Windows 上の AI のサンプル ギャラリー
ローカル API と機械学習 (ML) モデル、DirectML を使用したローカル ハードウェア アクセラレータ、およびクラウドベースの API を使用して Windows アプリを強化するさまざまな方法を示すサンプルのコレクション。 ローカル API と ML モデルを使用して AI で Windows アプリを強化する これらのサンプルは、ローカル API と機械学習モデルを使用して、AI を使用して Windows アプリを強化するのに役立ちます。 AI 搭載の Audio Editor GitHub リポジトリ: AI Audio Editor のサンプル 説明: AI 搭載の Audio Editor で、AI を利用して断片的なオーディオを関連するクエリと一致させる WinUI 3 オーディオ編集アプリを構築する様子を示しています。 ユースケースとしては、ソーシャル メディア
行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
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