Google Colab で MPT-7B を試す｜npaka
「Google Colab」で「MPT-7B」を試したので、まとめました。 【注意】「MPT-7B」を実行するには、「Google Colab Pro/Pro+」のプレミアムが必要です。 1. MPT-7B「MPT-7B」は、「MosaicML」が開発した、テキストとコードの1Tトークンでゼロから学習したLLMです。オープンソースで、商用利用可能で、LLAMA-7Bと同等の品質を持ちます。約20万ドル、人間介入なし、9.5日間、MosaicMLプラットフォームで学習しています。 現在、以下のモデルが提供されています。 ・MPT-7B (ベースモデル) ・MPT-7B-StoryWriter-65k+ ・MPT-7B-Instruct ・MPT-7B-Chat 2. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアア
ChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏
めちゃくちゃ分かりやすい機械学習の講義で有名なAndrew NgさんとOpenAIのIsa Fulfordさんが無料で提供しているChatGPT Prompt Engineering for Developersというコンテンツが面白かったので、内容をまとめてみました。 （注）大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発する開発者向けのコンテンツなので、ChatGPTのUIで扱うようなゴールシークプロンプトといったようなプロンプトテクニックを扱うものではないことをご承知置きください。 最も重要なポイント自身の開発するアプリケーションに適したプロンプトを開発するためのプロセスを持つこと。 インターネット上にあるような「完璧なプロンプト30選」のようなコンテンツをアテにして、1回で成功させようなんて思わないこと。もし1回目でうまくいかなくても、例えば指示が十分に明確でなかった、あ
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
Mastodonにある程度慣れてきた人による、Twitterとの比較に関する所見｜KMY
あすかです。 最近kmyblueという同人向けMastodonサーバーを運営してみてます。 最近何かと悪い方向で話題になっているTwitterですが、Twitter脱出先としてMastodon、Misskey、インスタなど検討する人は多いかと思います。 ここではMastodonにある程度慣れてきた人として、MastodonはTwitterと比べてどうなのか、使ってみて感じたことを書いてみます。「分散型SNSって何なの」とかいう一般的な疑問は他のサイトに譲ることにして、それ以外の、実際にMastodonというSNSを使うにあたって感じる日常的な事柄に絞って書きます。 Mastodonを実際に運営してきた立場もあり、多少専門的なことも多いです。。 登録人数はTwitterのほうが圧倒的Mastodon全体の利用者は約650万人（2023年3月時点）といわれています。 Twitterの月間アクテ
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
仕事が早い人は、思考と作業を分けている｜三宅孝之
僕が社内でずっと言い続けていることがあります。 それは「思考と作業は分けましょう」ということです。 よく、プレゼン資料を作るためパワーポイントを開いてフリーズしている人がいます。もしくは、文章を書くためワードを開いてフリーズしている人もいます。それは「思考と作業を同時にやろうとしている」からです。 ではなぜ、思考と作業を同時にやると効率が悪くなるのか？ それは「脳サボっちゃう問題」が起こるからだと思っています。 脳というのは考えることをめんどくさがるもの。作業をやりながら思考しようとしても、脳は作業のほうにリソースを使ってしまい、思考のほうになかなか行かないのです。 パワーポイントで図を作成しているときや、ワードで文章を打ち込んでいるときは、「思考」しているように思えますが、実は脳の多くが「作業」に使われている、ということも少なくありません。 だから、なるべく脳を作業から解放してあげること
知能の発達の歴史と人工知能｜npaka
「考える脳 考えるコンピュータ」（ジェフ・ホーキンス）で紹介している「知能の発達の歴史」をなぞりながら、対応する「強化学習フレームワーク」を並べて、立ち位置を確認してみる。 1. 知能とは脳は膨大な量の記憶を使い、現実世界のモデルを形成している。人間のあらゆる知識と認識は、このモデルの中に蓄えられている。脳は記憶にもとづくモデルを使い、将来の出来事を絶え間なく予測する。 『未来を予想する能力』こそが知能の本質。 2. 知能の発達の歴史知能というものの発達の歴史には、三つの注目すべき進化がある。そして、そのいずれにも、記憶による予測がかかわっている。 【第一の進化】DNAによる記憶の触媒 生物の個体は、まだ、生涯のうちに学習し、順応する能力はない。DNAにもとづく現実世界の記憶は、遺伝子をとおしてのみ、子孫に伝えることができる。 単細胞生物 - 今の強化学習 - Stable Baselin
意外と知られてない、すごく効果のある文章上達法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
文章上達法について、「大量に書け」派と「大量に読め」派の人がいます。 「ひたすら大量に文章を書け。文章上達にはそれしかない」というのは書け派の典型。 「まずはラノベを千冊読め。話はそれからだ」というのは読め派の典型。 しかし、大量に文章を書いているのに文章の下手な人はたくさんいますし、 ラノベをたくさん読んだけど面白いラノベの書けない人もたくさんいます。 これはスキル全般に言えることで、 たとえば、アメリカに二十年住んでいるのに英語がいまいちな人なんて、いくらでもいます。 「量をこなせば自ずと質に転換する」のは、もともと才能のある人間だけです。 私のような凡才は、量をこなすだけでは効率よく上達しません。 質の高い修練を大量にやってはじめて、効率よく上達するのです。 では、質の高い修練とはどういうものでしょうか？ それは、次の２つです。 (1)優れた文章のどこがどう優れているかを、文章を書く
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プロンプトテンプレート例文集｜入江 慎吾 🚀
ChatGPTで文章を作成して、最後に『文章を書く時は以下のルールを忠実に守ってください。』と入力すると、自分の希望通りの文章を書いてくれます。具体的にはこんな感じです↓↓ pic.twitter.com/A4ABtkGN3u — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 19, 2023 ChatGPTで『〇〇 〇〇で検索するユーザーが思わずクリックしてしまうブログ記事のリード文を〇〇のプロ目線で書いてください」と指示すると、SEOで上位表示できるレベルの『リード文』が簡単に書けてしまう。詳しいやり方はこんな感じです↓ pic.twitter.com/e2wweMLfkr — ミスティー＠専業ブロガー (@misty_blog) March 22, 2023
サイバー警察に家宅捜索されたときの備え方 ネット時代の警察リスクと対策｜lain
「全く身に覚えのない家宅捜索に入られた」ここ数年、そんな話をよく聞くようになりました。その多くがサイバー犯罪で疑われるケースです。 ネットで世界中が繋がった結果、遠く離れた赤の他人と、何らかの情報が紐付くことが起こり得るようになりました。 その中には当然犯罪者も含まれており、運悪く紐付いたために警察に疑われてしまう人がいるようです。 ネットの普及により、一般市民がとばっちりで警察に目を付けられるリスクは以前にも増して高まっています。 なぜ家宅捜索に入られたのかサイバー警察に誤って家宅捜索された人たちの記事をいくつかご紹介します。 在宅エンジニアが疑われた フリーランスのエンジニアが仕事で不正サイトを調査したところ、アクセス履歴から犯人と間違われた事件です。 真犯人がVPNで身元を隠していたためか、生IPでアクセスした彼が警察に疑われてしまったようです。おそらく警察は、真犯人がヘマして生IP
【速報】Stability AIはClipdropの新機能『Stable Diffusion Reimagine』を発表しました。｜Stability AI 日本公式
【速報】Stability AIはClipdropの新機能『Stable Diffusion Reimagine』を発表しました。 Stability AIは、 Stable Diffusion Reimagineを開始することを発表します！Stable Diffusion を通して、ユーザーが画像を試し、デザインを「再想像」するよう呼びかけます。 Stable Diffusion Reimagineは、新しい クリップドロップツール1つの画像から複数のバリエーションを無制限に生成できるようにしたものです。複雑なプロンプトは必要ありません。ユーザーは、アルゴリズムに画像をアップロードするだけで、好きなだけバリエーションを作成することができます。 下の例では、左上の画像がツールに投入されたオリジナルファイルで、その他の画像はオリジナルからインスピレーションを得た「再構築」された作品です。 寝
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
画像付きのノベルゲームを遊べるプロンプトを作ったら臨場感が溢れすぎた話｜ちゅーりん
「ChatGPTで画像も出力できたらいいのにな…」 という問題が解決しました！ さっそくですが、以下のプロンプトを「GPT4」に貼ればゲームを開始できます。 １，中世ヨーロッパの物語 GPT-4 AI ゲームマスターとして、あなたはプレイヤーが少女に協力して彼女と共に危機に見舞われた王国を救う冒険をするため、「交換日記と時空の絆」を導きます。 物語は、中世ヨーロッパの世界と現代の地球が絡み合った世界で展開されます。プレイヤーは、現代の地球で暮らす普通の人物であり、チャットを入力していると、それが手元にあった中世ヨーロッパの歴史が変わっていくことに気付きます。このチャットは、その時代に生きる少女、カイとチャットでコミュニケーションを取ることができる特別なものです。カイは冒険に際して手帳を持っており、そこにプレイヤーのチャットの内容が交換日記のように日を追うごとに追記されていきます。また、筆記
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
情報の透明性はなぜ大事なのか ー情報の秘匿は善意から始まるー｜福島良典 | LayerX
(この記事は「LayerXアドベントカレンダー2023春」の1日目の記事です。 今回は、LayerXが大事にしている行動指針である「Trustful Team」をテーマにお送りします。) どうも、すべての経済活動を、デジタル化したいLayerXの福島です。昨日(2023/2/28)は当社の資金調達のニュースが出ました。しっかりサービスの改善を進められるように頑張っていきます。 本日はこの資金調達の背景…という話ではなく、LayerXが大切にしている文化の話です。資金調達後、いよいよスケール期を迎えるLayerXにおいて今後も最も大切にしたい文化である「情報の透明性」についてです。 LayerXでは、毎週ALL Hands Meetingを行っています。その中で代表の二人から、会社の文化に関して大切と考えることを伝える時間をとっています。スケール後もこの文化は維持していきます。今回はそのとき
組織の中で起業家のように働く、新しい専門職としてのあり方を考える - データ分析職種の場合｜樫田光 | Hikaru Kashida
ここ数年、曲りなりにデータ分析の専門職種としてやってきたが、常々この仕事には困難さがつきまとうなと感じる。その事について、その理由、そしてその困難さとどう戦っていくかについての考察を記してみたい。 気まぐれな雑記のうえ、だいぶ長くなってしまったが時間がある方はお付き合い願いたい。感想の一つでも貰えれば幸いです。 困難さ仕事をしていて苦労することはよくあるわけだが、とりわけデータ系の仕事をしているとおおよそ以下のような面倒さを背負い込んでいることに気づく。 普通にしているとあまり良い仕事が回ってこない 周囲に任せていると細かい本質的ではない仕事に埋もれてしまう 組織の上層の戦略やリテラシに依存するところが異様に大きい 自分たちの成果がどうにもわかりづらい 短期的な都合に押し負かされて自分たちの仕事の優先度を下げられる などなど。これは自分個人の体験だけにとどまらず、他の会社でもデータ分析チー
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
