ChatGPT Code Interpreterで画像データを加工してみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして発表された「Code Interpreter」ですが、 趣味の写真でもなにか使えないかと思い、画像処理を試してみることにしました。 openai.com Code Interpreterの概要や有効化の方法は前の記事をご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 以前撮影した、富士山の写真から、Zoomの仮想背景に使うことを想定し、色々と加工させてみたいと思います。 画像処理/加工 今回、以下のような画像処理／加工を実施してみました。 画像サイズの確認 画像をFullHDサイズにする 画像の明るさと彩度を調整する 指定の形で切り抜く データをダウンロードする 画像サイズの確認 まずは画像のサイズを確認します。 これくらいはお手の物。写真アプリで確認したサイズとも一致
ChatGPT＋Marpで技術勉強会用のプレゼン資料を爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 ゆっくりペースで実施していた、リングフィット アドベンチャーを先日クリアすることができました。 今回は、ChatGPTに、社内の技術勉強会向けに、ライトニングトーク用のプレゼン資料を作ってもらおうと思います。 私からは、テーマだけを決めて、その内容の検討自体をChatGPTにお願いしてみました。 プレゼン資料の内容 「AWS CloudShell から Amazon ECS で任意のコマンドを実行する方法」という内容を検討してみます。 概要として、以下のようなものを考えています。 「AWS CloudShell から ECS exec を利用して、Amazon ECS上のコンテナで任意のコマンドを実行するために必要な設定方法について説明する。」 ChatGPTに内容の検討を依頼する ChatGPTに内容の検討をお願いするため、以下のようなプロンプトを指定してみます
ChatGPTで、Show Meプラグインを利用してガントチャートを書いてみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。 近頃はとにかく暑すぎて、ネッククーラーが手放せないkonnoです。 今回は、ChatGPTでガントチャートを表示できるのか、ということにチャレンジしたいと思います。 とはいえ、ChatGPT単体で、図を生成できるわけではなく、今回は「Show Me」というプラグインを利用してみます。 このプラグインを利用すると、Mermaid記法というモノに基づき、テキストで記載した内容から図を生成することが可能になります。 Mermaid記法については、以下を参照してください。 mermaid.js.org ただ、Mermaid記法は以下のようなもので、人にとっては難解な部分も多いです（私の脳がついていけてないだけ？）。 以下は、ガントチャートを作成するためのMermaid記法ですが、これを覚えて作成するのは、なかなか難しいと感じます。 gantt title ガントチャート dateFo
ChatGPT Code Interpreter で実行されるコードから、外部へアクセスはできるのか？ - Taste of Tech Topics
最近自室のポトスの成長が著しく、ジャングルになりつつある菅野です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」では、Pythonコードの生成・実行が可能ですが、本記事では、「Code Interpreter」が生成したコードを実行する場合、外部APIにアクセスは可能なのか、確認してみます。 openai.com 検証で用いるAPI 今回の検証では以下のREST-APIを認証なしで実行できるデモ用サイトを利用します。 JSONPlaceholder - Free Fake REST API 上記サイトの https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1 へリクエストを送信すると、以下のようなレスポンスが得られます。 { "userId": 1, "id":
ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま
20230627_GPTシステム開発を加速するAzureサービスの活用
Build Japanで発表した内容です。 主にLLMの開発上の新しいトレンド説明。 関連する Azure AI のアップデートを挟みました。 (デモ動画は動きませんので悪しからず…) 1. Plugin GPT の本質を考える 「GPT によるツールとの接続」というコンセプトを世に示した Bing Chat ツール連携で爆発的に広がる GPT の可能性 AIがサービス利用を仲介する未来像 Azure OpenAI Service プラグイン Azure OpenAI Service on your data on your data が解決する独自データ導入における課題 2. Prompt Engineering GPT の言語生成過程を改めて確認する GPT の推論時の影響要素 Fine tuning と Prompt Engineering との�位置づけ ユーザサイドの Promp
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
GitHub Actions と Release Please を使ったアプリケーションのリリース自動化 - Classi開発者ブログ
GitHub Actions と Release Please を使ったアプリケーションのリリース自動化 こんにちは @lacolaco です。最近は、先日プレスリリースが出された「学習トレーニング」機能を裏で支えているコンテンツ管理システム（以下内部CMS）の開発に携わっています。 corp.classi.jp この記事では、内部CMSのフロントエンド（Angular アプリケーション）のリリースフローを自動化している仕組みを紹介します。現在のリリースフローの全体像は次の図のようになっています。この中にある Release Please というのが、今回特に紹介したいツールです。いくつか日本語でのブログ記事などもあるので特にマイナーというわけではないと思いますが、多くの場合はライブラリのリリースに使われています。一方、アプリケーションのリリースで使っているケースはあまり発信されてないよう
SonarCloudと始める静的コード解析 〜ソフトウェア品質向上のための第一歩〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。FAANSバックエンドエンジニアの浜口（@xlgorbylx）です。普段はFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、ZOZOTOWN上で実店舗の在庫取り置きができる機能や、コーディネート投稿の機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイト等に連携が可能です。これによりお客様のコーディネート選びをサポートし、購買体験をより充実したものにします。機能の詳細に関しましては、下記プレスリリースをご覧ください。 corp.zozo.com 本稿では、Go言語で実装されたFAANSのバックエンドシステムについて、SonarSource社の提供するSaaSである「Sonar
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
モバイルチームの「エリートDevOps チーム」への道のり（我々のFour Keysも公開しちゃうよ） - Uzabase for Engineers
概要 どうやって指標を確認しているの？ NewsPicksのFour Keysはどんな感じ？ 改善前はどんな感じ？ 改善のために何をした？ 終わりに 概要 NewsPicksは「最高の開発体験の追求」をしている会社です。エンジニア向けのサイトの1ページでも謳っており、そこから弊社高山の記事に辿れるので、こちらも読んで頂けると幸いです。 そして、これはサーバーサイドだけの話しではなく、モバイルチームでも同じように開発者体験向上を目指し、Four Keysを追っています。 Four Keys とは、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを計測する4つの指標です。Four Keys 指標を用いることで、ソフトウェアデリバリの「スピード」と「安定性」を測定できます。 いわゆる組織の開発生産性が可視化できるということですね。 私が所属するモバイルチームもさまざまな改善をすることで、Four Keys
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
Semantic Kernelを使ってGPTと外部ツールを簡単に連携してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。最近湿度が上がってきてつらい@Ssk1029Takashiです。 最近当社ではAzure OpenAI Serviceを活用した検索ソリューションに取り組んでおり、私も開発として携わっています。 www.acroquest.co.jp そんな中でもOpenAIのGPT周りのアップデートが激しく、GPT-4のリリースなどニュースに事欠きません。 特にChatGPT PluginsというChatGPTと外部のデータソースやツールなどを連携する枠組み発表され、よりChatGPTにできることが広がっています。 その中で先月MicrosoftがSemantic KernelというSDKを発表しました。 Semantic KernelとはGPT-3などの大規模言語モデルをアプリ開発に統合するC#で開発されたOSSのSDKです。 これを使うことで、ChatGPT PluginsのようにGPT
Amazon CodeWhispererでどの程度コーディングが効率化できそうか試してみた - Taste of Tech Topics
ここのところ気温も暖かくなり、外に出かけるのが楽しみになってきた、カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 いま世間を賑わせている生成系AI、ChatGPTは私にとって欠かせないものになりました。 そんな中つい先日、AWSから「Amazon CodeWhisperer」がGAになりました。 といことで、さっそく試してみました。 目次 概要 特徴 サポート サポートされるプログラミング言語 サポートされるIDE サポートされる自然言語 使い方 利用開始方法 基本操作 Lambdaで、DynamoDBのレコードを取得する処理と、そのユニットテストを書いてみた コード参照（Code references）を試してみる セキュリティスキャンを試してみる ドキュメントからわかったこと 安全性・セキュリティ ProfessionalとIndividualの違い 料金と制限 オプトアウト方法
セマンティック検索の活用で、Elasticsearchの検索が根本的に変わる！？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、@shin0higuchiです😊 業務では、Elasticsearchに関するコンサルティングを担当しています。 最近すっかり春らしく、暖かくなってきました。 新年を迎えたばかりの感覚でしたが、あっという間に時が経ちますね。 さて、今回の記事では、Elasticsearchの検索を根本的に変える可能性を秘めたセマンティック検索に関して書かせていただきます。 概要 Elasticsearchは元々、キーワードベースのアプローチを主に取っており、クエリで指定されたキーワードを対象のドキュメント内で検索し、それらの出現頻度や位置に基づいて結果をランク付けしています。この方法では、文脈や意図に関係なく、単純にキーワードの一致度に基づいて検索結果が返されます。 一方、セマンティック検索とは、ユーザーのクエリの背後にある文脈と意図を理解しようとする検索手法で、キーワードだけに頼るのではな
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web3ホワイトペーパー。Japan is back, Again.｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
2023年4月6日、自民党デジタル社会推進本部（本部長：平井卓也衆議院議員）のweb3プロジェクトチーム（座長：平将明衆議院議員）による「web3ホワイトペーパー 誰もがデジタル資産を利活用する時代へ」が、部会で了承されました。 多岐にわたる論点と提言の整理にご協力頂いたPTの仲間の皆様、論点整理からドラフトまでプロジェクトを支えてくださったワーキンググループの皆様、多忙の中、様々な質問や要望に誠実に粘り強くご対応いただいた関係省庁の皆様、18回にわたるPTのヒアリングにご協力頂いた業界関係者の皆様、不可能とも思える日程調整を見事にこなしてくださった党職員の皆様をはじめ、多くの関係者の皆様に心から感謝申し上げます。 「クリプトウィンターの先に最初に春を迎えるのは日本かもしれない。」 そんな我々の期待とエールを込めた提言です。web3の新たなステージに向けて、多くの皆様に読んでいただき、また
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