なぜゲイリー・マーカスはAGI早期実現に否定的なのか｜ララどり
Gary Marcus本題に入る前に、ゲイリー・マーカスについて簡単に振り返っておきたい。 Gary Fred Marcus（1970年生まれ54歳）は、認知科学と人工知能の第一人者である。23歳でマサチューセッツ工科大学から博士号を取得、現在はニューヨーク大学の心理学および神経科学の名誉教授であり、人間の言語発達や認知神経科学に関する研究で知られている。彼は作家としての顔も持ち、ベストセラー「Guitar Zero」（2012年）を含む5冊の著書を執筆している。「The Algebraic Mind」（2001年）では、現在のAIシステムが直面するハルシネーション問題を予見している。また、機械学習会社であるGeometric Intelligenceの創設者兼CEOとなり、同社は2016年にUberに買収された[1]。 以上がマーカス氏の略歴であるが、シンギュラリタリアンである私にとって
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
ライブラリ - Anthropic
プロンプトライブラリ ビジネスや個人のタスクに最適化されたプロンプトを幅広く探索してください。 ユーザーが投稿したプロンプトは、背景が暗く、アイコンが明るい色になっています (現在はありません)。プロンプト投稿フォームからプロンプトを投稿できます。
生成AIで小説を書くためのプロンプト5選
人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
この記事の概要 ・本記事は、東京都の文章生成AI利用ガイドラインに基づき、都職員による生成AIの活用事例集の評価と改善案を提案しています。 ・著者は生成AIを利用した事業でCTOを務める株式会社Trippyのsaip (@_saip_) です。 ・東京都が提供する事例集には創意工夫が見られる一方で、プロンプトの誤用や古い認識も指摘されています。 ・平易な言葉を使用し、ChatGPTの活用法について解説しており、AIを使ってストレスフリーな生活を送る方法を提案します。 ・良いプロンプトの作成方法やマークダウン記法の正しい使用方法、高品質なプロンプトの例も紹介しています。 ・AIとの効率的なコミュニケーションを促進するための具体的なテクニックが多数含まれています。 GPT-4で作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話 - Algomatic Tech Blog
最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
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
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
指示したUIをAIがTailwindベースで実装してくれるv0が凄い
v0とは v0は自然言語で作りたいUIをAIに指示するとそのUIをTailwind (shadcn/ui)ベースで作ってくれるサービスです。 shadcn/uiとは shadcn/uiはRadix UIというUIをもたないヘッドレスUIに対してスタイルを当てたコンポーネント集で、TailwindというCSSライブラリを使ってRadix UIに対してスタイルを当てています。 shadcn/ui本体のライブラリがあるわけではなく、自身のプロジェクトにコンポーネントを直接コピーして使うことが特徴です！ Tailwindが好きな人にはたまらないコンポーネント集ですね！ shadcn/uiに最適に作られていますが、Tailwindユーザーであれば作られたUIをほぼそのまま使うことができます。 下の画像のようなチャット風のUIが特徴なサービスになっていて、このチャットに指示を出すことでUIを作ってくれ
生成AIでシステム開発はどう変わるか
https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料
生成AIを導入するなら、最初にCFOと話をしよう｜深津 貴之 (fladdict)
生成AI導入プロジェクトするとき、最初にCFO（最高財務責任者）と話をつけるのオススメ…というお話。特に経営層の関心を引くことが難しいとき。 「AI導入したいんけど、経営陣にどうアピールすればいいかわからん」 コンサルとか顧問とか投資先で、そんな相談を受けたら「序盤でCFOと仲良くなるとよいで」というアドバイスをしてる。あるいはCFOでなくても、部署の財務を握ってる人。 最初にCFOに会うまず初手で「弊社の利益損失計算書（P&L）、貸借対照表（BS）やその他の管理会計の領域において、AI開発プロジェクトでどのように貢献できるか」とCFOに相談する。 通常、技術者やプPMが財務面に関わる提案をしてくれることは少ない。のでCFOは割と嬉しくなって、ちゃんと時間を割いてくれる。なんなら「コイツは経営を意識できるエンジニアだぞ」と、将来の幹部候補にもなる。 PSとかBSみたいな呪文はざっくり言うと
現状の生成AI技術に関する、利用者、運用者、行政・立法、開発・研究者へのSF作家クラブの提言 | 日本SF作家クラブ公式Webサイト
人工知能による創作や、人工知能と人間との協調による創作は、SFの重要なテーマの一つです。我々は、適切な人工知能（AI）技術の使用が、創作において大きな手助けになりうることを理解しており、その発展を歓迎します。日本のSF作家や関係者は、AIの開発のために許諾済みの著作データを提供し、アイデア提供や広報に協力するなど、AI技術の開発に大きく協力してきました。我々は原則として、生成AIが人々の権利を侵害しない形で創作に使われ、人々の創作活動が広がることを歓迎しており、AIを作り、使い、AI生成物を楽しむ権利は守られるべきだと考えます。 一方で、現在広く使われている生成AI技術では、学習に用いたデータが、生成物にどのように貢献したかを示すことが技術的にできていません。この問題が未解決のため、生成AIの使用者は、生成物における学習元著作の影響や貢献度合いを評価することが困難です。そのため現状の生成A
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
ChatGPTで業務フローが自動的に書けた｜Yuji Inagaki
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します（既に知ってるぞ！という方、すいません）。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう（「コードブロック」を選択してください）。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!?
意外と良くなってきてしまった動画生成と音楽生成。第二回AIアートグランプリはどうなる!? 2023.08.13 Updated by Ryo Shimizu on August 13, 2023, 11:41 am JST ほんの一ヶ月前まで、動画生成は全然だめだった。 Gen2は高価だが狙ったものを出しにくい。何より動いてくれない。 ところがAnimateDiffという技術が公開された。これはとても激しく、それっぽく動く。 コツは必要だが、以前よりずっと綺麗に動いているのは間違いない。 筆者の運営するサイトMemeplexやreplicateで使うことができる 音楽生成も、「やはりAIに音楽みたいな人間の機微を読み取るようなものは無理か」と考えていた。 「専門家」である僕でさえ、つい一ヶ月ほど前はそうだったのだ。 新しいオーディオ生成モデルである「JEN-1」と「AudioLDM2」はそ
Code Interpreterに自分のTweetを分析させたらだんだん怖くなってきた - toyoshiの日記
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
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エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
GitHub - Zuntan03/EasyNovelAssistant: 軽量で規制も検閲もない日本語ローカル LLM『LightChatAssistant-TypeB』による、簡単なノベル生成アシスタントです。ローカル特権の永続生成 Generate forever で、当たりガチャを積み上げます。
話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
