GitMCP
Simply change the domain from github.com or github.io to gitmcp.io and get instant AI context for any GitHub repository.
ありがとうございます！ 実は私本人がそのモデルの構築に関わっているのですが、詳細はまだ言えない状況です...。 来年3月の言語処理学会年次大会(NLP2023)での続報をお待ちください！このモデルに関する論文が公開される予定です（一応それを待ってからこの記事にも掲載します）。 （私が書いたものではありませんが、現段階で公開できる情報をまとめた記事があります: https://note.com/utokyo_itc/n/nb18b2a753f23 ）
敵対的プロンプト技術まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは@fuyu_quantです。 この記事はLLM Advent Calender 2023 17日目の記事です。 よかったらプライベートで作成したData Science wikiのGPTsも見て下さい！ はじめに 今回は敵対的なプロンプト技術についてまとめました．まとめ方は主に，Ignore This Title and HackAPrompt: Exposing Systemic Vulnerabilities of LLMs through a Global Scale Prompt Hacking Competition
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
GitHub - dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 🐙 Guides, papers, lecture, notebooks and resources for prompt engineering
Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a wide range of common and
"Everything is true," he said. "Everything anybody has ever thought." この記事は ABEJAアドベントカレンダー2023 の 17 日目の記事です。 こんにちは。システム開発部の石川 (@ishikawa) です。昨年のいまごろは Objective-C ばかり書いていましたが、今年は念願の Swift で QR コードリーダーを書き直したり、React Native の C++ コードをデバッガで追いかけて不思議なバグの修正をした年でした。 react-native で 196,607 回 fetch() すると通信できなくなるバグを直した https://t.co/lvNC3PL85b— takanori_is (@takanori_is) 2023年9月21日 普段の業務では TypeScript と Go、Pyt
Get visuals from your text Napkin turns your text into visuals so sharing your ideas is quick and effective.
🤖 • Run LLMs on your laptop, entirely offline 📚 • Chat with your local documents (new in 0.3) 👾 • Use models through the in-app Chat UI or an OpenAI compatible local server 📂 • Download any compatible model files from Hugging Face 🤗 repositories 🔭 • Discover new & noteworthy LLMs right inside the app's Discover page LM Studio supports any GGUF Llama, Mistral, Phi, Gemma, StarCoder, etc model
MCP Server
Frequently Asked QuestionsFrequently Asked Questions about MCP Servers
AI Emoji Generator
Penguin WizardCat wearing sunglassesCupcake with pink icingShark with a top hat
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
DMMの4000万人規模プラットフォームで実現した、画期的なレビュー承認自動化プロジェクトについてご紹介します。 従来、生成AIを業務の重要な判断に使用することは稀でしたが、私たちは生成AIの精度を高め、人との判断一致率99%を達成しました。 そしてこの高精度な結果を基に承認を自動化し、運用開始後わずか…
AI支援プログラミング
要件、計画、設計、コーディング、デバッグ、テスト、文書化など、コード作成の全段階でAI開発ツールを活用する方法について、実践的なアドバイスを得ることができる。本書では、初心者から経験豊富な開発者まで、一般化LLM（ChatGPT、Gemini、Claude）からコードに特化したシステム（GitHub Copilot、Tabnine、Cursor、Amazon CodeWhisperer）まで、幅広いツールの使い方を学ぶことができる。 また、テキストから画像への生成など、より特殊化した生成AIツールについても学ぶことができる。 著者のTom Taulli氏は、プロンプトがAI生成コードを作成する方法と効果的に整合する、モジュール式プログラミングの方法論を提供している。このガイドでは、プログラミング言語の学習、コードの説明、ある言語から別の言語へのコード変換のために、一般化LLMを使用する最良
Copilot Language Server SDK is now available · GitHub Changelog
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My new favorite thing is GitHub but replace the G with a U, uithub Instant 1 shot copy paste a repo to LLm — Nick Dobos @NickADobos October 4th, 2024 i pass github repo links to cursor a lot when I need help setting something up, but it only reads the readme file until i found this tool: http://uithub.com just change the g to a u in the url and you have a full repo context: https://uithub.com/ralp
低ランク行列を追加することで、大元のモデルを維持しつつ少ないコストで学習できる LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)。先日、日本語でも大規模パラメータモデル cyberagent/open-calm-7b や rinna/japanese-gpt-neox-3.6b 等々がリリースされたり、HuggingFaceからはtransformersでLoRAを簡単に実現できるライブラリ、peft がリリースされたことで、試したことがある方も多いと思います。 ただ、LoRAのメリットについて主に学習の話が殆どで、もう一つの大きなメリットであるLLMのベースモデルのメモリを共有しつつ、複数のタスクをこなす方法の紹介は見かけたことがなかったので、それをpeftで行う方法についてのお話です。 なお、LoRAとは何か？というお話は、輪講資料
GitHub Copilot Chatでハッシュ(#)を使ったコンテキスト変数を試してみた | DevelopersIO
はじめに GitHub Copilot Chat で #file, #editorのように # を利用すると、質問と同時に渡したい情報を投げることができる context variables という機能があります。 今回は現在(2024/2/8)までで利用可能な context variables を全て試してみました。 #file : 選択したファイル チャットプロンプトと共にワークスペース内の指定されたファイルをコンテキストとして含めるために#fileを追加しました。入力の提案コントロールから#fileを選択し、表示されるクイックピックからファイルを選択してください。 可能であれば、ファイルの完全な内容が含まれます。コンテキストウィンドウに収まりきらないほど大きい場合は、実装を除いた関数とその説明を含むファイルのアウトラインが含まれます。アウトラインも大きすぎる場合は、ファイルはプロン
LOOSE AI
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GitHub - langchain-ai/langchain: 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications
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Using GitHub Copilot in your IDE: Tips, tricks, and best practices
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Clipdrop - Sketch to image
No style Photographic Fantasy Art Origami Isometric Digital Art Comic Book Anime Cinematic Analog Film Neon Punk Pixel Art Low Poly 3D Model Line Art
GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.
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TypeChat
TypeChat TypeChat helps get well-typed responses from language models to build pragmatic natural language interfaces. All powered through your types.
GitHub - github/gh-copilot: Ask for assistance right in your terminal.
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Stability AI has just announced the release of Stable Code Alpha 3B, its very first LLM generative AI product for coding. This product is designed to assist programmers with their daily work while providing a great learning tool for new developers ready to take their skills to the next level. “a colorful parrot with glasses typing away at a computer, flat icon, vector” – SDXL 0.9 Stable Code Alpha
GitHub - mlc-ai/web-llm: High-performance In-browser LLM Inference Engine
In-Browser Inference: WebLLM is a high-performance, in-browser language model inference engine that leverages WebGPU for hardware acceleration, enabling powerful LLM operations directly within web browsers without server-side processing. Full OpenAI API Compatibility: Seamlessly integrate your app with WebLLM using OpenAI API with functionalities such as streaming, JSON-mode, logit-level control,
GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 3, and other large language models.
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rl-for-llms.md Reinforcement Learning for Language Models Yoav Goldberg, April 2023. Why RL? With the release of the ChatGPT model and followup large language models (LLMs), there was a lot of discussion of the importance of "RLHF training", that is, "reinforcement learning from human feedback". I was puzzled for a while as to why RL (Reinforcement Learning) is better than learning from demonstrat
ChatGPTは本当に便利ですね。 ChatGPTは会話形式で答えてもらうだけではなく、プログラムから呼び出して使ってもかなり高精度な答えを返してくれることがわかってきました。こうなってくると使い方無限大です。 今回は、CSVにユーザの自由入力で登録された職業の項目を産業別に分類したいと言ったユースケースを想定して検証を進めました。 たとえば、アンケートなどで職業などを入力してもらう場合、どうしても表記のふれが出てしまいます。（たとえばSE,ソフトウェアエンジニア,プログラマーとか） これを防止するために、ユーザ入力時に予めマスタを用意しておき、プルダウンなどで入力してもらうといったことをすればよいですが、世の中の職業は数えきれないほどあり，マスタを準備するのは大変・・・ 準備できたとしても、あまり選択肢の数が多いと今度は入力者がそこから選ぶのが不可能になってきてしまいます。 とりあえず情
はじめに さいきん自然言語処理分野では「自然言語理解」なるものをどう考えるかについて議論があったりします。膨大なパラメータを大量のコーパスで訓練したシステム（ GPT-3 とか）を用いると言語理解が関わるようなさまざまなタスクで高い性能が達成できることがわかってきた今日このごろ、そうしたシステムが本当に「言語理解」なるものを実現しているのかということが焦点です。これは言語理解である、言語理解ではない、そもそも言語理解ってなんやねん……などなど、考えさせられる議論が論文やブログ記事などで展開されています。読んでいても何もわからん……状態になったので、ともかく自分の理解を整理してみようというのがこの記事を書き始めた動機です。 こうした議論から得られる帰結（あるいは教訓）のひとつは、結局は理想的な言語理解なるものを定義しようと試みても決着しないので、具体的にどういった振る舞いがそれに含まれるのか
GitHub - actions/ai-inference: An action for calling AI models with GitHub Models
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GitHub - confident-ai/deepeval: The LLM Evaluation Framework
DeepEval is a simple-to-use, open-source LLM evaluation framework, for evaluating and testing large-language model systems. It is similar to Pytest but specialized for unit testing LLM outputs. DeepEval incorporates the latest research to evaluate LLM outputs based on metrics such as G-Eval, hallucination, answer relevancy, RAGAS, etc., which uses LLMs and various other NLP models that runs locall
You can enhance Copilot's chat responses by providing it with contextual details about your team's workflow, tools, or project specifics. Instead of manually including this context in every chat query, you can create a custom instructions file that automatically incorporates this information with every chat request. Copilot applies these instructions to chat prompts in the Chat view, Quick Chat, o
By: Charles Covey-Brandt Airbnb recently completed our first large-scale, LLM-driven code migration, updating nearly 3.5K React component test files from Enzyme to use React Testing Library (RTL) instead. We’d originally estimated this would take 1.5 years of engineering time to do by hand, but — using a combination of frontier models and robust automation — we finished the entire migration in jus
ChatGPTは「次に来ることば予測機」 ──話題のAIアプリChatGPTは言語学習に活用できるでしょうか。 人間の言語では、わかりやすく、使い回し可能で経済的でありたいという力と、多くの概念を表現することが可能な生産性を持ちたいという、二つの相反する力が常に拮抗しています。さらにそこにアイコン性が加わる。オノマトペは時代によって使用頻度が変わり、アイコン的なことばが減ってきたなと思うと、また増えてくる。言語はアイコン性・経済性・生産性の三つのバランスを取ろうとし、ある要素に偏りすぎると、揺り戻しが来るようになっているようです。人間は言語を身近なところから徐々に習得していくし、言語自体も人間の情報処理システムに合わせて進化していく。 一方のAIはそうではありません。最初から一人の人間には一生かけても扱いきれないほどの巨大な言語データが与えられ、その中で「このことばとこのことばは連続して使
What are best AI tools? Take the State of AI survey
Aider LLM Leaderboards
Aider LLM Leaderboards Aider works best with LLMs which are good at editing code, not just good at writing code. To evaluate an LLM’s editing skill, aider uses benchmarks that assess a model’s ability to consistently follow the system prompt to successfully edit code. The leaderboards report the results from a number of popular LLMs. While aider can connect to almost any LLM, it works best with mo
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フリーで使える日本語の主な大規模言語モデル（LLM）まとめ
How to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use cases
GitHub Copilot はどのようにして空気を読むか？ - ABEJA Tech Blog
Napkin AI - The visual AI for business storytelling
LM Studio - Discover, download, and run local LLMs
Mastra.ai
| GitHub Copilot Patterns & Exercises
20250326_生成AIによる_レビュー承認システムの実現.pdf
Easily Ask Your LLM Coding Questions
LoRA のもう一つの大きなメリット、GPUメモリ共有しつつ別のタスク処理モデルへ即時に切り替える方法 - A Day in the Life
Announcing Stable Code Alpha — Stability AI
Reinforcement Learning for Language Models
ChatGPTに表記揺れのある値を自動分類してもらう方法 - Qiita
自然言語理解とそのモデリング - Reproc.pnz
Custom instructions for GitHub Copilot in VS Code
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs
（3ページ目）今井むつみ 言語習得に見る知性の本質｜社会｜中央公論.jp
Don’t Build AI Products The Way Everyone Else Is Doing It
Build software better, together
Text to SVG AI Generator | SVG.io
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