素人でもプロ並みの研ぎを実現! 手軽にスパッと切れる包丁を復活できるローラー式シャープナー「EDGBLACK Knife Sharpener Flex」が登場
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chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ! 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください! 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの? 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料!」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
こんにちは!最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです!👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します! 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです! そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです! 1.NotebookLMの概要公式サイト:https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか? さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね?」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した(発表時のニュース記事)。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル(LLM)、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限(具体的な回数は明記されていない)はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK(使い方はちょっとわかりにくいのでこち
ChatGPTを具体的なシーンに合わせて活用する方法を練っていこう。今回は「文章の校正や推敲(すいこう)」に活用する想定で、具体的な使い方を考えてみたい。 文章の題材として、ChatGPT自身に考えてもらった以下のようなエッセイ風の文章をベースにする。ChatGPTを使って、この文章をより良いものにしていく。 (文章ver.1)ChatGPTの出力──「昨日雪が降ったので庭で遊んだ。白い雪が積もり、まるで魔法のような雰囲気が漂っていた。初めて触れる雪は、手のひらで感じる冷たさが新鮮でワクワクした。雪だるまを作りながら、冷たい雪が手に触れる感触が心地よかった。庭中には静寂が広がり、雪が降る音だけが耳に響いた。白い銀世界で遊ぶことは、日常の喧騒から離れ、心に静寂をもたらしてくれる素晴らしい経験だった。」 このままの文章としてやや違和感があるので、まず筆者が軽く手を加えて以下の様に整えた。ここか
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子(あすきこ)さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル(LLM)「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT(GPT-4)と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている?! 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効率化を図ったり、僕らの仕事は大きく変わっていきました。 また、プログラミングが全くわからなくても、プロンプトのみでいろいろなことができるようになりました。 ビジネスシーンで非エンジニアという方々にも、導入が進んでいるのではないでしょうか? 僕がウォッチしてい
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます! ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は3月16~22日までの7日間について集計し、まとめた。 先週のアクセストップは、マクドナルドで起きた世界的なシステム障害に関する記事だ。日本では複数の店舗が一時的に営業を停止。クラウドサービスのシステム障害で世界的に影響が出る事例はよくあるが、リアル店舗が世界規模で対応に追われるケースは珍しく、筆者も驚いた。 米McDonald'sによるとこの障害は、「設定変更中のサードパーティープロバイダーによって引き起こされた」ため「(社内の)技術チームとサードパーティーベンダーに説明責任を求める」という。もし自分がサードパーティープロバイダの責任者だったら……と想像して身震いしてしまった。 AIは「日本の食洗機の写真」を読み取れるか? さて最近は、生成A
先日本サイトで「めちゃくちゃ重いけど動くぞ!Excelで『GPT-2』を再現したスプレッドシート」というニュースを執筆したのだが、実際に触ってみたところ想像以上に素晴らしかったのでレポートする。 「Spreadsheets-are-all-you-need」とは 記事で紹介した「Spreadsheets are all you need」とは、Excelの標準的なスプレッドシート機能を使ってGPT2(ChatGPTの先祖)のフォワードパス(入力から出力までのプロセス)をExcelの中で完全に実装したものだ。 と言ってももちろんExcel内で「ChatGPT」的な会話ができるわけではない。ChatGPTの心臓である大規模言語モデル(LLM)のごくごく基本的な機能をシミュレートできるだけだ。 本シートの説明文には「開発者でない人でも本物のLLMが内部でどのように機能しているのかを、最小限の抽象
「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す 仕事は任せられる? 若手記者の所感(1/2 ページ) 3月4日(現地時間)にリリースされたチャットAI「Claude 3」がすごい。筆者も記事の執筆を任せられないか少し試しているが、使い方によっては「そこそこいけるな……少なくともGPT-4よりはイケる」と思う程度にはしっかりしている。 過去に記事でも伝えた通り、ITmedia NEWSではChatGPTを活用した記事の制作も行っている。筆者もたまにGPT-4の力を借りて記事を作っているが、ものすごく効率化につながるかと言われれば、正直そこまでではない。 10の労力が9とか8.5くらいにはなるし、それはそれですごく大事なのだが、劇的な省力化にはつながらない。さらにプロンプトを考える手間もある。その辺を加味してギリギリ黒字くらいだ。特にここ半年くらいは以前より微妙なアウトプットしか出
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
OpenAIは1月10日、カスタムバージョンのGPTを作成できる「GPTs」機能で作成した多様なGPTを探索できる「GPT Store」の公開を予告通り開始した。今回はストアーのラインアップから画像生成系の「DALL·E」カテゴリーを取り上げてみよう。 「DALL·E」カテゴリー 「DALL·E」カテゴリーには言うまでもなくOpenAIの画像生成AI「DALL·E 3」を便利に使うために作られたカスタムGPTが掲載されている。今回は上位6個のGPTを使ってみることにする。 まずは「DALL·E」カテゴリーのトップ「image generator」というGPTを試してみよう。説明欄には「プロフェッショナルかつフレンドリーなトーンで画像を生成し、洗練させることに特化したGPT(A GPT specialized in generating and refining images with a
面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS情報科学専門書) 作者:カレーちゃん,からあげ 講談社 Amazon 『面倒なことはChatGPTにやらせよう』(カレーちゃん氏、からあげ氏著)を2回通読した。著者のひとり、からあげさんは、僕がキャラクターを認識できる数少ないブロガーだ(お会いしたことはない)。現在、データサイエンス研究者として大活躍している。なお、僕は勝手に彼をターミネーター2に出てくるサイバーダイン社の開発者ダイソンさんをイメージしている。人類の未来のために、凶悪なターミネーターを開発することのないことを祈るばかりである。僕はゴリゴリの文系の営業職の50歳のオッサンで、本書の推薦人である松尾教授とは真逆の人間である。もしかしたら本書のターゲットから外れている人物像かもしれない。そういう人物に本書がどう役に立つの?という視点でレビューになる。 本書を一語にたとえると「ブルドー
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
ITジャーナリスト 牧野 武文(まきの たけふみ) 生活とテクノロジー、ビジネスの関係を考えるITジャーナリスト、中国テックウォッチャー。著書に「Googleの正体」(マイコミ新書)、「任天堂ノスタルジー・横井軍平とその時代」(角川新書)など。 さまざまな分野で活用が進むChatGPT。基本的なコード生成や企画の素案作成、アイディア出しなどには有効なものの、質問に対して不正確な答えをすることに扱いづらさを感じている人も多い。 中国で最高レベルの科学技術学術機関である中国科学院などの研究によると、情熱的にお願いをすると、ChatGPTの解答の精度が上がることが明らかとなった。にわかには信じ難いこのメカニズム、一体どうなっているのだろうか。 keyboard_arrow_down 懇願をすると、回答の質が上がる? 興味深い対話型AIの研究 keyboard_arrow_down 複雑なタスクで
業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな?」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか? ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている
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