生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」
生成AIに疑似コードで指示すると自然言語よりも効率的にプログラムが生成できるというアイデアから生まれた、生成AI用の疑似言語「SudoLang」 ChatGPTやCopilotなどの生成AIを用いてコードを生成しようとすると、多くの場合プロンプトを自然言語で書くことになるでしょう。 しかし自然言語で的確にプログラムの内容を表現するのは、ときに面倒だったり、あいまいさを排除することが難しかったりします。 一方で、プログラマが自分でコードを書こうとするとき、あるいは他のプログラマとコードの内容を議論するときに、自然言語をプログラミング言語のような構文で書く、いわゆる「擬似コード」を使うことがよくあります。 例えばこんな風に自然言語をコードっぽくホワイトボードに書いたことのあるプログラマの方は多いのではないでしょうか？ 入力値を処理するための関数（A、B）{ Aは数字かどうか確認する Bは日付か
Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
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
オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB
背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便利で一貫性のある文章を作れるようになってきました。しかし、モデルのサイズや学習データには限界があり、単純に大きくすることで性能を上げるには莫大な費用がかかります。 一方で、LLMは種類によって得意なことが違います。例えば、複雑な指示に従うのが得意なモデルや、コードを書くのが得意なモデルなどがあります。 そこで、研究者たちは新しいアイデアを思いつきました。それは、異なる得意分野を持つLLMを組み合わせることです。 例えば、複雑な指示を理解するのが得意なモデルと、プログラミングコードを生成するのが上手なモデルを組み合わせれば、より高性能で柔軟になるのではないか、と考えたのです。 これまでにも、複数のLLMを組み合わせて使う方法はいくつか提案されてきました。例えば、出力された文章の順位を変えたり、どのモデルを使うかを選んだりする方法がありま
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
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
どんなトピックでも常識チェック！『ニャンでも常識テスト』をGPT Storeに公開しました - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 まだまだ寒い日が続きますが、皆さま元気にお過ごしでしょうか。 以前このブログで、作成したGPTのご紹介をしましたが、今回はその第二弾として新たに作成したGPTの紹介をしたいと思います。 第一弾で紹介したGPTについては、以下のブログ記事を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 『ニャンでも常識テスト』とは？ 概要 今回作成したのは、『ニャンでも常識テスト』。 こちらからテーマを与えれば、どんなテーマでも基本的知識を問う問題を10問出題してくれます。 また、採点もしてくれて、不明点があれば当然質問して補足説明・解説をしてもらうことができます。 自分の常識を試してみてもよし、ちょっとした集まりでお遊びに使ってもよし、学習中の分野に関して 腕試しに使ってみてもよしと、様々な使い方ができると思います。 chat.openai.com 使
大承認AIブラザーズ！ - CARTA TECH BLOG
この記事はCARTA TECH BLOGアドベントカレンダー12/1の記事になります。 こんにちは！ @jewel_x12 です！去年のアドベントカレンダーではAIの考えた料理を調理して食うという記事を書いてましたが、今回も懲りずに生成AIネタです。 techblog.cartaholdings.co.jp みなさんは……「承認」足りてますか……？「いいね！」とか「すごいね！」とかたくさんもらってますか？ 自分は社歴も長くなり、フィードバックされるよりもすることの方が多くなってきて、もうちょっと「承認」がほしいところです。その底知れぬ承認欲求の器は満たされておりません。 承認欲求を満たしたい……でも他人からのフィードバックに依存するので、コントローラビリティが低い……どうにかこうにか、好きなときに好きなだけ承認欲求を満たせないでしょうか……？好きなときに好きなだけめちゃくちゃ褒めてくれるア
ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました - コネヒト開発者ブログ
はじめに はじめまして、8月にコネヒトに入社したy.ikenoueです。 突然ですがみなさん、生成AIは使っておりますでしょうか？ ChatGPTやStable Diffusionといった代表的な生成AIの発表から約1年が経過し、そろそろブームも落ち着くかと思っていたのですが、つい先日もOpenAI DevDayにてChatGPTに関する様々なアップデートが発表されるなど、相変わらず目まぐるしい日々が続いていますね。 弊社における生成AIの活用状況はというと、以前に下記の記事にて、Slack上でChatGPTと会話できる環境を社内提供しているという取り組みをご紹介しました。 tech.connehito.com 本日は、上記の社内ツールに新たに追加した「社内文書の参照機能」についてご紹介します。 「社内文書の参照機能」の概要と開発動機 まずは「社内文書の参照機能」の概要と開発にいたった動機
Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャの公開発表のお知らせ | Microsoft Base
すべての Microsoft 製品 Global Office Windows Surface Xbox セール サポート ソフトウェア Windows アプリ OneDrive Outlook Skype OneNote PC とデバイス アクセサリ エンタメ Xbox ゲーム (ダウンロード) Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Azure Dynamics 365 Microsoft 365 データ プラットフォーム 法人向け Developer & IT .NET Visual Studio Windows Server デベロッパー センター ドキュメント その他 Microsoft Store Microsoft Rewards 無料ダウンロード & セキュリティ プリペイド カード サイトマップの表示 このたび、Azure OpenAI Serviceを活用し
ChatGPT - LLMシステム開発大全
私の今まで経験してきた全てのLLMノウハウを詰め込んだ、LLMシステムの開発ガイドです。 初めてLLMシステムを開発したいと思った時でも、精度改善や運用に行き詰った時でも、何かしら役に立つと思います。 現在200ページ超。 今後も随時更新していきます。 2023/7/28 体裁修正、余計…
ChatGPT Code Interpreter でTitanic生存者予測にチャレンジ - Taste of Tech Topics
近頃、夜食づくりにはまっているkonnoです。 データ分析もできると話題のChatGPT Code Interpreterを使えば、機械学習もお手軽にできるのでは…？ ということで、Kaggleチュートリアルとして有名な「Titanicの生存者予測」を ChatGPT Code Interpreterを使って分析できるのか 試してみたいと思います！ Titanic生存者予測とは？ かの有名のタイタニック号の乗員名簿と、事故で生存したか否かのデータを機械学習し、乗員の属性（性別、年齢、乗船時の運賃など）から生存したか否かを推定する課題です。 よく考えるとひどい設定ですね。 話題のわかりやすさと、それなりに特徴的な結果が出るところから、機械学習の初学者がやる練習問題として世界的に有名です。 データはKaggleさんから取得できます。 www.kaggle.com 機械学習を利用してTitani
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
ChatGPTとは？機能、得意なこと不得意なこと、活用例などの基本知識を解説 | Hakky Handbook
Hakkyでは「データでプロダクトを価値あるものにする」というミッションの元、大規模言語モデルを積極的に活用して記事執筆しております。ビジネスにおけるAI活用のため、Handbookをお役立ていただきましたら幸いです。 はじめに 現代のデジタル社会では、人工知能（AI）がますます身近な存在となり、多くの場面でその恩恵を受けるようになってきました。その中でも、とくに注目を集めているのが自然言語処理技術を駆使したAIチャットボット「ChatGPT」でしょう。 ChatGPTは、OpenAIによって開発された高度な対話型AIであり、テキスト生成や多言語翻訳、データ分析など、さまざまなタスクに対応できる多機能なツールです。本記事では、ChatGPTの基本情報や仕組み、具体的な機能、得意なことや苦手なこと、さらには上手く活用するためのコツや将来の展望について詳しく解説します。 これからのAI時代に
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」 「「やってみた」記事はもう十分」という方はもう少し詳しくみてみるセクションからご覧ください！ 先月のMicrosoft Buildで発表されて注目を集めていた、Azure OpenAIでコーディングなしで社内のナレッジを組み込んだ回答をするChatGPTが作成できる機能「Add your data」がパブリックプレビューになりました🎉🎉🎉🎉 今まではこのようなアーキテクチャを独自で構築する必要があったため、なかなかハードルが高いものでした。 こちらのアーキテクチャはサンプルとして公開されているのでご興味があれば見てみてください。 やってみる ではセットアップしてみましょう。 今回はすでにCognitive Searchのリソースがある前提で進めます。 Azure OpenAIのプ
ブラウザ上で3Dキャラクターと会話できる「ChatVRM」をオープンソースで公開しました - pixiv inside
こんにちは、VRoid部のkeshigomuです。 普段は主にVRoid Hubのフロントエンドエンジニアとして、3Dキャラクターを表示するビューワーの開発に携わっています。また@pixiv/three-vrmという、Web上で3Dモデルを使ったコンテンツを開発するためのOSSライブラリの運用も行っています。 今回、ブラウザで簡単に3Dキャラクターと会話できる技術デモ「ChatVRM」とそのコードをオープンソースで公開しました。 「ChatVRM」は、テキスト・口頭で話しかけた言葉にキャラクターがフルボイスで回答してくれる「キャラクターと会話できる」デモです。WEBブラウザ上で動作でき、3Dキャラクターのインポート・切り替え、キャラクターに併せて声を調整することもできます。 (2023/07/10追記) 読み上げ音声の生成に使用していたKoeiro APIの提供終了に伴い、以前のデモとコー
Prompt Engineering Guide – Nextra
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
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
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ
【ChatGPT】これだけ覚えればOK？ゴールシークプロンプトが誰でも使えて最強すぎた｜Masaki KANAI
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
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