です！どんどんパクっていただいて現場の業務効率化に活かしていただきたいです。 患者名などがサンプル命令文に入っていますが、実際に使う場合には学習に使われる場合がありますので、学習されないよう下記のように設定変更をオススメします。 学習されないようチェックを外すChatGPTを使って少しでも医療従事者の皆様が患者さんと接する時間が増えますように。 当直表の作成については、こちらの記事を参考にさせていただきました。genkAIjokyo先生ありがとうございました！ 献立表👇 質問例👇 私は管理栄養士です。病院で高齢者が食べたくなるような朝、昼、夜の３食の献立を考えています
GPT-4に感動して社内業務を人工知能に置き換えようとしている取引先への報告にGPT-4を使って15分で終えた話｜山本一郎（やまもといちろう）
人工知能はものすごく進化しているけどジェネレーティブAIって割と嘘を書いてくるよなあって話は文春で書きました。ジェネリックひろゆきというニュアンスのことを書いたのですが、西村博之のほうが酷いという反響が寄せられたのは印象的でした。そんなもんですかね。 で、コロナ明けというのもあって最近は対面での打ち合わせも増えているところ、足を向けた取引先の社長がGPT-4を試しているとかでやけに感動して「これなら社内業務の足らないところを人工知能が補完するだけじゃなくて、ほぼすべてのジョブフローが人工知能に置き換えられるのでは」などと言い始め、やけに買ってるなあと思うわけですよ。 さすがにそれはちょっとなと思って「それができるなら御社が数年前に導入したサイボウズはもっとうまく稼働しているはずですし、私らみたいなサポート役のベンダーも本来は要らないのでは」という話をしたんですが、社長的にはもう一年後にはス
LMQL(Language Model Query Language)概観｜mah_lab / 西見 公宏
LMQL Playgroundでクエリを試すLMQLには動作を簡単に検証できるPlaygroundが用意されています。ローカルでPlaygroundを起動することもできます。 まずはGetting Startedで紹介されている以下のクエリを実行します。 argmax "Hello[WHO]" from "openai/text-ada-001" where len(WHO) < 10「Run」ボタンをクリックするとOpenAIのAPI KEYを求められるので、入力します。 実行するとModel Responseの枠に結果が表示されます。 LMQLの基本構造LMQLは記法的にはSQLと似ていて、以下のような構造を持っています。 デコーダ節（Decoder Clause）： テキスト生成に使用するデコード・アルゴリズムを指定します。LMQLでは様々なデコード・アルゴリズムを選択することができ
ChatGPTでstep by stepもロールプレイもやめたらプロダクト開発で使える精度になったよ｜MRYY
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
ChatGPTで自然言語処理は終わるのか？で始まった知性・感性の再定義｜ysk_moto
言語処理学会第29回年次大会(NLP2023) に参加しています。 そこで、予定のプログラムの昼休みをつぶして緊急パネルディスカッションが開催されました。 「緊急パネル：ChatGPTで自然言語処理は終わるのか？」 https://www.anlp.jp/nlp2023/#special_panel 本投稿では、その内容を少しだけ振り返ると共に、私の所感も添えて述べたいと思います。 １．パネルの概要東北大学の乾先生がファシリテーションされながら、以下の方々が5分ずつくらいライトニングトークして、その後残り時間でslackの質問を拾いながらフリー議論という形式でした。 ライトニングトークといってもしっかりプレゼンテーションされていて、それぞれ短時間でご自身のスタンスや考えをまとめられていて、さすがでした。 なお、プレゼンテーションスライドは参加登録者のみの取り扱いで、学会参加者に告知されてあ
ChatGPTの規約を読み解く#1｜植田貴之- 法律事務所LAB-01
はじめに法律事務所LAB-01の植田と申します。 今年になってからOpenAIが提供するChatGPTの精度に注目が集まり、個人だけではなく自社のビジネスにChatGPTを組み込んで提供しようとする人が増えてきています。今回のNoteでは、ChatGPTを自社サービスに組み込んで利用することを想定した場合に、どのような論点が発生するのかを検討していきたいと思います。まずは、ChatGPTの規約を分析し、そもそもChatGPTというサービスがどのようなルールを定めているのかを何回かに分けて分析してきたいと思います。 規約の構造についてまず最初にChatGPTに関連する規約の全体像を簡単に説明します。ChatGPT自体は独自の利用規約を有していません。ChatGPTを提供しているOpenAIは、ChatGPTの他に画像生成サービス「DALL·E 2」や音声認識システム「Whisper」など様々
生成系 AI の業務利用ガイドラインを紹介します｜unicco
こんにちは、くふうカンパニーグループである株式会社 Zaim の @unicco です。先週、発表した通り当社では ChatGPT Plus の利用料を全社員に対して補助する制度を始めました。 ここで言及していた「利用ガイドライン」に関して「どんな内容かを知りたい」という問い合わせをいくつか受けましたので、現時点のものをここで紹介しようと思います。 なお策定にあたっては DevOps に強いエンジニア（@bbz662）を中心に、情報セキュリティや危機管理対応を統括する IT 戦略室と法務担当、データサイエンティスト（@koya3to）というグループを横断したチームを作り、約 3 日で完成となりました。 生成系 AI 利用ガイドライン現版ではマイクロソフト社が出資する OpenAI 社が提供する ChatGPT の業務利用に限って記載します。 適宜アップデートしていきます。 ChatGPT
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
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