perplexity.aiが速攻で$20払って良いと思えたくらいに情報収集を効率化してくれた件 - 理系学生日記
従来の検索エンジン Perplexity.aiの検索 RAGとの関係 perplexity.aiでリサーチするときのプラクティス 英語で検索しよう しっかり調べたい時はPage機能を使う ちょっとした調べ物 今使えるモデル まとめ Perplexity.aiがすごく良かったです。何か知りたいことが出てきたら、Google検索するよりもPerplexity.aiで検索している。 Perplexity.aiは、生成AIを用いた検索エンジンと見なすことができるサービスで、情報収集の効率を劇的に向上させてくれます。ユーザーの質問に対してWebをクローリングし、関連情報を要約し、それらの参照リンクとともに高精度な回答を提供してくれる。 最初にネタバレしておくと、このエントリ自体もかなりの部分をperplexity.aiの要約と回答生成能力に頼りました（Github Copilotにもわずかに頼ってい
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
皆さんこんにちは。CTOの松本です。LLM使ってますか？ChatGPT毎日触ってますか？ LLMに熱狂してすでに1年以上が経ちましたが周辺エコシステムが充実してきたことでいろいろな取り組みがとても簡単に実現出来るようになったなーと感じています。 ということで今回はZapierを使った小ネタのご紹介です。 AI・LLM事業部の今 とその前に、AI・LLM事業部での取り組みから着想を得たものでして、AI・LLM事業部について簡単に紹介させてください。 LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部では、バクラクでも取り組んできたビジネス文書の解析の延長としてLLMを活用して文書分析エンジンの開発を進めています。現在このエンジンを使ったエンタープライズ向けの新規プロダクト開発にいそしんでおります。とても楽しいですし、最近は様々なお客様からの引き合いも増えておりまして、事業成長に向けて満を持しての
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
【読売新聞】 生成ＡＩ（人工知能）が急速に普及する中、性犯罪の加害者側の弁護士が、被害者への謝罪文の作成に生成ＡＩを利用した事例があることがわかった。利用すれば誰もがたやすく文章を作成できる。この弁護士は「丁寧な謝罪文を作ることが目
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
こんにちは。技術部平山です。 たぶん15年ぶりくらいに研修の類の講師をやったので、そのことについて書きます。 概要 2D用(github)、 3D用(github) の2つのUnityプロジェクトをテンプレートとして用意して、 そこに「コードだけで」ゲームを作る研修をしました。 どちらも、Hierarchyに何かを足すことは禁止、 足して良いアセットはC#ファイルのみで、 そのC#ファイル内ではUnityEngineの機能を使用禁止、 というレギュレーションです。 いずれも、IMachineなるインターフェイスが存在し、 これを通してゲームを作ります。 例えば2D用のIMachineの主要部分はこんな感じです。 public interface IMachine { public int Width { get; } // スクリーン横解像度 public int Height { get
AIはどこまで無断で学習できるのか。～文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
働いてみないとわかりにくいIT業界の構造 SI系・プロダクト系それぞれで異なる“求められる能力”と“キャリアパス” 総工費4億円のラボから生中継！CTOが語る、これからのエンジニアに求められる技術 #1/3 ウイングアーク１ｓｔ・CTO 島澤甲氏 島澤甲氏：みなさんこんにちは。私はウイングアークでCTOをしている、島澤と申します。このセッションでは、これから技術者を目指されているみなさんに対してなにかヒントになるようなものを伝えられたらいいかなと思っています。 （スライドを示して）まずウイングアークですが、私たちは、帳票やBIと呼ばれるところでトップシェアを占めています。今日は、「このセッションは会社の宣伝をしなくてもいいよね」という話をしたら「別にかまわん」ということだったので、会社の宣伝はもうしません。気になる方はちょっとホームページを見てもらえればと思います。業績などもありますが、順
生成AIで小説を書くためのプロンプト5選
人類の皆さん、小説書いてますか？ この記事について この記事に書いてあること この一ヶ月ほど、遅ればせながらLLMによる小説執筆の支援という試みを実地でやってみたので、その中で結構良かったなと思ったプロンプトを紹介する。 使用したモデルはClaude 3 Opus。 この記事で書かないこと 生成AI「で」小説を書くことについての記事であり、生成AI「に」小説を書かせることについての記事ではない。 具体的に言うと、LLMに小説の本文を出力させる話ではない。本当のところを言うとちょっとは試したけど、ちょっと試したくらいでは全然使い物にならなかった。色々と工夫すれば違うかもしれないが、自分の場合、色々と工夫するほど興味を抱かなかった（だって、小説書くのが趣味なのに、そこは渡したくないだろ）。 一般的な注意事項 小説ないしはその原型となるアウトラインをテキストファイルにしてまるごとClaudeに読
“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。
誰でもわかる強化学習
本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要手法であるQ学習や，それの深層強化学習版のDQN（Deep Q-Network）を中心に解説しています. 昨今，ChatGPT等の大規模言語モデル（LLM）の開発に強化学習が使用（RLHF等）され，さらに強化学習をLLMに本格的に組み込んだAI（ GoogleのGemini，OpenAIのQ*等）の出現が予想されることから，�強化学習の知識の普及のため公開しました.
KDDIアジャイル開発センターのpiyonakajimaです。 突然ですが、あなたは登壇スライドの作成にどれぐらいの時間をかけていますか？ 6/21-22に開催されたScrum Fest Osaka 2024に登壇した際、Markdown+生成AIを活用して登壇スライドを作成しました。その際、45分の登壇資料作成を75%効率化（自分比）できました。 普段からMarkdownで資料を作成している方からすると、これまで時間かけすぎやろ、というツッコミが聞こえてきそうですが、登壇資料の作成時間に悩まれる方は沢山いらっしゃるのではないかと思います。今回はこの時に実施した工夫をお話します。 以下がMarkdown(Marp)と生成AIを使って執筆した45分の登壇資料です。一部PowerPointで作図した過去資料から流用しています。 Marpでは、たとえば以下のようなmarkdownを書くと、 --
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
個人開発で参考になるNext.jsリポジトリ10選
OpenStatus - ステータスページ App Router Turborepo Drizzle Clerk tRPC Tailwind shadcn/ui LLM Report - OpenAI モニタリング App Router Prisma NextAuth shadcn/ui Stripe Dub - URL 短縮 App Router Turborepo Prisma NextAuth Tailwind Stripe slug - URL 短縮 Prisma NextAuth tRPC Tailwind Cal.com - 日程調整 Turborepo Prisma NextAuth tRPC Tailwind Taxonomy - ブログ App Router Prisma NextAuth Tailwind Rowy - ローコード GUI Firebase Dorf -
GPT-4oの画像認識力と理解力ならいけるのではと思い手書きの仕様指示を読み込ませたら本当にコードを書き上げてくれた→｢ついにコーダーが恐怖を感じる時が来たか｣
kmizu @kmizu A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!） kmizu.github.io kmizu @kmizu GPT-4oの画像認識力と理解力をもってすればいけるやろと思ってやってみたら実際いけた。 ペーパープロトタイピングから最初のHTML書き起こすのにかなり使えるのでは。 つーか指示そのものを画像の中に書いたの読み取ってくれるの何か世界の壁を超えて対話してる感があって凄い #GPT4o pic.twitter.com/3XHMFg3yye 2024-05-14 12:49:41
［速報］マイクロソフト、PCに話しかけながら画面を操作するだけで生成AIがRPAフローを自動生成してくれる、Power Automate「AIレコーダー」発表
［速報］マイクロソフト、PCに話しかけながら画面を操作するだけで生成AIがRPAフローを自動生成してくれる、Power Automate「AIレコーダー」発表 マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、PCに話しかけながら画面を操作するだけでRPAフローを自動生成してくれる、Power Automateの新機能「AIレコーダー」を発表しました。 人間に操作を教えるように、AIに話しながら操作 これまでRPAフローを作成する方法として、マウスやキーボードなどの操作を記録することで基本的なRPAフローを作成することが可能でした。 今回発表された新機能「AIレコーダー」は、まるで人間に言葉で説明しながら業務アプリケーションの操作を教えるように、マウスとキーボードを操作しつつ音声で説明することで、どのような意図で操作しているのかを詳
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
【読売新聞】 瀬戸内海に面し、製造業や農業が盛んな香川県 三豊 （ みとよ ） 市。環境衛生課課長補佐の岡崎英司さん（５１）は昨年１１月、役所のパソコン画面を見て、嘆息した。 視線の先には、実証実験中の対話型ＡＩ（人工知能）サービス
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
DALL·E 3
DALL·E 3 is now available to all ChatGPT Plus, Team and Enterprise users, as well as to developers through our API. Modern text-to-image systems have a tendency to ignore words or descriptions, forcing users to learn prompt engineering. DALL·E 3 represents a leap forward in our ability to generate images that exactly adhere to the text you provide.
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023
GitHub、Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」発表。人間がコードを書くことなく、Copilotが仕様作成からコード作成、デバッグまで実行。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕。同社CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は1日目の基調講演の最後に、GitHub Copilotの将来像となる「Copilot Workspace」を発表しました。 Copilot Workspaceは、人間が書いたIssueを起点にCopilotがIssueに対応した仕様を書き、実装計画を示し、それに沿って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修正まで行うという、コーディ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
Code Interpreterに自分のTweetを分析させたらだんだん怖くなってきた - toyoshiの日記
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
「GPT-4o」発表 頭一つ抜けた性能をChatGPT無料版にも展開 音声と視覚を備えて“自然な対話”可能に【追記済】
米OpenAIは5月13日（米国時間）、生成AI「GPT」の新たなモデル「GPT-4o」を発表した。テキストはもちろん、音声や画像、映像での入力、音声での応答に対応し、アプリ版の「ChatGPT」ではユーザーと自然に対話できるようになった。開発者向けにAPIとして提供する他、同日からChatGPT内で利用できるように展開を始める。 GPT-4oは無料ユーザーでも利用可能になる。ChatGPTでは従来、無料ユーザーが使えるモデルは「GPT-3.5」までで、「GPT-4」を利用するには課金する必要があった。ただし、有料のChatGPT Plusユーザーは時間当たりのメッセージやり取り可能回数が無料ユーザーに比べて5倍に緩和される。企業向けのTeamやEnterpriseユーザーはさらに制限が緩和されるとしている。 同社は発表会のライブデモで、GPT-4oを搭載したiOS版ChatGPTと対話す
【決定版】GPTs開発の教科書｜ChatGPT研究所
この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの
株式会社ログラスの生成AI/LLMチームの松岡(@little_hand_s)です。 GPTs、話題ですね！！使ってますか？(GPTsとは、ChatGPTの機能をカスタマイズして、目的に合わせたツールを自由に作成できる機能です) そして、もうすぐアドベントカレンダーの時期ですね、ブログを書く予定はありますか？ ブログを書くのって、結構気合がいりますよね。 あれって、文字列を書くこと自体とよりも、 何を書くか どういう切り口の記事にするか どういう構成にするか といったことにに脳のエネルギーを使うんですよね。 逆にいうと、これらのステップをクリアすれば、ブログ執筆のハードルはぐっと下がります。 そこで今回、GPTが執筆者にインタビューをしてくれて、それに応じるだけでブログの構成がどんどん決まっていくような執筆アシスタントGPTを作ってみたのです。 そしてもちろん、この記事も執筆アシスタントG
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 」という書籍が素晴らしかったのでNode.jsでも書いてみた - selmertsxの素振り日記
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
Whisper、ChatGPTを活用した、テキスト入力不要な新感覚メモ日記アプリの紹介と、開発における学び｜にょす
日常生活の中で生まれた「できごと」や「思ったこと」を、楽しく記録できるメモ日記アプリを開発しました！ しゃべったら、あとは丸投げして良い感じにメモを残してくれる「シャべマル」です！（笑） シャべマルの紹介具体的には、、 絵文字で見返せるメモアプリあんまりないですが、良いですよ…！音声入力でメモ内容を作成。かなり高精度な音声認識モデル（Whisper）を用いているので、想像以上にちゃんと文字起こししてくれます！ 「今日あったこと」など、日記として利用するのもオススメです。1日を振り返る機会になって、それが後から振り返りできるので、あの時こんなこと考えていたなー、といった発見につながるはずです！ そして個人的にここが目玉なのですが、文字起こしされたメモには、「タイトル」「絵文字アイコン」「感情アイコン」「カテゴリ」が自動で紐づきます！ これ何が良いかというと、圧倒的に見返しやすくなるんですよね
サーバーレスの次はなんなんだ
はじめに この記事は、同人誌サークル「めもおきば」から不定期刊行している技術解説本「めもおきばTecReport」に書いたものを公開用に再編集したものです。 ⇒ めもおきばTecReport 2023.12 この記事のほかにも「私もSecHack365に参加したい！」や、「2023年振り返りと2024年技術予想」としてこんなキーワードを取り上げているので、気になったらぽちっとしてください！ メガクラウドと特化型クラウド／ハイパーバイザーのSoC化／ライセンスとクラウドベンダー／イベント駆動型API／LLM時代のAIペアプロ力／生活必需品としてのGPU・NPU／Passkey／ウェブアクセシビリティ／リアルイベントの再開 サーバーレスの次はなんなんだ サーバーレスと呼ばれる技術ムーブメントが盛り上がり始めて8年近くが経ちました。各クラウドベンダーのFaaS（Function-as-a-Ser
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました！ 会員登録／ログインの上、マイページをご覧ください。 --- ChatGPTなどのLLMは、自然言語を理解し、人間のように対話する能力を持っており、多くの場面でその能力を発揮しています。しかし、これらのモデルが最大限のパフォーマンスを発揮するためには、適切なプロンプト（指示テキスト）を使用することが不可欠です。 本記事では、ChatGPTをはじめとするLLMの効果的なプロンプト手法に焦点を当てた論文をもとに、「基本のキ」を紹介します。モデルに、より正確かつ効果的な回答を引き出すための原則と、現時点での主要なプロンプトエンジニアリングの知見を整理しました。 参照論文情報 ・タイトル：Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models: a compr
技術選定の審美眼（2023年版） / Understanding the Spiral of Technologies 2023 edition
Tech BASE Okinawa 2023 2023/09/23(土) https://codebase.connpass.com/event/285901/ https://techbaseokinawa.com/
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能｜shi3z
Command-R+の衝撃! 100Bモデルで本当にこんなことできんの!?ダウンロードしてローカルで実行可能 Transformerの発明者らが起業したCohereAIがとんでもないモデルを出してきた。この業界では毎週のように「えーー!」ということが起きるのだが、その中でも年に1,2回起きる「えーーーっ」が起きたのでブログでも紹介しておきたい。 Command-R+(おそらくコマンダープラスと読むのが正しい)というモデルは、わずか100Bで、GPT-4,Claude-3並と言われるモデルだ。しかし、それを主張するだけのモデルなど腐るほどある。だが、実際に触ってみると期待外れということが多かった。 ところがCommand-R+は、その性能は桁違いである。というか、もはや僕という人間如きがちょっと触ったくらいでは「GPT-4よりいいね」とか「ここら辺甘いね」とか判断がつかなくなってきてる。しか
テキスト生成AI『Claude』が提供する60以上の「プロンプト集」が使える！すぐに苦手な仕事を自動化せよ | ライフハッカー・ジャパン
「これ、マストだわ」モニター購入して気づいた、あったほうがいい周辺機器4選 #Amazon新生活セール
GitHub Copilotが便利になったのでターミナルもVSCodeで良いのでは？という話 - Qiita
この記事はラクスアドベントカレンダー2の17日目です。 先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは？となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版（パブリックベータ）で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの３択に答えないといけなくて面倒でした。 ss
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
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Python + VSCode の環境構築 20240604
今日から始めるChatGPT+Zapierで雑パーソナライズ情報収集 - LayerX エンジニアブログ
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
性犯罪の加害者側の弁護士、生成ＡＩで謝罪文…「特に問題ない」と検察・被害者側に利用伝えず
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ゲームプログラミング研修 - KAYAC Engineers' Blog
働いてみないとわかりにくいIT業界の構造 SI系・プロダクト系それぞれで異なる“求められる能力”と“キャリアパス”
Google検索も不要に？ 検索AI「Perplexity」がスゴすぎてちょっと怖い
45分登壇で75%効率化したMarkdown+生成AIスライド作成術 - Qiita
まるで“いけない話ができるChatGPT” ローカルAI「Command R+」の爆発的な可能性 (1/5)
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
GoogleのトップAI研究者2人、東京でAI企業Sakana.ai立ち上げ
AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
ゴミ出しの問い合わせにＡＩが架空の部署案内、正答率は目標に届かず「市民向けには時期尚早」
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
【実演あり】GPTsの力でブログ執筆を圧倒的に楽にする方法(プロンプトも公開)｜little_hands
無料・無制限で「GPT-4」を使い放題！ 生成AIチャットサービス「リートン」（wrtn）【11月21日追記】／用途別にカスタマイズされた生成ツールを多数用意【レビュー】
ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介 | AIDB
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita