[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO
ChatGPT面白いですね！ あんなことやこんなことできるんじゃないかと夢想して楽しんでいます。 そんなわけで、OpenAIのAPIキーを発行できたんだけれども、そのあとどうすればいいの？ という過去の自分のために、Pythonでの超基本的な使い方をまとめておきたいと思います。 結論から言うと、 Pythonのコード15行程度でChatGPTを使ったアプリが出来上がりました！ （APIキーを発行するやり方は他の記事をご参照ください） 準備 Python3でOpenAIのライブラリを使うので、pipでインストールしておきます。 pip install openai また、最小限のコードとはいえ、環境変数はハードコードしたくないので、 コマンドラインの環境変数に設定します。 export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" コード Pythonのコードを書いていきます。 ここに書
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生成AIのトップランナーといえば、米OpenAIが提供するGPT-4などを使ったChatGPTですが、その対抗馬として期待されているのが米Metaが提供する大規模言語モデル「Llama 2」です。 このLlama 2、GPT-3.5の3月1日時点のモデルに匹敵する性能を持っているというのがウリです。GPT-3.5といえば、無料版のChatGPTで使われているモデルです。それがオープンソースとして公開されたのですから、衝撃的です。 さらに、高性能なだけでなくモデルサイズが小さいことも特徴です。GPT-3のパラメータ数は1750億（175B）、GPT-3.5は未公開ではあるものの3550億（355B）と推定されています。一方で、Llama 2は、700億（70B）パラメータで、GPT-3.5並をうたっています。 パラメータが小さくなれば必要なGPUのメモリも小さくなります。GPT-3.5はデー
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
ChatGPT｢使う会社･使わない会社｣に生じている差
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日本語対応でGPT-4よりも高性能な大規模言語モデル「Command R＋」が登場したので使ってみた、無料でダウンロードしてローカル動作も可能
AI開発企業のCohereがGPT-4と同等の性能を備えた大規模言語モデル「Command R＋」を発表しました。Command R＋は日本語での応答にも対応しており、ローカルにダウンロードして実行可能なほか、ウェブ上で実行できるチャットアプリのデモも公開されています。 Introducing Command R+: A Scalable LLM Built for Business https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/ CohereForAI/c4ai-command-r-plus · Hugging Face https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus Command R+ https://docs.cohere.com/docs/command-r
GPT-4o-miniのファインチューニングのすゝめ
突然ですが、みなさんLLMのファインチューニングしていますか？ 個人的な感想かもしれませんが、ファインチューニングは、幻滅期に入っているように感じています。 GPT-3.5 Turboのファインチューニングが発表されて以降、ファインチューニングしても思ったような出力をしてくれないので、ファインチューニングに期待しないという意見がちらほら聞こえてきました。 ファインチューニングするぐらいなら、Few-shotなどのプロンプトエンジニアリング技法を駆使した方が、結果的には求めている出力をしてくれると考えている方も多かったのではないでしょうか。 正直、私自身もそうでした。 ファインチューニングは、データセットを準備するのも大変ですし、正直コスパがよくないなと感じていました。 実際、プロンプトのチューニングは高速でPDCAを回せるので、ファインチューニングを反復するよりも遥かに高速なフェードバック
専門家とクラウドワーカーによって行われたラベリング作業と、GPT-4を用いたラベリング作業を比較したところ、GPT-4の作業内容はクラウドワーカーの平均的な作業内容よりも専門家の作業内容に近いものだったことがわかりました。GPT-4に任せることで節約可能な時間は2万時間、節約可能なコストは50万ドル(約6620万円)に上ります。しかし、この事実はクラウドワーキングの先行きが厳しいことも示唆しています。 [2304.03279] Do the Rewards Justify the Means? Measuring Trade-Offs Between Rewards and Ethical Behavior in the MACHIAVELLI Benchmark https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03279 GPT-4 Outperforms Eli
セキュリティチームの ぐっちー です。今回のブログでは Azure OpenAI Service と Azure Web App Service を使って企業専用ChatGPTを爆速で構築する方法が登場したのでご紹介します。技術的な難易度で見ると、めちゃくちゃ簡単で、記事にするか迷いましたが、ここまで簡単になった感動を伝えるために書きました笑 前提条件 今回の手順にはパブリックプレビュー中の機能が含まれます。 以下の状態を前提としています。 Azure OpenAI Serviceはセットアップ（MS社への利用申請・リソースのデプロイ）済みであること。 Azure OpenAI Service、Azure Web Appsを操作する権限が割当たっている事。 本ブログの内容は、2023年6月20日時点までの情報を元に作成しておりますが、クラウドサービスの仕様変更等に伴い、将来的に状況が変化す
米OpenAIは12月7日（現地時間）、ChatGPTでのGPT-4のパフォーマンスが低下している（lazier）というユーザーからのフィードバックがここ数カ月増えていることを認め、「修正を検討中」だとX（旧Twitter）の公式アカウントにポストした。 「モデルの動作は予測できない場合がある」としている。 特にコード生成での問題が増えており、11月末にはOpenAIでAPIのプロダクトマネジャーを務めるオーウェン・キャンベル-ムーア氏が苦情ポストに対し、「これはバグで、現在修正中です」とリプライしていた。 OpenAIは翌8日、状況を説明するポストを連投した。いわく、「チャットモデルのトレーニングは物理的な製造プロセスとは異なり、同じデータセットを使っても、異なるトレーニングを実行すると、性格や表現方法、拒否行動、評価性能、さらには政治的偏見さえも著しく異なるモデルが生成される可能性があ
チャットAI「ChatGPT」では、有料プラン「ChatGPT Plus」に加入することで2023年に発表された高性能言語モデル「GPT-4」によるチャット機能が利用可能となります。このGPT-4によるチャット機能をを無料で使えるようにするオープンソースプロジェクト「gpt4free」が、ChatGPTの開発元であるOpenAIによって削除要請を受けていることが明らかになりました。 GitHub - xtekky/gpt4free: decentralising the Ai Industry, just some language model api's... https://github.com/xtekky/gpt4free OpenAI Threatens Popular GitHub Project With Lawsuit Over API Use | Tom's Hardwa
ChatGPTのプロンプトを自動改善するPrompt Perfectプラグインを使ってみた - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 ChatGPTは便利ですが、プロンプトの内容でいかに質問・指示するかで、その精度はだいぶ変わってきます。 うまく質問・指示するのは、工夫が必要だったりしますが、そこで役立つのが、「Prompt Perfect」というプラグインです。 www.blog.promptperfect.xyz Prompt Perfectは、ChatGPTへのプロンプトの内容を自動で改善してくれるプラグインです。 本記事では、その使い方や効果について、試していきます。 プラグインを有効化 使い方 基本の使い方 日本語で回答させる もう一つ試してみる Prompt Perfectの補完内容 注意点 まとめ プラグインを有効化 1) プラグインを有効化するため、Plugin storeからインストールします。 2) インストール後、メールアドレスの登録か、Googl
本記事のサマリーELYZA は、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの研究開発成果を公開しました。700億パラメータのモデルは、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で「GPT-4」を上回る性能を達成しました。各モデルは Meta 社の「Llama 3」シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったものです。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-70B」 700億パラメータモデル。「GPT-4」を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意しています。 ■「Llama-3-ELYZA-JP-8B」 80億パラメータと軽量ながらも「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開しました。 使用したAPIのバージョンなど、より詳細な評価結果については本記事の後段
著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ
最初にプログラミングを始めた時は、学校にリファレンスマニュアルを持って行って全てのページを丸暗記した。丸暗記が目的だったわけではなく、読んで知識を吸収していくのが楽しくてしょうがなかった。 PC-9801のN88-BASICリファレンスマニュアルは、読み物としてとても良くできていた。各ステートメントの紹介があり、パラメータの説明があり、ごく簡単なサンプルコードも書いてあった。大体見開き一ページで一つのステートメントの説明なので読みやすかったし、ベーマガかなんかで読む呪文のようなコマンドの意味を詳細まで知れて楽しかった。 だがこれを「楽しい」と思う人は少数派のようだった。 僕のクラスメートのうち、相当数の人が親にパソコンを買ってもらい、BASICに挑戦したが、全くその世界に馴染めず結局ゲーム機になって行った。僕も親父がゲームなんかを買ってきたら話は変わっていたかもしれないが、親父の教育方針で
Claude 3 Opus 楽しいですね。 GPT-4が出てから1年、個人的な趣味としてGPT-4にたまに自分用に創作をしてもらっていたのですが、過去にGPT-4とやってきたタスクでClaude 3 OpusとGPT-4両方に出力させ比較してみました。 30のタスクで人間（私）、GPT-4、Claudeの3者で結果を比較評価しました。多数決した結果はGPT-4の勝利でしたが、体感的にはほぼ互角、Claude 3 Opusはたまに絶対にGPT-4には出せなそうな出力をするのが面白い、という感想です。 今回使ったprompt、モデルの出力、評価結果、モデルによる評価判断の出力はすべてこのGoogleスプレッドシートで共有してますので、興味ある方は眺めてみてください。 数が多いので、もし見る方はこの辺りを見るのがおすすめです。 No.1「恋愛ゲームのバッドエンド会話」 No.12「ユニークなファ
講義や会議など長時間にわたるムービーをChatGPTの力で時間ごとに要約してくれるツール「summarize.tech」使ってみたレビュー
講義や会議の様子がまるごとYouTubeにアップロードしてあっても、ムービーが数時間にも及ぶような場合内容を確認するのはかなり気が引けるものです。「summarize.tech」はChatGPTを利用して5分単位で内容をまとめてくれるツールとのことなので、実際に使って試してみました。 summarize.tech: AI-powered video summaries https://www.summarize.tech/ 最初に要約してもらうのは下記のムービーです。 This is Financial Advice - YouTube 再生数・評価ともに高く、おそらく何かいい内容なのだとは思うのですが、いかんせんムービーの長さが2時間半以上もあり見始める前から心が折られそうです。というわけでsummarize.techの出番というわけ。まずはURLをコピーします。 summarize.t
Microsoft謹製エンタープライズ向けPrivate ChatGPT(Azure ChatGPT)が公開されたのでローカル環境で動かしてみた
2023/09/19 追記 Azure ChatGPTからAzure Chatと名称が変更になり、大幅なアップデートが有りました。本ブログの情報は古くなっているため、詳しくは下記を参照ください。 https://blog.cloudnative.co.jp/20412/ 三行まとめ Microsoft謹製のエンタープライズ向けのPrivate ChatGPTをローカルマシン(M2 Macbook Pro)で動かしてみました 2023年8月4日現在、ドキュメントが少なく、ローカル環境でとりあえず動かすまでがなかなか大変。サクッとは動かせない まだリリースされたばかりで、日本語入力周りに不具合を抱えていますが、今後の改良に期待 Azure ChatGPTとは Microsoft謹製のAzure OpenAIを利用したエンタープライズ向けのPrivate ChatGPTです https://gi
創業時に会社が取り組むべき資金調達、営業、経理、総務、オフィス環境、ITツールなどの情報を1冊にわかりやすくまとめた、起業家向け経営ノウハウ誌「創業手帳」が主催した「創業手帳EXPO」に、累計40万部突破の『たった1日で即戦力になるExcelの教科書』の著者で、株式会社すごい改善の代表・吉田拳氏が登壇。Excelで効率化するための2つの原則や、「インプット」「マスタ」「アウトプット」の3種類のシートが必要な理由などを語りました。 Excelで効率化するための2つの原則 吉田拳氏（以下、吉田）：Excelの話の最後に、大事な原則を2つご紹介します。意味はあまりわからなくてもかまいませんので、記憶に留めてほしい言葉をご紹介して、Excelの話を終了したいと思います。 こちらの2つです。弊社のセミナーでは、これを口を酸っぱくして言っています。 まずは「データベースファーストの原則」です。 そもそ
GitHub - f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.
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｢頭がいい人｣の頭の中を再現! ChatGPT活用法
ChatGPTはいまだに、単なる作業代替ツールと捉えられがちだ。 しかし、これはChatGPTの真の能力を過小評価している。ChatGPTの最大のメリットは、実は「認知限界の拡張」にある。 ChatGPTの本質は「認知拡張」にある 読者の中には、脳の「ワーキングメモリ」という概念をご存じの方もいるだろう。ワーキングメモリは、新しい情報を一時的に保持し、処理する脳の能力を指す。 心理学者のジョージ・A・ミラーは、彼の著名な論文「魔法の数字7±2」で、人間が一度に処理できる情報の単位（チャンク）の数は約7つと提唱した。これがワーキングメモリの容量の限界を示すものとされている。 認知心理学の研究によれば、この限界を超えると、情報の処理と保持が困難になり、思考や判断の効率が低下する。 複雑な問題の解決や難しい意思決定をする際には、多くの要素を考慮しなければならない。しかし、情報過多になると思考が停
国勢調査（csv）と国土地理院（xls）とドン・キホーテ店舗数（html）を自動マージしてパワポにする OpenAIが、ChatGPTに革命的ともいえる新機能「Code Interpreter」を追加して、試した人たちの間で大騒ぎになっている。さまざまな機能が可能になっているが、その本質は名前のとおりChatGPTの中でプログラムを実行可能になったことだ。 ChatGPT plus（20ドル／月の有料ユーザー）は、随時このCode Interpreter というプラグインが使えるようになるそうなのだが。画面左下から「Settings」を選び、「Code Interpreter」のスライドスイッチをONできれば利用可能。「New Chat」をスタートしたときに「GPT-4」を選び、「Code Interpreter」にチェックする。 とくに、データサイエンティスト的な数値の分析の世界にインパ
ChatGPTユーザーはEdgeに拡張機能「Superpower ChatGPT」インストールすべし - 週刊アスキー
ChatGPTユーザーであればぜひ入れておきたい 「Superpower ChatGPT」 今、大ブレイク中のChatGPTだが、UIがシンプルで使いやすいものの、いろいろと使い倒すには機能が足りないと感じることも多い。そんなChatGPTヘビーユーザーにお勧めなのが、ChatGPTを使いやすくしてくれる拡張機能だ。 通常、ブラウザの拡張機能と言うと、ひとつの機能に絞ったものが多いのだが、今回紹介する「Superpower ChatGPT」は多彩な機能を搭載し、ChatGPTを別物にしてくれるのが特徴。ChatGPTユーザーであればぜひ入れておきたい。 まずは、Chromeウェブストアから「Superpower ChatGPT」（https://chrome.google.com/webstore/detail/superpower-chatgpt/amhmeenmapldpjdedeka
ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析
ChatGPT(GPT-4)のAdvanced Data Analysis(旧Code Interpreter)、日本語フォントでグラフや画像、PDFファイルを出力する方法とTwitterの分析 はじめに 先週末にOpenAIの発表があり、ChatGPT(GPT-4)のCode Interpreterという機能が公開されました。内部でPythonが動いており日本語や英語で指示するだけでノーコードでデータの分析などを行うことができる便利なサービスです。 そのままではグラフ描画などで日本語の表示ができないのですが、「日本語フォント表示する方法を見つけ出した」のでこちらの記事でご紹介します。 ※8月29日にCode InterpreterからAdvanced Data Analysisに名称が変更になりましたが記事中ではCode Interpreterのまま記載しております この記事で学べること
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます OpenAIは米国時間7月6日、有料版「ChatGPT API」の全ユーザーに「GPT-4」へのアクセスを提供すると発表した。同社は3月にChatGPT APIをリリースし、6月にアップデートを提供していた。また、「Completions API」の旧モデルを非推奨（deprecation）とする計画も発表し、「Chat Completions API」への移行を推奨するという。 同社によると、GPT-4は最も高機能なモデルとなり、GPT-4を活用した革新的製品が日を追うごとに増えている。6日より、有料版の支払い履歴がある開発者は、8kのコンテキスト長でGPT-4 APIを利用できる。新しい開発者には7月末までにアクセスを提供し、その後
コロプラは4月10日、チャットAI「ChatGPT」を使って業務改善を実現した社員に賞金を支給する「ChatGPT活用表彰制度」を始めたと発表した。 1カ月に1回、アイデアの独創性、工夫、実際の効果などを基に事例を審査し、社員を表彰。対象になった社員には、事例1件当たり5万円を支給する。ただし1カ月の支給金額は最大15万円まで。正社員だけでなく、契約社員やアルバイトも表彰の対象になる。 ChatGPTの有料プラン「ChatGPT Plus」の利用料を補助する制度も導入すると発表した。大規模言語モデル「GPT-4」を活用したプログラミング補助ツール「GitHub Copilot X」も導入。一連の施策により「業務改善を加速させ、ChatGPTの活用事例を早期に増やしていく」（同社）という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵す
リプライに現れたChatGPTで自動返信するタイプのインプレゾンビにリプライ返しすることでChatGPT-4を無料で利用するライフハック｢1匹だけ捕まえとこ｣
Tororo @CIRNOchiruchiru これ…合法か違法かは一旦置いとくとして 自分はGPT4を無料で使えるし、ゾンビは金稼げるしでwin-winの関係になっちゃうのでは…？？？ twitter.com/tomixrm/status…
ChatGPTはインターネット上であまり用いられない「非主要言語」を扱うと翻訳ミス・単語をねつ造・非論理的な回答などかなり応答レベルを落とすという報告
OpenAIの対話型AIであるChatGPTは、Googleのコーディング職の試験やロースクールの試験で合格点を記録したり、医師免許試験にも合格したりと、高い精度で回答できる実力がいくつも報告されています。一方で、ChatGPTと英語以外でやりとりしていると、意図がうまく伝わっていないと感じるケースも多くなっています。特に、オンラインで見ることが多くない一部の言語では、論理テストに失敗したり基本的な情報の検索もできなかったりとかなり精度が落ちることが報告されています。 ChatGPT fails in languages like Tamil and Bengali - Rest of World https://restofworld.org/2023/chatgpt-problems-global-language-testing/ ChatGPTは英語やスペイン語といった主要な言語で
AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介｜逆瀬川
AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 自動コミットメッセージ生成ツールについてコミットメッセージ生成というと、https://whatthecommit.com/ を思い出すかたも多そうですが、いまではコードを解析して自動でコミットメッセージを生成できる時代になりました。 OpenAI/Codex(GPT-3のプログラミング版)を用いた『auto-commit』、BEATを用いた『commit-autosuggestions』の2つの導入方法、使用方法を紹介します。 これらを使って「commit message 書き方」を検索する日々から開放されましょう。 auto-commit1. 概要https://github.com/m1guelpf/auto-commit/ こちらはOpenAIのCodexを用
ゲーム内の「村人のセリフ」をChatGPTで大量生成する方法（第1回）。RPG村人が住む世界を作るまで | テクノエッジ TechnoEdge
生成AIをゲーム開発の現場で活用している筆者が、ゲーム内テキストの作成、中でもいわゆるRPGの村人たちのセリフの生成を一から行う流れを解説します。第1回は、とにかく作ってみて、それに条件を加え、世界を構築していくところまで。 ChatGPTがこれほど広く雑多な目的に適用できるのは未だ驚きです。このままいわゆるAGIに到達する道にあるのか、規制や資源の問題はどうなるのか、未来への関心は尽きませんが目の前の実用も重要です。 私にとっての実用は主にゲーム制作への応用で、ChatGPTやLLMを使えそうなシーンはいろいろ考えられます。たとえばゲームそのものを生成させたり、ゲームという構造をLLMで取り扱う実験などもしていますが、こうした大きな試みはまだ実用的ではありません。 すぐに実用できる用途としては「ゲーム内テキスト作り」が挙げられます。用途はLLMの本筋ですし、制作では地味に負荷の高い作業で
ChatGPTやBing Chatの背景にある大規模言語モデルの多くは、Googleが開発したニューラルネットワークアーキテクチャーの「Transformer」を採用しています。このTransformerの鍵になるのが「Self-Attention」というシステムです。このSelf-Attentionを視覚化するためのツール「Attention Viz」を、ハーバード大学とGoogleの共同研究チームが発表しました。 AttentionViz Docs https://catherinesyeh.github.io/attn-docs/ Transformerがどういう仕組みのアーキテクチャなのかについては、以下の記事を読むとよくわかります。 ChatGPTにも使われる機械学習モデル「Transformer」が自然な文章を生成する仕組みとは？ - GIGAZINE 自然言語処理をディープラ
「Microsoft Copilot 養子縁組キット」なる不思議な文字例が日本マイクロソフト公式サイト上に出現した。英語版の誤訳とみられるが、SNSでは「ついにAIと血縁関係を結べる時代が来たか」と面白がられている。 文言があるのは、Microsoft製品の導入情報をまとめた「Microsoft Adoption」傘下のページ。AIチャットサービス「Microsoft Copilot」の導入手順などをまとめた資料がダウンロードでき、英文では一連の資料のことを「Microsoft Copilot Adoption Kit」と表記している。 しかし、日本語ページでは「Microsoft Copilot 養子縁組キット」という表記に。「Adoption」は採用・採択という意味だが、一方で養子縁組という意味もあるため、誤訳によって現状の表記になったとみられる。 Microsoftに限らず、外資系企
OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに DROBE の課題と GPT-4-Vision-Preview を試すモチベーション ケーススタディ 入力するデータ 推論周辺部分のコード プロンプト 実験結果 おわりに 参考文献 はじめに OpenAIが Dev Day で発表したGPT-4-Vision-Previewは、画像処理と自然言語処理を組み合わせた最先端の技術です。 このモデルは、画像を理解し、その内容に基づいてテキスト情報を生成する能力を持っています。例えば、写真やイラストから物体を識別し、それに関連する説明や情報をテキストとして提供できます。この技術は、画像とテキストの間のギャップを橋渡しするものであり、多様な応用が可能です。 DROBEは、多様なファッション商品を取り扱うECサイトを運営しています。我々の挑戦の一つは、膨大な数の商品画像と説明文から、正確で有用なタグを抽出し、整理して保存しておく事です。このプ
OpenAI Platform
Explore resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's developer platform.
GPTのFunction callingを使って自然言語が新たなインターフェースになるかを試してみる | DevelopersIO
GPTのAPIに新機能「Function calling」が追加され、ユーザーの自然言語入力に応じて特定の機能を呼び出し様々なツールとの連携が可能になりました。この記事ではFunction callingを利用して、自然言語がインターフェースになるかの可能性を探ります。 はじめに Function callingという機能がGPTのAPIに新たに追加されました。 Function callingはざっくりいうとユーザーが入力した文字列に応じて特定の関数を呼び出すことができる機能です。 例えば、ユーザーの入力が「Tannerに来週の金曜空いてるか日程調整のメールおくっといて！」だった場合、勝手にGmailを開いてメールを送信する関数を呼び出して処理を実施してくれたり、「5/20のタクシー代600円で経費登録しておいて」と記載すると勝手に経費登録を行う関数が処理を行ってくれるようなイメージです
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ChatGPT（3.5）に匹敵する「Llama 2」をローカルPCで動かしてみた
【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成) - Qiita
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OpenAI、GPT-4が怠け者になってきたという苦情に「修正を検討中」とポスト
有料の「GPT-4」を無料で使えるようにした「gpt4free」がOpenAIから「削除しないと訴える」と脅迫される
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました｜ELYZA, Inc.
明らかになったGPT-4の秘密 | AI専門ニュースメディア AINOW
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累計40万部のExcel本著者が語る、ChatGPTが有用なシーン 高難度な作業が「こんな簡単にできるのか」と驚いた事例
GPT-4より賢いと言われる「Claude 3」でいろいろ試した
ChatGPTの新機能コードインタープリターに《未来の仕事の全自動化》が見える
OpenAI、「GPT-4」「DALL・E」「Whisper」などのAPIを一般提供
ChatGPTで業務改善した社員に賞金 コロプラがAI活用加速、最大で月15万円
「ChatGPT」がインターネットから直接知識を得るように ～近日中に全ユーザーに解放／まずはPlus/Enterpriseを対象に正式提供開始
ChatGPTなどの対話型AIの基礎となっている「Attention」を可視化した「Attention Viz」
「Microsoft Copilot 養子縁組キット」MS公式サイトに爆誕 「Adoption」の誤訳か
Microsoft、「ChatGPT」向けの「Power Automate」プラグインを発表／チャットでフローを作成・一覧・実行。「ChatGPT Plus」ユーザーならば追加コストなし
ノーコードでChatGPTをもっと強力に！ 楽々簡単な「GPTs」を作成して情報通になれた話／「Google カスタム検索」よりもっと絞り込める記事検索ツールを作ってみた【やじうまの杜】
「ChatGPT」無料ユーザーが利用できる機能拡大、Webブラウジングや画像認識機能などを解放／GPT-4oの機能をお試し可能、利用回数制限には注意
