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
先日本サイトで「めちゃくちゃ重いけど動くぞ！Excelで『GPT-2』を再現したスプレッドシート」というニュースを執筆したのだが、実際に触ってみたところ想像以上に素晴らしかったのでレポートする。 「Spreadsheets-are-all-you-need」とは 記事で紹介した「Spreadsheets are all you need」とは、Excelの標準的なスプレッドシート機能を使ってGPT2（ChatGPTの先祖）のフォワードパス（入力から出力までのプロセス）をExcelの中で完全に実装したものだ。 と言ってももちろんExcel内で「ChatGPT」的な会話ができるわけではない。ChatGPTの心臓である大規模言語モデル（LLM）のごくごく基本的な機能をシミュレートできるだけだ。 本シートの説明文には「開発者でない人でも本物のLLMが内部でどのように機能しているのかを、最小限の抽象
この記事で使用している画像は、公式の github から引用したものです。今回、あまりにも数が多いため引用リンクは省略しています。一部、自身で撮影したものもあります。 ファイル Recent Files ★★★ 最近開いたファイルの一覧を表示してくれるプラグイン。何故これがデフォルトで無いのかがよくわからない。絶対に入れておきたい。 Auto Template Trigger ★★★ 新しいノートを作成する際にテンプレートを選択して挿入できるプラグイン。ノートを書く敷居を下げてくれるので重要。 Quick Explorer ★★★ エクスプローラー機能を強化するプラグイン。ノートが増えてくると非常に便利。 Tag Wrangler ★★★ Tag pane から rename や merge などができるようになるプラグイン。 Quick Switcher++ ★★ ファイル移動のプラグイ
情報処理学会情報入試委員会は、高等学校情報科において現在までに出版された検定済教科書すべての索引に現れる用語を整理した用語集[1]（論文[2]が刊行された時点のもの）を基に、用語のカテゴリづけや、要約説明文づけ等の手を加え、再構成した「情報科全教科書用語リスト」を作成しました。 ここに広く、CC 4.0 BY-SA ライセンスを利用して、公開します。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FYsq1-ZmwrovR1j8_Q_M5QmSlj6NIZdy/view (2024年5月9日改定、2024年4月12日初版公開) 高等学校の情報科は2003年から実施されており、20年以上の歴史があります。しかし、他の教科と比較すると歴史は浅く、情報科についての共通認識は広まっているわけではありません。 情報科の検定済み教科書は既に100冊以上出版されており、
公開用〈自民党とカネ〉問題 裏金議員ランキング
https://news.yahoo.co.jp/articles/c9b77c277e71d9141aebb03c282a066d8b1a5a45
素人でも1ヶ月 Causal Impact で遊んだら、統計的有意差が見えるようになった話 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは。2024年5月にJADEに入社した江越です。 前職でデータ加工を生業としていた関係で、現在はデータ分析に関わるサポートをメインに取り組んでいます。……とはいえ、法学部出身ということもあり、統計やデータ分析に関しては「素人に毛が生えた程度」の知識しかありません。 今回は、そんな統計素人の私が Causal Impact という分析パッケージに1ヶ月間触れてみた結果、施策の効果を統計的かつ定量的に説明できる手段が得られた経験をシェアしたいと思います。 【もくじ】 Causal Impactとの出会い 効果検証について持っていた課題感 Causal Impact を知る前の効果検証手段 上記の説明の何が問題なのか？ 実際に遊んでみる Causal Impactとは一体何者だ！ 何をすれば良いか整理してみる inputとthroughを用意して実行してみる 統計的有意差が見える……見え
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