現在、600を超えるChatGPTプラグインが存在します。 多すぎないか？全部試す時間なんてないよ……皆さんそう思っているのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTプラグインを片っ端から試した猛者達をリサーチし、彼らが本当にオススメしているChatGPTプラグイン69選と実際に弊社が使ってみた記事、更には各プラグインの評価までをご紹介します。 ※この記事では多くのプラグインを紹介しているため、「Ctrl+F」もしくは「Command+F」で、知りたいプラグインを検索することがおすすめです。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTプラグインとは？ ChatGPTプラグインとは、ChatGPTにさまざまな機能を追加できるツールです。 プラグインを使うと、ChatGPTで以下のよう
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料を作りました。まだ出来栄えとしては、7割程度ではありますが、せっかくなのでWebで公開します。 Copilot for Microsoft 365 をこれから触る方の参考になれば幸いです。また、まだ書ききれていない部分も多々あるので、日々メンテはしていきたいと思います。 ＜関連ブログ＞ Copilot for Microsoft 365 ぶっちゃけどうなん？ https://blog.cloudnative.co.jp/22728/ Copilot for Microsoft 365 に関する FAQ https://blog.cloudnative.co.jp/21345/
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
【シリコンバレー=中藤玲】生成AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」を手掛ける米新興オープンAIは17日、サム・アルトマン最高経営責任者（CEO）が退任すると発表した。現在、最高技術責任者（CTO）のミラ・ムラティ氏が暫定CEOに就く。新たなCEOの人選も進める。事実上の解任とみられ、アルトマン氏は退社する。同社は声明で、アルトマン氏の退任について「取締役会による審議プロセスを経たもの
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - AI Transformation と、その構成要素 - ChatGPT の具体的な業務での利用例 - とある人のChatGPT業務利用の話。ただし1年以上前。 - Microsoft 365 Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/main/Workshop
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する | AIDB
ホーム AI論文解説, LLM, プロンプト 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する 2023/11/3 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 感情を込めたプロンプトが大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させることが示されました。「自分を信じて限界を超えてください」や「困難は成長のチャンスです。」といった自信や成長に関わる要素を含む指示が、モデルの出力品質に貢献するとの報告です。 この発見は、人間の感情を取り入れたアプローチが、人工知能の分野においても重要な役割を果たす可能性を示唆しています。Microsoftなどの研究グル
「視覴」の謎
ChatGPTが「視覴」という新語を発明したらしいことをフガクラさんのツイート（2023-06-08 08:51:02 JST）で知る。 すでに「視覴」は、いくつかの最近書かれたWebページで使われていた。ChatGPTで生成されたページらしい。ざっと検索して見つけたページを列挙しておく。いずれも最近作られたか修正されたページである（1件だけ2020年のページがあるが、最近修正されたものかどうか不明）。 映像・音声編集におけるノーマライズの重要性！（2023-05-11）「視覴的・聴覚的な一貫性」「視覴的な効果を最大化」「視覴的な混乱を避け」（2回）なお、このページは現在消えて視覴とは？AI（ChatGPT）が出力した新しい言葉なのか？（2023-06-08）にリダイレクトされ、「弊社では、2023年3月より用語集作成に際しAIライティングの試験運用を行っておりますが、この度、「視覚」の誤
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
ChatGPTの新しい画像生成AIのDALL-E 3は、かなり自由に画像をコントロールすることができます。 １．リアル画像のコントロール＞20代の日本人女性の写真を作成してください。 生成された画像＞３番目の女性の眼鏡をはずして、喜怒哀楽の表情を見せてください。 生成された画像※１枚目の画像以外は眼鏡をはずしてくれませんでした。また、喜、怒、哀の表情は描いてくれましたが、楽の画像は生成できませんでした。 ＞この女の子を、１．走らせてください。２．座らせてください。３．ジャンプさせてください。４．逆立ちさせてください。 生成された画像※３枚目までは上半身だけの画像なので、ジャンプしているかどうかはよく分かりません。４枚目はちゃんと逆立ちしています。 ＞縦長画像にして、全身を見せてください。 生成された画像４枚目の画像※これで、３枚目の画像がちゃんとジャンプしていることが分かります。４枚目は、
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
画像生成AIサービスの「Midjourney」に3月12日、新機能「Creative Reference」が追加。1枚の画像から特徴を引き継いだ画像を生成できるようになり、同じキャラクターに別のポーズをとらせるなど様々な画像を作れるようになりました。これまで画像生成AI「Stable Diffusion」などで同じキャラクターの画像を作るには「LoRA」という追加学習をするのが一般的でしたが、それが必要ないため、キャラクターの再現が劇的に簡単になってきました。 画像1枚で“似た顔” Midjourneyの新機能「Creative Reference」 使い方は、MidjourneyのDiscordに画像をアップロードして、「Creative reference」のタグ（cref）をつけてプロンプトを入力するだけ。CW 0〜100までのパラメーターがあり、0だと顔だけが共通になり、あとは数字
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
ChatGPT plugins のベータ提供が開始され、約70種類のプラグインが利用可能になりました | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。 今回は、ChatGPT plugins のベータ提供が開始されていたので、現在利用可能なプラグインと、実際に試してみた内容についてご紹介します。 ChatGPT plugins とは ChatGPT UI 上で 3rd-party アプリケーションを利用できるようにする機能です。 プラグインを追加することにより、ChatGPT に対して次のような機能拡張を行うことができます。 リアルタイムな情報の取得（例：スポーツのスコア、株価、最新ニュースなど） プライベートなナレッジベースからの情報取得（例: 社内ドキュメント、個人的なメモなど） チャットベースのアクション代行（例: 航空券の予約、フードの注文など） 各社が ChatGPT 向けのプラグインをこぞって開発するようになれば、ChatGPT がツールの枠を超え一種のプラットフォーム
9/28の #日本CTO協会 さんのイベントで登壇した資料を公開しました。 「ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地」 開発のトレンドの最新情報をざっくり纏めています。 ・Prompt Engineering開発の現在地 ・RAG開発の現在地 ・Plugin開発の現在地 ・GPT-Vの登場と生成AI時代のこれからについて やや開発者寄りな内容なので、基礎を知りたい場合はAzure OpenAI大全も併せてご確認を。 (こっちも近々最新化します…) https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
今井むつみ 言語習得に見る知性の本質｜社会｜中央公論.jp
ユーザーが問いかけた質問に対してほぼ的確な答えを生成できる対話型AI、ChatGPTが話題だ。人間の使うことばとは何が違うのか。どう使いこなせばいいのか。オノマトペや「記号接地」をキーワードに、今井むつみ慶應義塾大学教授が語る。 （『中央公論』2023年7月号より抜粋） 赤ちゃんに易しく外国人に難しいことば ──子どもはことばをいかに覚えるのかを研究する今井さんですが、今回はAIの言語学習との比較などを通して、両者の違いについて伺います。まず、最新刊『言語の本質』では、日本語を話す人はオノマトペを言語習得の足場とするとのことでしたが、どういうことなのでしょうか。 英語は日本語のようにオノマトペが体系化されていませんが、だからといって英語が音と意味のつながりが薄い言語というわけではありません。英語には音の感触が織り込まれた動詞が多いんです。例えばtickle（くすぐる）。語感に日本語でいう「
AIスタートアップの米Anthropicが、同社のチャットAI「Claude 3」向けに公式プロンプト集を公開している。3月11日までに64種類の使用例を公開中。専用のWebサイト「プロンプトライブラリ」で公開しており、英語と日本語表示に対応している。 例えば、入力した材料や好みに応じた料理レシピを提案する「料理クリエイター」などのプロンプトを公開している。プロンプトは「システム」と「ユーザー」の2つに分かれ、まず前者でAIに指示し、次に後者でユーザー個別の条件や要件を伝える仕組み。料理クリエイターの場合は以下のような具合だ（原文ママ）。 システム：あなたの仕事は、利用可能な材料や食事の好みに関するユーザーの入力に基づいて、パーソナライズされたレシピのアイデアを生成することです。この情報を使用して、ユーザーの食事のニーズに対応しながら、指定された材料を使用して作ることができるさまざまな創造
日本語言語モデル「Japanese StableLM Alpha」をリリースしました — Stability AI Japan
Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに
メディア事業部AIライターの大竹です。 2023年11月に登場したChatGPTのGPTs機能の導入は、ChatGPTアップデートの中でも特に大きな印象をユーザーに与え話題となりました GPTsとは、自分好みに調整したChatGPTを作成できる機能。以前までは、毎回プロンプトを入力して出力の方向性を指示していましたが、GPTsを活用すればそうした手間がなくなります。作成したGPTsは他人と共有が可能。公開されているGPTsを活用することで業務効率を大幅に高められます。 今回は業務活用に役立つGPTsを紹介します。仕事の負担が大幅に軽減されるので、ぜひ最後までお読みください。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる GPTsの活用事例【業務活用編】 ChatGPTは世界中に膨大な利用者数がいるため、作成
「ChatGPTはすぐに嘘をつくから調べものには使えない」という意見をよく聞くが、これには大きな誤解がある。 そもそもChatGPTの心臓部である大規模言語モデル（LLM）は、膨大な知識を元にテキストを「生成」する仕組みだ。 逆に言うと、知識として持っていないことは一切わからないので、知らないことについて説明を求められても能力的に不可能なのだ。 だから、知識にない質問をされると答えられないだけでなく、苦し紛れに幻覚（ハルシネーション）を起こしてしまう。これが「すぐに嘘をつく」と言われる理由だ。 結論を書いてしまうと「ChatGPTは検索ツールではない」のだ。むしろ「ChatGPTがいちばん苦手とすることが検索」なのだ。 今回はこの欠点を補い、AIを活用した新しい検索の形を実現するという触れ込みのサービス「Perplexity.ai」を紹介していく。 Perplexity.aiとは Perp
株式会社Emposy（代表取締役：木谷真也）は、8月中旬にリリースした「AIの島」のメディアにエンジニア向けのChatGPTのプロンプトを20選公開いたしました。 プロンプト集の内容 今回、エンジニア向けに本当に使える厳選したプロンプト20選をまとめた記事をアップいたしました。 よく利用する以下の３項目に分けて、ご紹介しています。 ①コーディング ②バグの特定/修正作業 ③その他（便利なプロンプト） プロンプトはすべて、１クリックコピーですぐ使える状態にしているので、エンジニアの方は一度目を通して見てください。 プロンプト集のURL: https://ai-island-media.com/2023/08/28/chatgpt-prompt-20/ 今回はプロンプト５選をご紹介（一部） ①深津式プロンプト ChatGPTに役割を与え、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知らせるこ
ChatGPTがデジタル広告の業界構造をつくり替えつつある。大手各社は、ChatGPTを生かして開発したAI（人工知能）システムをバナー広告の制作工程に導入。広告制作の生産性向上に成果を上げている。広告制作に携わる人員構成の見直しや、顧客企業から受け取る報酬の体系にメスを入れる動きも始まった。 デジタル広告の中でもChatGPTの影響をもろに受けているのがキャッチコピーの文言をつくる作業だ。商材の種類や想定する閲覧者の属性といった情報を入力すると、瞬く間にキャッチコピーの文言が自動生成される。 ChatGPTをはじめとする生成AIをデジタル広告制作に積極的に活用している1社が、デジタル広告最大手のサイバーエージェントだ。同社は自社開発のデジタル広告制作支援システム「極予測AI」を使い、新たにつくったバナー広告の内容をAIが解析して広告効果の予測値を算出。既に配信しているバナー広告のうち広告
DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ
「ChatGPTによる新規事業開発の進化」をテーマに、リブ・コンサルティングが新規事業やサービス開発に取り組む人に向けたイベントを開催。同社の先進技術研究組織「ACROBAT」の所長・森一真氏が、ChatGPTを新規事業開発に活用する方法を語りました。 前回の記事はこちら AIに適した知的労働 森一真氏（以下、森）：データの分析も知的労働ですし、チームビルディングもある意味知的労働かなと思いますが、特に情報処理的で、かつ問題が曖昧ではなく、ちゃんと定義できるものほどAIに向いています。いわゆるリサーチや分析はどんどん優先的にAIに置き換わっていきます。 新規事業アイデアは（スライドの）真ん中にあるんですが、若干情緒的なところや文脈的なところもありつつ、リサーチ等の情報処理的な業務負荷が著しく高いので、うまくプログラムを組むことでかなりAI化が進みやすいと思います。 逆にリーダーシップやチー
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。 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ：責任あるAI推進基本法（仮）について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法（仮）」を本日公表しま
これは何？ NGK2024Sの発表資料です。 自己紹介 名前: 中西克典 X(Twitter): @n_kats_ 機械学習名古屋研究会主催 NGK発表は2回目 機械学習名古屋研究会 論文読み会 毎月第3木曜（19:00～）オンラインで 次回（2月15日第71回）・・・https://machine-learning.connpass.com/event/308186/ 本編 イントロ（研究会の表の目的） 論文を読む習慣付け 知識のアップデート 発展的・実践的な知見の獲得 イントロ（研究会の裏の目的） この世の真理と呼べるものを全て知りたい。 という話を2年前のNGKでした。 おさらい（2年前の話） 読み上げソフトを使うと機械学習の論文が30分で再生できる。 ある分野の概要を把握する目安の論文50本には約3日あればよい。 2年前の課題 読み上げられてる文章を目で追いかけないといけない。つら
「AIと著作権に関する考え方について(素案)」に関するパブリックコメントの結果について という題名のpdfファイルが文化庁から出されました。 94011401_01.pdf (bunka.go.jp) これについて色々と言われてるわけですが…。 反AIからの論というのが極めてお粗末であるということです。 まず第一に、なぜ最初パブリックコメントの募集の話が挙がった時に、 「様式なんてどうでもいい！硬いこと考えずに意見を送ろう」などという広め方を してしまう人が出てしまったのか…。 第二に、2万も送られたのだから反映されてしかるべきだ！と考えてしまう人の存在。 これは投票ではないんですよ。多数決で何か決まるようなわけじゃないです。 そもそも同じ人が連投したりしてたのに、なぜ数を誇ってしまったのか。チョコワVSスフィンクスか？ 大事なのは論でした。なぜAIを規制すべきなのか？なぜAIのみを規制す
はじめに Gitのステージングエリアにあるファイルを対象に、レビュー結果をSlackに通知するアプリケーションを作成しました。 開発環境のターミナルで指定したコマンドを実行するだけで、Slackにレビュー結果が送信されます。 ソースコードは以下です。 こんな人におすすめ コードレビューを受ける前に自分で事前チェックをしたい方 一人でコードを書くことが多く、レビュワーがいない方 どうせなら楽しくレビューしてもらいたい、好きなキャラクターにレビューしてもらいたい方 アプリケーションの構成 レビュー依頼の手順と流れ 以下のような手順と流れでレビュー結果を得ることができます。 レビュー対象のファイルをステージングエリアに登録する（複数ファイルの登録が可能です） ローカルのターミナルでaireviewコマンドを実行 Slackに必要な情報が送信される レビュー結果を確認する スレッドにレビュー結果が
デジタル庁のAI担当の大杉直也です。この記事では、生成AIによる業務改善の一助になればと思い、実際の行政業務で生成AIの利活用を検討する際に得られた知見を共有します。 本記事は、「デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証の結果報告（以降、報告書とよびます）」で得られた知見を、よりわかりやすく具体的に示すために、「10の学び」の形式にまとめたものです。 その検証ではデジタル庁を中心とした行政職員を対象に、実際に複数種類のテキスト生成AIを取り扱える環境＋ユースケースごとの独自開発を含むサポート体制を作り、(1)どの行政業務に対し、(2)どのようにテキスト生成AIを使えば、(3)どのくらい改善効果がありそうか、を調べました。また、報告書には含まれていなかった個別ヒアリング等による知見も反映させています。 文量が少し多くなってしまったため、全3回の構成で紹介いたします。第1回の本記
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
OpenAIは1月10日、カスタムバージョンのGPTを作成できる「GPTs」機能で作成した多様なGPTを探索できる「GPT Store」の公開を予告通り開始した。今回はストアーのラインアップから画像生成系の「DALL·E」カテゴリーを取り上げてみよう。 「DALL·E」カテゴリー 「DALL·E」カテゴリーには言うまでもなくOpenAIの画像生成AI「DALL·E 3」を便利に使うために作られたカスタムGPTが掲載されている。今回は上位6個のGPTを使ってみることにする。 まずは「DALL·E」カテゴリーのトップ「image generator」というGPTを試してみよう。説明欄には「プロフェッショナルかつフレンドリーなトーンで画像を生成し、洗練させることに特化したGPT（A GPT specialized in generating and refining images with a
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【ChatGPTのおすすめプラグイン一覧】猛者達が選んだ最強プラグインの使い方69選 | WEEL
ChatGPT対抗の本命「Claude 2」ついに日本でも利用可能に
Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料
「現状、人間はこの技術を制御しきれない」。読売新聞とNTTが生成AIのあり方に共同提言
米OpenAI、サム・アルトマンCEOが退社へ 事実上の解任 - 日本経済新聞
ChatGPTの衝撃 第2章 -2024年6月バージョン-
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
ChatGPTのDALL-E 3による画像コントロール｜IT navi
画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と 開発生産性
ChatGPTの10ヶ月と開発トレンドの現在地
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
話題のチャットAI「Claude 3」のプロンプト集、公式が公開中 「Excelの数式作って」など64種
【GPTs×業務活用】職場で神扱いされるGPTsを使った業務効率化・自動化事例10選 | WEEL
AI検索「Perplexity」がかなり便利だったので紹介します (1/5)
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選を公開いたしました
ChatGPTで広告会社の組織激変、サイバーでは30人以上いたディレクターがゼロに
DALL-E3 (ダリスリー) の無料教科書:初級編｜プチpony
コンサル10人相当のプロジェクトを2人で対応という高コスパ 半信半疑で、ChatGPTで新規事業開発をしてわかったこと
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）
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
パブコメから見えた反AIの残念な思想｜大人間世界
もう初回コードレビューはずんだもんに任せる時代になった
デジタル庁2023年度事業 行政での生成AI利活用検証から見えた10の学び (1/3)｜デジタル庁
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
ChatGPTで画像生成するならコレ! おすすめGPTs紹介 (1/6)