はじめに ChatGPTブームがひと段落した感がありますが、周りのエンジニアでChatGPTを活用している姿をあまり見みません。 基本的なテクニックを理解すれば、エンジニアこそChatGPTを活用できると思うので、普段使用しているテクニックをいくつかピックアップして紹介します。 プロンプトの記載方法 Markdown記法で指示する 色々なところで紹介されていますが、回答や処理の精度を上げる方法としてChatGPTへの指示にMarkdown記法を使用することがオススメされています。 例えば下記のような文章による指示を行おうとした場合
これまでの生存戦略 それほど尖った能力や知識がない中で、私のこれまでの生存戦略としては求められればなんでもやる、少しくらい泥水でも飲むというものでした。 フロントエンドからバックエンド、データベース設計、API設計、実装、インフラ側の設定、提案書作成、プレゼンテーション、プロジェクト進行、どれも“専門家として誇れるか”というと疑問がありますが、求められればなんでもやるスタンスでそれが自分の価値提供の形と考えていました。 また、以前までは「若い」というのも、強みでした。 一回りほど上の年齢に見られることも珍しくなく、「そんな若かったのか」と驚かれるなかで、「若いのに頑張ってるね」と年齢のフィルターで大目にみてもらえました。 しかし、そんな私も気が付けば40歳、もう若さという武器はありません。 （つい先日まで20代だったはずなのに..何かおかしい..） 体力的にも無理が効かず、新しいことを学ぶ
Anthropicは6月21日、同社の開発する大規模言語モデル「Claude」シリーズの最新版となる「Claude 3.5 Sonnet」を発表。利用制限はあるものの同社のチャット型AIサービス「Claude.ai」で無料で利用可能になった。 同時にユーザーがClaudeとやり取りしながらコンテンツを作成できる新機能「Artifacts」が、さらに25日にはプロジェクトごとに資料やプロンプトを集約できる「Project」が実装された。この記事では、新機能Artifactsを使うときに知っておきたいことをメインに紹介する。 なお、Claude 3.5 Sonnetの前の世代である大規模言語モデル「Claude 3」シリーズおよび「Claude.ai」については、こちらの記事に。Claude 3.5 Sonnetについての基本的なスペックなどはこちらの記事に詳しい。 Artifactsのキモは
もはや｢ChatGPT｣で騒いでいる場合ではない？
日本で生成AIと言えば、OpenAIのChatGPTがその代名詞。この傾向は日本でのオフィス開設も加わって、さらに高まっているが、そのOpenAIやGeminiをはじめとする多様なAIサービスを提供するグーグルと並んで存在感を示している企業がある。 このジャンルに注目している方ならばご存知だろうが、AnthropicというAI専業ベンチャーである。AnthropicはOpenAIの運営方針に異を唱えるメンバーがスピンアウトした2021年創業の生成AIスタートアップで、アマゾンとグーグルが巨額を出資していることでも知られる。 滑らかな文章を生成するClaude 同社の大規模言語モデル“Claude（クロード）”はその性能の良さから注目されていたが、特に注目を集めるようになったのは、今年3月4日に発表されたClaude 3からだろう。特徴的な性能や機能もさることながら、印象的だったのは生成する
“AI検索”サービス「Perplexity」（パープレキシティ）がスゴい。 Perplexityは、質問に対してテキストで答えてくれる、チャットbot型生成AIだ。ChatGPTと似ているが、検索に特化しており、「Webの最新情報をベースに検索できる」点が異なる。 例えば、7月4日時点で東京都知事選（7月7日投開票）の最新状況を聞くと、こんなふうに答えてくれる。
経産省をディスって遊んでいたら、経産省に呼び出されてヒアリングされるという体験をしました……→「ひえっそんなことあるの」
ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay…
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
競プロ出身者・機械学習出身者の問題コード
https://anond.hatelabo.jp/20240625191650 競プロ出身者だけじゃなく、機械学習出身者も問題コードが多い 印象の問題ではなく実際に下記のようなコードが多い 念のため言っておくと底辺大や文系出身プログラマーも同様の傾向にある 正常系しか意識していない一番多いのはコレで異常系の動作を全く意識していない 入力値に想定外のものが入ることを考えていなかったりI/Oに関わるエラーについても配慮がない 「エラーが出たらとにかくtry-catchしてログ吐いて終わり」 ならまだマシな方で、「握りつぶして処理続行」みたいなことも平気でやる 「ここの処理でエラーログが出てるから対処よろしく」 「対処しました！（握りつぶし）」 とか滅茶苦茶多い セキュリティに関する意識が低い異常系の話と被るけど基本的に性善説でコード書くのでセキュリティの不備がめちゃくちゃ多い API作らせて
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
話題のClaude「Artifacts」は対話型AIにおける「UX革命」である｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」
ChatGPTのライバルサービスの一つである「Claude」が、彼らのサーバーが一時パンクするくらい話題になっている。 その理由は、運営元のAnthropicが発表した2つのリリースだ。 リリースの1つ目は新しい大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」のリリース。そしてもう一つが、今回の話題の中心である「Artifacts」機能のリリースだ。 「Claude 3.5 Sonnet」は、ほぼ全てのベンチマークでOpenAIの最新モデル「GPT-4o」を打ち負かしており、処理スピードは前モデルの「Claude 3 Opus」の2倍で、API費用は1/5程度に下がっている。 シンプルに性能、速度、費用面などの面でトップクラスの大規模言語モデルが登場したのだ。 しかし、今回Claudeが話題になっている理由は「Claude 3.5 Sonnet」というよりも、もうひとつのリリースであ
インド在住のライター兼エンジニアのニティン・シャルマ（Nitin Sharma）氏（詳細は同氏LinkedInプロフィールページを参照）がMediumに投稿した記事『GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介』では、GPT-4oの実用的な使用例が紹介されています。 シャルマ氏が紹介するGPT-4oの使用例は、以下の表の通りです。 GPT-4oの6つの実用的な使用例
某月某日、OpenAI の Tokyo Location で設定されたポジションに応募したところ、レジュメ通過の連絡を同社のリクルーターの方からメールでいただいた。このような記事を書くからには、最終的に見送りとなったわけだが、結論から言うと、今まで受けた外資系企業のインタビュー体験の中でも、あまり気持ちの良いものではなかったというところが本音だ。 海外サイトの Glassdoor などには OpenAI の Interview Experience がいくつか投稿されているが、日本法人がオープンした OpenAI Japan のインタビュー体験についてはまだあまり投稿がないと思うので、ここに記しておこうと思う。なお、インタビューで質問された具体的な内容など、面接対策になるような内容はもちろん明かさないので、あくまで全体のプロセスのみにフォーカスした内容である。 2024 年 7 月 17
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
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
孫正義氏が「有益」と語る「ChatGPT」の使い方とは
ソフトバンクグループで代表取締役会長兼社長執行役員を務める孫正義氏は株主総会で、自身のChatGPTの使い方について言及した。 孫氏は「私の使い方は語り合いのパートナー。何かを検索するというよりは、アイデアの壁打ちやディベートの相手として使っている」とし、次のように述べた。 「（ChatGPTに対して）『あなたが（それぞれ）こういう特徴の天才的科学者A、B、Cだとしたら、この問題をどう解決するか、僕の目の前でディベートしてくれ』と（指示して）ずっとディベートさせる。そして『B、CはAに賛成だとか反対だとか、違う角度から自分なりの発想に切り替えてコメントして欲しい』とディベートさせる。このようにぐるぐる議論させて、合意が取れるまで、目の前でずっと意見を戦わせる」（孫正義氏） 孫氏は「めちゃくちゃ面白い。ものすごい有益」と語り、「部下と議論するよりも見ていたら面白い、やりだしたら止まらない」と
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！｜Jun Ito
安野たかひろ事務所 技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。 AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電
無料で使える「ChatGPT Mac用アプリ」がかなり優秀だった。ウェブ版にはない機能も | ライフハッカー・ジャパン
フォームローラーでほぐし続けた結果...ようやくわかった効果とメリット3つ #Amazonプライムデー
・翻訳専任の時短ワーママ ・議事録の作成 ・FAQの作成 ・簡単なプログラムの作成 ・難解なレガシースパゲティコードのお守り このあたり、コピペしてGPTにぶちこめば誰でも同じ結果になってしまう。 先日「属人化してワイのコード絶対守るマン」おじいちゃんコーダーが高学歴の若手にリプレースされた。 うーむ。これでいいのだろうか。
Cloud Nativeを支える要素技術・プロダクト・プラクティスの歩み / infrastudy-returns-01-amsy810
AI時代は「質問力」が最大の武器になる→マジの研究者の人が本気で、だけど完全な初心者にもわかるようにプロンプトを解説した本「AI時代の質問力」に興味津々
usutaku@AI情報解説 @usutaku_com 臼井拓水 | ChatGPTやCopilot等のAI活用事例を発信する人 | Michikusa㍿ 代表 | ex @amazonjp @pkshacapital | ICU卒 🏉| 🗣️🇯🇵🇺🇸🇪🇸 | NewsPicksプロピッカー | インスタ15万 | AIの個社別社内研修のご依頼などDMへ lit.link/usutaku usutaku@AI情報解説 @usutaku_com タイトルで損しすぎな本見つけた。 「はいはい、またプロンプト(笑)本ね」 と思いながら手に取ったら 「マジの研究者の人が本気で、だけど完全な初心者にもわかるようにプロンプトを解説」 している良書だった。 ChatGPT触ったことあって、本格的にプロンプト勉強したい！という人には最高の一冊だと思う。 ・質問精緻化 ・認識検証 ・反転イン
GPT-3.5ベースのChatGPTのコーディング能力は「古い問題には有効も新しい問題では困難に直面する」ことが明らかに
GoogleやMistral AIなどからプログラミングに特化したAIツールが登場しており、大手テクノロジー企業のCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言するなど、AIによるプログラミングは注目を集めています。そんなAIによるプログラミング能力を分析した研究が公開されており、AIモデルがトレーニングされたタイミングによっては困難に直面することがあることが判明しました。 No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore https://ieeexplore.ieee.org/document/10507163 ChatGPT Code: Is the AI
大規模言語モデルが「ハルシネーション（幻覚）」を生成することはよく知られている。ただ、その仕組みから明らかのように、LLMの出力は本質的にはすべてハルシネーションであり、間違いが発覚したものがそう呼ばれているだけだ。 by Will Douglas Heaven2024.06.24 58 25 この記事の3つのポイント チャットボットは間違った情報を提供することがある 大規模言語モデルは統計的確率に基づいてテキストを生成する ハルシネーションを完全に防ぐことは不可能である summarized by Claude 3 2024年4月2日、世界保健機関（WHO）の新しいチャットボットが「善意の意図」の下にリリースされた。 リリースされたのは、「GPT-3.5」が搭載された新顔のバーチャル・アバター「サラ（SARAH：Smart AI Resource Assistant for Health
ChatGPTにタスクリストを突っ込んで「最初にやるのどれ？」って聞いて終わったら次の指示を受けているけどこれより馬鹿な使い方をしてるやついる？
ワン・チャン・アルディ @WangChangHardy 俺よりバカなChatGPTの使い方してるやついる？タスクリスト突っ込んで、最初にやるのどれ？と聞いて最初のやつ終わったら、終わりました。って報告して次の指示受けてる
NotebookLMを使ってみた
こんにちは。GMO NIKKOのH.Tと申します。 GoogleからNotebookLMというサービスが出ましたので触ってみました。 NotebookLMの使い方 NotebookLM は簡単にはじめることができます。 NotebookLM にアクセスし、新しいノートブックを作成します。 そして自分が作成したいプロジェクトのための参照資料をアップロードすると、読み上げやブリーフィングシートの作成、FAQ、アイデアの整理などが可能になります。また、NotebookLM に質問して、すべてのソースの概要 ( 学習ガイドや目次など ) を自動的に作成することもできます。 Googleのブログより やってみた 早速使ってみました。 まず、上図のTry NotebookLMをクリックしますと以下のような画面が開きます。 「新しいノートブック」をクリックします。 あらかじめ青空文庫より「吾輩は猫である
AIチャットサービス「ChatGPT」のモデルの1つ、GPT-4oは、人間から受け取ったテキストをまず「トークン」に処理した後、AIが扱いやすい数値ベクトルに変換して計算を行います。画像でも同様の処理を行いますが、その際にどのような処理をしているのか、プログラマーのオラン・ルーニー氏が推測しました。 A Picture is Worth 170 Tokens: How Does GPT-4o Encode Images? - OranLooney.com https://www.oranlooney.com/post/gpt-cnn/ GPT-4oが高解像度の画像を処理する際は、画像を512x512ピクセルのタイルに切り分けて処理し、1タイル当たり170トークンを消費します。この「170トークン」という数字に着目したルーニー氏は、「OpenAIが使う数字にしては中途半端すぎる」と指摘し、な
あまりに良かったので即課金した。俺のデイリーAIニュースで活躍しまくり・・・なの、だが、あまりにも便利なのであっという間にポイントを使い果たしてしまった。 また、動画なのだが動画の画像自体にあまり意味がないので本当は音声だけ聞き流しながらじっくりと論文本体を目で追いかけたい。 そう、まるで優秀でやる気満々の大学生インターンが、隣で興奮気味に「これすごいんですよ」とギャーギャー騒いでるかのような反応を聞き流しながら「ふーん」と眺めたいのだが、NoLangだとそういう目的とはちょっと異なる。 そこで、Claude3を使ってChrome拡張を作ることにした。ちなみにChrome拡張を作るのは生まれて初めてではないが人生で二回目くらいだし前に作ったのは10年前くらいだからもはやChrome拡張素人と言える。 Chrome拡張には三つのファイルが必要だ。 まず、適当なディレクトリを作る。 そこに、以
Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。テクノロジー本部 アドバンストテクノロジー部 部長の時田充です。私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。その一環として、Difyの全社活用をテーマに2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。 Dify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの開催 カカクコムでは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを選定したことと並行して、弊社CTOの京和がDifyアンバサダーのサンミンさんと共にDify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの企画を進めました。立ち上げてすぐのコミュニティで開催までの期間が2週間弱しかなかったため、カカクコムが全面的にバックアップし、イベントの
Claude-3 Sonnetがだいぶ良いので、前々から考えていた、「Lispっぽい記法で書けるけど他の言語に慣れた人にも使える言語」の処理系を作ってみた。仮にEasyLispという名前にした。 この言語ではこんな感じでプログラムが書ける (define person (object)) (set! person.name "Alice") (set! person.age 30) (print person.name)personというオブジェクトのプロパティをnameやageがあって、これをドット記法で指定するとpersonオブジェクトのプロパティにアクセスできる。 同じことをCommon-Lispでやろうとするとこうなる (defun example () (let ((person (make-object :name "Alice" :age 30))) (format t "N
LLMに面倒なことをやらせたい 面倒なことはChatGPTにやらせようという本の著者のからあげです。 書籍では、様々な面倒なことをChatGPTにやらせています。ChatGPT単体（コアの部分）は、基本的にテキスト（言葉）を生成することしかできないので、どうやって面倒なことをやらせているかというと、ChatGPTの生成したテキストで、拡張機能を操作することで、実現しています。イメージ的には以下のように、ChatGPTの手足のように拡張機能を使う感じです。拡張機能としては、色々ありますがChatGPTが生成したコードを実行できるAdvanced Data Analysis（Code Interpreter）が重要かつ代表的な機能となります。 面倒なことはChatGPTにやらせよう（講談社）より引用 この機能はChatGPT独自のものだったのですが、最近はGeminiのGoogle AI St
ChatGPTが論文のライティングスタイルにもたらした変化｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
Preprintあげたのでご報告！📣 ChatGPTが使いがちな英単語ってありますよね。「delve」「realm」「utilize」あたり。 （限界助教先生の記事面白かったです、以下👇参照）https://t.co/aYK0KDgJ7L… pic.twitter.com/ognOJecixR — 松井健太郎 睡眠・精神医学 (Kentaro Matsui) (@matsuikentaro1) May 17, 2024 論文執筆は、多くの研究者にとって時に苦痛を伴う作業です。英語を母語としない研究者にとっては特に、言語の壁が大きな障害となります。ChatGPTは、この障壁を一気に取り払ってくれます。翻訳、校正、要約作成—かつては数日を要したこれらの作業が、数分で完了する。その魅力は、抗いがたいものです。 特定の分野、特にコンピューターサイエンスや工学系の論文において、ChatGPT特有
世界で初めての｢ChatGPT-4o｣を搭載するスマートグラス、登場2024.07.03 08:0077,043 武者良太 あなた専用翻訳家といっても良いでしょう。 メガネ型のウェアラブルデバイス＝スマートグラスには、ARメガネ、Bluetoothスピーカーのほかに、ARメガネのようなディスプレイは持たないけど、Ray-Ban Metaのようにカメラ＆マイクを内蔵したAIと連携するタイプもあります。 ｢AirGo Vision｣もRay-Ban Meta系のデバイスですが、世界で初めてのChatGPT-4oを搭載するスマートグラスという特徴を持ちます。 フロント（前枠）の左右にカメラが入っている...と思いきや、実際のカメラユニットはテンプル部分にビルトイン。このカメラで捉えた被写体の詳細をChatGPT-4oに教えてもらえるのがAirGo Visionのハイライト。 他にも写真や動画を撮
【視聴】無料 【視聴方法】こちらより事前登録 【概要】元・東京大学松尾研究室、今井翔太氏が登壇。 生成AIは人類史上最大級の技術革命である。ただし現状、生成AI技術のあまりの発展の速さは、むしろ企業での活用を妨げている感すらある。AI研究者の視点から語る、生成AI×デジタル戦略の未来とは――。
ChatGPT Artifactsができた？ GPT-4oでもClaudeみたいな楽しいプロンプト開発ができるのだ（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
この問題を解決するにはどうしたら良いか？ ChatGPTにもGeminiにも毎月お布施をしているし、彼らも同レベルの機能を持っているのだから、Claudeの休眠期間中はそっちを使えばいいのではないか。 そう考えていたところ、良い助け舟が。 ChatGPTにArtifacts機能を追加しますよ、というソフトの開発者からメンションが飛んできました。 このソフトはGitHubで公開されているので、普段使っているM1 iMacにインストールしてみました。git cloneしてNode.jsをインストールしてという、自分にとってはなかなかハードルの高いインストール方法でしたがなんとか動くようになりました。 使うにはOpenAIのAPI Keyが必要です。つまりChatGPT-Artifactsという名前ではありますが、実際はAPIで呼び出しているわけです。ChatGPTっぽいプロンプト操作でGPT-
対話型AIサービス「ChatGPT」で使われている自然言語モデルの核になっている技術が「Transformer」だ。自然言語処理を例に、Transformerの仕組みを解説する。 すっかり市民権を得た対話型AIサービス「ChatGPT」。ChatGPTで用いられている自然言語モデルが「GPT」（Generative Pre-trained Transformer）です。いわゆる「大規模言語モデル」（LLM：Large Language Model）の1つであり、本稿執筆時点（2023年12月）の最新バージョンは「GPT-4 Turbo」です。バージョンを追うごとに、精度向上などの進化を遂げてきました。 このGPTの核となるディープラーニング（深層学習）のモデルが「Transformer」です。前述のGPTの正式名称を見直すと、「T」はTransformerのTであることがわかります。このネ
プロンプトを書かずに生成AIを利用可能に Copilot for Microsoft 365は、生成AIを活用したソリューションの1つです。生成AIの活用と聞けば、AIへの指示である「プロンプト」を上手に作成し使いこなす姿を思い浮かべる人も多いでしょう。プロンプトの作成スキルはプロンプトエンジニアリングとも呼ばれ、生成AIを深く活用するために習得すべきとされています。 しかし、多くのユーザーにとって、プロンプトエンジニアリングは新しいスキルであり、習得までに時間もかかります。何よりもプロンプトを作成する作業は、時間と労力を要するものです。 Copilot for Microsoft 365は、この面倒なプロンプトを書かずとも、簡単に生成AIを利用できる機能が実装されていることが特徴です。Copilot for Microsoft 365を使いはじめたときには、まずはそうした簡単に利用できる
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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
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チャットAI「Claude」すごい新機能「Artifacts」の使い方、全部教えます (1/6)
デジタル庁お墨付き！ 即戦力のプロンプト集で「ChatGPT」をフル活用／デジタル庁がLLMに使うプロンプトテンプレート集を公開中【やじうまの杜】
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GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような（信じられない）6つの使用例を紹介 | AI専門ニュースメディア AINOW
OpenAI Japan のインタビューの体験が残念だった件
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
確かにちょいちょいChatGPTのせいで仕事がなくなるシーンが増えてる
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
解説：生成AIのハルシネーションはなぜ起きるのか
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OpenAI、ChatGPTの間違いを見つけるAI「CriticGPT」
無料で複数の生成AIを同時実行・比較できる「天秤AI byGMO」 ～履歴保持機能の追加でより便利に／GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3 Sonnetのほか、Perplexityも利用可能
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なぜCopilot活用はうまくいかないのか？ 試してわかったChatGPTとの「決定的な」違い