【はぇ〜】識者「ChatGPTは頭が悪い奴には使いこなせない」→馬鹿でも使いこなす方法が発見される : ライフハックちゃんねる弐式
2024年06月15日 【はぇ〜】識者「ChatGPTは頭が悪い奴には使いこなせない」→馬鹿でも使いこなす方法が発見される Tweet 23コメント ｜2024年06月15日 12:30｜Web・テクノロジー｜Edit AI使いこなすのに質問力がいる問題。 最初にAIへ、「質問者は質問能力がないから、雑な質問に色々察して問を引き出したあとに、最高のプロンプトを生成して、それを実行してくれや」 って言えば、質問力ないユーザーもニッコリ。— 深津 貴之 / THE GUILD (@fladdict) June 13, 2024 これ、よくおすすめしています。ChatGPTやGeminiをうまく使いこなせない一番の理由は「単に聞き方が良くない」というケースが多いんですが、 質問力を身につけよう、とか考えるより、さっさと質問自体を作ってもらうのが楽です。… https://t.co/xs0vEQO
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
だれにでも苦手な業務はあるもの。もしあなたが会議のメモを作成したり、表計算の数式を割り出したりするのをおっくうに感じているのなら、いっそこれらのタスクをAIにまかせて自動化してしまうのも手です。 そこで活用したいのが、米Anthropic（アンスロピック）社が提供している生成AI「Claude（クロード）」向けに開発された、ビジネスや個人的なタスクに最適化されたプロンプトライブラリーです。 プロンプトとは、対話型AIとのやりとりにおいてユーザーが入力する文章のこと。Anthropicが提案する定型プロンプトとデータを入力すれば、Claudeが特定のタスクを狙い通りにこなしてくれるので、仕事の効率化が期待できそうです。 生成AI「Claude」とはScreenshot: 山田ちとら via AnthropicAnthropicは「人間のような知性を持つAI」の開発を目指し、GoogleとOp
デザインプロセスに生成 AI を取り入れる実験 ~プロンプト全公開~ - Techtouch Developers Blog
デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ
エリートだった金融業界の人間が「軒並み失業」の危機…人間を超える投資AIの「ヤバすぎる実力」（小林 啓倫） @moneygendai
進む金融でのAI活用 さまざまな業界でAI（人工知能）の活用が取り組まれているが、なかでも以前から導入が進んでいた場所のひとつが金融だ。たとえば証券取引の分野では、アルゴリズムトレード（アルゴリズム取引）といって、機械に一定のルールを与えて自律的に取引させる試みが2000年よりも前から行われている。 それは今でいう「AI」とは比べ物にならないほど初歩的なものだったが、次第に高度化され、現在では多くの取引が機械的に行われるようになっている。たとえばある調査によれば、欧米などの主要金融市場における取引の6～7割が、このアルゴリズムトレードによって行われていると見られるそうだ。 また最近では、スマートフォンの普及を追い風に、株式投資や資産運用の支援をAIが行う個人向けアプリも登場している。こちらは既に使っていて馴染み深い、という方も多いだろう。AIが支援してくれる内容はさまざまだが、最新のアプリ
【GPTs×業務活用】職場で神扱いされるGPTsを使った業務効率化・自動化事例10選 | WEEL
メディア事業部AIライターの大竹です。 2023年11月に登場したChatGPTのGPTs機能の導入は、ChatGPTアップデートの中でも特に大きな印象をユーザーに与え話題となりました GPTsとは、自分好みに調整したChatGPTを作成できる機能。以前までは、毎回プロンプトを入力して出力の方向性を指示していましたが、GPTsを活用すればそうした手間がなくなります。作成したGPTsは他人と共有が可能。公開されているGPTsを活用することで業務効率を大幅に高められます。 今回は業務活用に役立つGPTsを紹介します。仕事の負担が大幅に軽減されるので、ぜひ最後までお読みください。 GPTsの活用事例【業務活用編】 ChatGPTは世界中に膨大な利用者数がいるため、作成・共有されているGPTsも数多く存在します。性能幅は大きいですが、中には業務で役立つケースも。ここでは、仕事で絶対に使いたくなるG
人だと正解率92％なのに、GPT-4だと15％になる新型テスト集「GAIA」 米Metaなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaや米HuggingFaceなどに所属する研究者らが発表した論文「GAIA: a benchmark for General AI Assistants」は、難しいタスクではなく、人間にとって簡単なタスクを達成する大規模言語モデル（LLM）を評価するためのベンチマークを提案している。この研究は、人間が日常で当たり前に実行してほしいタスクを正確にこなすLLM構築を目指すためのテスト集である。 現在のベンチマークは、人間にとってより困難なタスクを求めており、LLMには数学や法律などの複雑なタスクや、一貫性のある本を書くなどの複雑な課題が
生成AIの活用事例 10選｜masa_kazama
「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」をミッションに、医療プラットフォームを提供しているUbie株式会社の@masa_kazamaです。 この記事は#Ubieアドベントカレンダー5日目にエントリーしています。 今年は生成AI一色の1年でした。Ubieでは、生成AIをプロダクト活用と社内生産性向上の観点で取り組んでいます。(取り組みの詳細は、こちらの記事で紹介しています。) この記事では、社内生産性向上観点で、社内の業務プロセスに溶け込んでいて、なくてはならない使い方になっている事例を10個ご紹介します。その中のいくつかは、実際に生産性が倍以上になっていたり、外部委託のコストが半分になったりしています。この記事が、生成AIを活用している人や活用していきたい人のご参考になれば幸いです。 プロダクト活用にもいくつか事例が出ており、問診の内容を大規模言語モデル(LLM)を活用して要約する機能
もし明日、上司に「GPT-4を作れ」と言われたら？ Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
これ、かなり革命的。自分のChatGPTが作れる「GPTs」 (1/4)
OpenAIは11月6日、開発者向けイベント「OpenAI DevDay 2023」を開催した。 開発者向けというだけあり、発表内容は「GPT-4 Turbo」をはじめとする新モデルやAPIについてが多かったが、ChatGPTに関するものもいくつか発表された。 中でも注目はオリジナルのチャットボットを作れる「GPTs」および、作ったものを販売できる「GPT Store」ではないだろうか。 「GPT-4 All Tools」とは？ まずは「GPT-4 All Tools」について説明しておこう。 「DevDay」が終了した翌日、いつものように「ChatGPT Plus」にアクセスするとこのようなウィンドウが表示された。 「ChatGPTはウェブブラウズ、データ分析、画像生成ができるようになりました。これらの機能はGPT-4に組み込まれており選択する必要はありません。Plusユーザーはご利用い
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
GPTなどの大規模言語モデルは脳科学・記号論・言語学の観点で驚くほど良くできている｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
大規模言語モデルの優秀さの秘訣ChatGPTなどに代表されるサービスで採用されている大規模言語モデル（LLM）によって、AIは今までとは比べ物にならないくらい自然な対話ができるようになった。 なぜLLMでは自然な対話ができるかというとその秘訣の1つは、LLMは大量のテキストを学習する際に、文章内の単語を「ベクトル（向きと長さを持つ数学的な量）」に変換して処理しているからだ。 GPTでは各単語は数万という次元でベクトル化されており、単語ベクトルは意味が近いほどベクトル同士の距離が近くなる。 https://openai.com/blog/introducing-text-and-code-embeddingsこれこそが大規模言語モデルがここまで高い言語能力を獲得したポイントであるが、たまたま最近読んだ脳科学、言語学、文字学の本の中で、このLLMにおけるベクトル化の仕組みは非常に理にかなってい
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
「恐ろしい時代になった」日清に走った生成AIショック わずか3週間で全社導入へ | Ledge.ai
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225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
生成AIが「職務経歴書」作成 スカウト率40％増のビズリーチ新機能、試してみた結果は？
ビズリーチ（東京都渋谷区）は7月6日、人材スカウトサービス「ビズリーチ」に米OpenAI社のGPTを利用した職務経歴書を作成する機能を搭載したと発表した。現時点ではiOS版アプリでのみ提供し、作成の手間を軽減することで、マッチング率の向上を狙う。 同社の枝廣憲CSO（最高戦略責任者）は、スキルや経験の言語化が必要な職務経歴書の作成が、転職活動の最初のハードルになっていると指摘。計測が難しいため実数での把握はしていないが、相当数のユーザーが詳細な職務経歴書を設定する前段階で挫折しているという。採用担当者やヘッドハンターとの最初の接点づくりを効率化することで、非アクティブユーザーの活発化を図る。 最短30秒で、どこまで作成できる？ 関連記事 なぜ「前例のないIPO」をしたのか ビジョナル末藤CFOが明かす裏側 「CFOの意思」第7回の対談相手は、ビズリーチの持株会社・ビジョナルの末藤梨紗子氏。
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
第1回 LLM 勉強会
2023年5月15日（月）に国立情報学研究所にて初回となる LLM 勉強会を開催しました。 プログラム 勉強会の趣旨、国の動向など [資料] 黒橋禎夫（国立情報学研究所） 現状の LLM のサーベイ [資料] 河原大輔（早稲田大学） 菅原朔（国立情報学研究所） 栗田修平（理化学研究所） 各機関での試みの紹介 河原大輔（早稲田大学）[資料] 坂口慶祐（東北大学） 佐藤敏紀（LINE） 高村大也（産業技術総合研究所） 参加者 乾健太郎（東北大学・オンライン参加） 鈴木潤（東北大学・オンライン参加） 坂口慶祐（東北大学） 高村大也（産業技術総合研究所） 石垣達也（産業技術総合研究所・オンライン参加） 栗田修平（理化学研究所） 吉野幸一郎（理化学研究所・オンライン参加） 鶴岡慶雅（東京大学）（資料提供のみ） 宮尾祐介（東京大学） 谷中瞳（東京大学・オンライン参加） 吉永直樹（東京大学・オンライン参
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
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小学校でも活用 生成AIがもたらす学びの革命 | NHK | WEB特集
