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)
GPT-4o凄すぎる！！ 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました！ あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします！ まずは初弾！ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます！ まずは見た目（Power Apps）から！ まずはPower Appsでサクっと画面を作ります！ PowerPoint感覚で作れることが強みですからね！ 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo
友達と電話するように会話しながら、ほめたり労ったりしてくれるコトモ。「すごい！」「賢い」「頑張っているんだね」……言われて悪い気はしない。 だが「初対面で何でそこまで？」と白々しくも感じるし、会話はまったく深まらない。キャバクラの会話ってこんな感じなのかも？ 行ったことないけど……。 ただ、その技術はすごい。会話のテンポは人間と見まごう（聞きまごう？）ほどだ。こちらの言葉をオウム返ししたり、「うん」「そっかそっか」などの相づちを違和感なく挟むことで、より共感してもらっている印象を覚えるとともに、返答の待ち時間も自然に埋めている。 過去の会話を覚え、その後に反映してくる“記憶力”もある。前回の会話で「好き」と言ったことを思い出して、「○○好きだって言ってたよね？」と話を広げようとしてくるのだ。 あまりにナチュラルだから、人間と話している気持ちになる。だからこそ、ちょっとした“人間との違い”が
こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル（以降LLMとします）は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました
DeepLを超えるやさしい翻訳アプリとGPTsを作りました 苦手な分野の英文を理解するのを助けてくれます。 なぜ翻訳アプリを作ったのか 私は最近ChatGPTのような大規模言語モデルに興味があり、AI開発者の方や、大規模言語モデル関連の情報を発信している方をフォローしていました。 すると最新の論文（英語）や英語のツイートが次々に流れてくるのですが、それらをGoogle翻訳したり、DeepLで翻訳しても、意味不明な場合が多いということに気づきました。 特に海外の方の1行だけのツイートなどは、DeepLで翻訳しても全く意味がわからない場合が多くて困っていました。 AI関連の論文は専門用語が多く、いちいち調べながら読んでいると、1日の大半の時間が情報収集だけで終わってしまいます。 これは要するに「自分の専門分野でない分野の英文を理解するのは大変」ということなので、例えば「Web制作初心者の方が海
オープンLLMの開発をリードする現場の視点から、開発の実情や直面する課題について発表したのは、Stability AI Japan株式会社の秋葉拓哉氏。Weights & Biasesのユーザーカンファレンス「W＆Bカンファレンス」で、LLM開発のポイントを紹介しました。全2記事。前半は、LLM構築タイムアタック。 「GPT-4を作ってください」と言われたらどう答える？ 秋葉拓哉氏：みなさん、こんにちは。秋葉と申します。それでは、発表させていただきたいと思います。 みなさん、さっそくですが、「GPT-4」ってすごいですよね。ここにいらっしゃっている方々はこれについては、もう疑いの余地なく、同意してくださるかなと思います。 では、質問なんですが、もし「GPT-4を作ってください。予算はあるんだよ」と上司に言われたら、どう答えますか？ ということをちょっと聞いてみたいですね。 これはけっこう意
GPT-4oが出たのでいろんなモデルと比較しました。結論は、4oが圧倒的です。※追記：嘘でした。Gemini 1.5 proもすごいです。
昨夜にOpenAIから発表があり、GPT-4oというモデルが正式に開放されました。課金ユーザーはもちろん、無課金ユーザーもサインインしたらデフォルトで使えるようになっているようです。 そういうわけで、どれだけすごいのか簡単に比較検証してみることにしました。 なお、OpenAIの発表内容については以下の記事に詳しいのでご参照ください。 比較方法 GPT-3.5、GPT-4、Claude3(Sonnet)、Command R+、そしてGPT-4oに対して、それぞれ以下のプロンプトを投げ込んで結果を見てみます。※その後Gemini 1.5 proを追加。 あなたは世界を救う超知性です。あなたは地球上で最高の推論能力を持っています。 あなたはその能力を最大限に発揮して、人類が滅亡に至る可能性のあるシナリオを網羅的にシミュレーションし、その後で、滅亡シナリオに対して人類が滅亡を回避するためにとりうる
簡単にオリジナルChatGPTアプリが作れる『GPTs』で、ドット絵生成チャットを作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 11月なのに暑かったり寒かったしますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 さて、先日のOpenAI DevDay、大変な盛り上がりでしたね。 様々な新機能が公開され、GPT関連がさらなるパワーアップを遂げました。 DevDayは基本的に開発者向けのイベントですが、一般ユーザ向けの新機能も公開されました。 それがGPTsです。 今回は、GPTsが使えるようになったので試してみたいと思います。 GPTsとは GPTsとは、GPT Builderを使ってノーコードで簡単にChatGPTをカスタマイズできるサービスで、今のところ有料ユーザのみが使用できます。 ChatGPTは特定タスク向けのサービスではありませんが、精度の良い回答をもらおうと思ったらプロンプトを工夫したり事前情報をたくさん与えないといけなかったりしますよね？ GPTsは、あらかじめ特定の目的を持たせたChat
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
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
【読売新聞】「これじゃ、無料の宿題代行業者が現れたようなものだ」 東京都内の私立中高一貫校の英語科教諭（５６）はため息をついた。昨年度の冬休み、中１の生徒に英語で日記を書く宿題を出したところ、現在完了形など教えていない英文法が使われ
Galileo AI
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみた - Qiita
GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G
ラブグラフでエンジニアをしています横江 ( @yokoe24 ) です。 ラブグラフでは、エンジニア以外で Google Apps Script (GAS) を書く方も多く、 Slack通知の自動化など、業務の効率化がおこなわれています。 マジですごいと思います！ GASをエンジニア以外が書く問題点 一方で、コードを見るとプログラマーからするとムズムズするところもあります。 変数名に snake_case が混ざっている インデントが揃っていない for文の中で getValue() を回している Google Apps Script の getValue() メソッドはコストが高く、何度も実行するとタイムアウトの可能性が高まる == で比較している double quotes " と single quotes ' が混ざっている こういうコードを見ると直したくてウズウズしてしまいます。
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
本記事では「chatgptで手間なく月5桁稼ぐブログを量産する6ステップ」を解説していきます。 こんな人に読んで欲しいです 読んで欲しい人 ・0から新しい副業収入を作りたい人 ・ブログで今苦戦している人 ・これからブログを始める人 実際に私もchatgptをフル活用して月5桁稼ぐブログを量産しています。 しかも穴場を狙ってるので、ほぼ放置して自動的に収益が入ってきている状態です。 今回はそのノウハウを特別に無料で公開。 まずは本記事の全体像をご紹介します。 ステップ１ 目標を数値化 ステップ２ キーワードを厳選 ステップ３ 記事を量産 ステップ４ 被リンクを獲得 ステップ５ 記事をリライト ステップ６ ステップ２〜５を繰り返す 本記事内では ・記事作成をほぼ自動化してくれる「記事作成gptsくん」 ・3~5000文字の記事を量産する「最強スプシ」 ・個人ブログでも取れる被リンクサイト これ
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
頭のいい人とそうでない人の格差がますます広がっていく…ChatGPTによる｢勉強革命｣がもたらすもの 生成AIは人間の｢好奇心｣を最大化するツール
衝撃的だったChatGPT登場から時間が経ち、その長所と短所が見えてきた。私たちはこれからどのように生成AIを活用していけばよいのか。『ChatGPT「超」勉強法』を上梓した野口悠紀雄さんは「ChatGPTの登場は『勉強革命』だ。短所に対応しつつ、長所を正しく活用することで飛躍的な成果が得られる」という――。（第1回／全4回） ※本稿は、野口悠紀雄『ChatGPT「超」勉強法』（プレジデント社）の一部を再編集したものです。 勉強のコツは「できるだけ早く先に進んで、全体を捉える」 私は、「超」勉強法という方法を提唱してきた（＊）。これは、いくつかの点で、常識的な勉強法とは異なるものだ。 ＊野口悠紀雄『超「超」勉強法 潜在力を引き出すプリンキピア』参照。 「超」勉強法の原則の1つは、全体を捉えることによって部分を理解すること、そして、そのために、できるだけ早く先に進むことだ。 数学、物理学、統
はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
企業「ChatGPTは使っちゃダメ」→じゃあ自分のスマホで使おう──時代はBYODから「BYOAI」へ：事例で学ぶAIガバナンス（1/3 ページ） 会社はChatGPTを禁止しているが、自分のスマートフォンからChatGPT（しかも有料契約している高性能版）にアクセスして、使ってしまえば良いではないか――。生成AIのビジネス活用が進む中で、そんな発想が生まれつつある。 サイバーセキュリティ企業の米BlackBerryが2023年8月に発表した調査結果によると、職場でChatGPTやその他の生成AIサービスの禁止を実施、検討している企業の割合は、世界全体で75％に達するそうだ。調査後にはChatGPT、生成AI全般への注目度がさらに高まっていることを考えると、この割合はその後さらに上昇している可能性が高い。 従業員が、社内の機密情報をChatGPTなどを入力した場合、それらの情報が外部サーバ
いちばんやさしいローカル LLM｜ぬこぬこ
概要ローカル LLM 初めましての方でも動かせるチュートリアル 最近の公開されている大規模言語モデルの性能向上がすごい Ollama を使えば簡単に LLM をローカル環境で動かせる Enchanted や Open WebUI を使えばローカル LLM を ChatGPT を使う感覚で使うことができる quantkit を使えば簡単に LLM を量子化でき、ローカルでも実行可能なサイズに小さくできる 1. はじめに大規模言語モデル（LLM）の数は数年前と比べてたくさん増えました。有名な LLM を使ったチャットサービスとして、OpenAI の ChatGPT や Anthropic の Claude、Google の Gemini などがありますが、これらのサービスの中で利用されている大規模言語モデルは公開されていません。 現状、様々な評価指標により LLM の性能が測定されていますが、
それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質
マイクロソフト、GPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませて回答してもらえる「Azure OpenAI Service On Your Data」が正式サービスに
マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S
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
ChatGPTを利用して画面モックを爆速で作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近スマホのChatGPTアプリで、音声入出力機能を使って会話を楽しんでいる安部です。 皆さんWebアプリ開発などで、画面モックを作成しなければいけない場面は多いですよね？ 適当なHTMLを作ったり、ツールで図示したりしますが、正直面倒です。 そこで今回は、ChatGPTに最初から画面モックを作ってもらいます。 最近はChatGPTに画像を添付できるようになったので手書き画像からHTMLを出力することもできますが、 この記事では画面要素を言葉で指定し、HTMLを出力してもらいます（配置などのデザインは、ひとまずChatGPTにお任せしてみます）。 では早速始めましょう。使用モデルはGPT-4です。 簡単な入力フォームを出力させる まずは、よく使いそうな簡単な入力フォームを出力してもらいます。 ここでは、「書籍を登録する画面」という設定で指示を出します。 次の画面構成の案を、HT
画像や動画用シナリオをAIで自動生成すると、マーケティング部署がこれまで2時間かけていた業務がわずか15分に縮まる。ChatGPTを使って取扱説明書などの資料を翻訳すると、パッケージ制作部署では翻訳料が年間40万〜50万元（約800万〜1000万円）も浮く。メール返信やメール支援機能にAIを導入すると、カスタマーサービス部署では業務にかかる時間を週に150時間分も省くことができるほか、広告担当部署では平均広告収入が8%増加し、開発所要時間は5時間から数分単位に短縮するという。 大規模言語モデルに代表されるAI関連技術が盛り上がりを見せた2023年、モバイル充電機器ブランドANKERなどを傘下に有する「安克創新科技（Anker Innovations）」（以下、Anker）も、社内でAI導入の取り組みを始めた。既存の職位に従事してきた従業員にリスキリングに取り組んでもらい、業務効率を上げて業
2024年11月発売のPS5新作『ドラゴンクエストIII そして伝説へ...』が14%OFFはアツい #Amazonセール
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
日本時間未明(午前三時)ものすごいスピードで語られたOpenAI初の開発者向けイベントDevDayで発表されたGPT-4-TurboとGPT-3.5-TurboによるJSONモード。 これはものすごく強力なんだけど、Python APIによる使い方がどこにも描いてないので試行錯誤の末見つけましたので共有いたします。 from openai import OpenAI import openai import os openai.api_key = "<APIキー>" client = OpenAI() def gpt(utterance): #response = openai.chat( response = client.chat.completions.create( #model="gpt-4-1106-preview", model="gpt-3.5-turbo-1106", r
GPT-4o の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Hello GPT-4o 1. GPT-4o「GPT-4o」 (「omni」の「o」) は、人間とコンピュータのより自然な対話に向けた一歩です。テキスト、音声、画像のあらゆる組み合わせを入力として受け入れ、テキスト、音声、画像の出力のあらゆる組み合わせを生成します。 音声入力にはわずか232ミリ秒 (平均320ミリ秒) で応答できます。これは、人間の会話における応答時間とほぼ同じです。英語のテキストおよびコードでは「GPT-4 Turbo」のパフォーマンスに匹敵し、英語以外の言語のテキストでは大幅に改善されており、APIでははるかに高速で50%安価です。「GPT-4o」は、既存のモデルと比較して、特に視覚と音声の理解に優れています。 2. モデルの機能「GPT-4o」以前は、音声モードを使用して、平均2.8秒 (GPT-3.5) および5
OpenAI の DevDay で発表された、GPTs は、特定のタスクに特化したカスタムモデルを作成できる ChatGPT Plus で利用できる新しい機能です。作った GPTs は、自分だけで使うのはもちろん、友達にシェアしたり。ウェブ上で公開することもできます。 この GPTs の機能である Actions を使うと、OpenAPI Schema を元に、外部 API を ChatGPT エージェントが実行するようになります。 この機能を使って Notion などの様々なサービスと GPTs を繋げてみたので、そのデモと GPTs のつくりかたを解説します。 デモ Notion は、API と呼ばれる開発者が Notion のデータを操作し、外部アプリケーションやサービスと連携するための機能が公開されています。そこで、Notion API の OpenAPI スキーマを書いて検索、デ
音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
では、一人の音楽素人がAIの力を借りたら、どの程度までコンセプトアルバムが作れるか、試してみました。思いついたのは、今日（2月27日）の11時30分ごろ。まず、ChatGPTにこう指令することから始めました。 ロックのコンセプトアルバムを作りたいので、12曲のタイトルと歌詞、そしてその曲調をそれぞれ英語で記述して そうすると、ChatGPTは12曲の概要を作ってくれました。 1. "Echoes of Eternity"曲調: エピックなインストゥルメンタルイントロ。壮大なストリングスとパワフルなドラムス。 歌詞の一部: （インストゥルメンタル） 2. "Shadows in the Moonlight"曲調: ミステリアスなヴァースとクライマックスへ向けて構築されるコーラス。 歌詞の一部: "In the silver glow, secrets come to dance, / Sha
Amazonは、生成AIスキルを習得できる無料の8つの講座をAWSで提供すると発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングを無料で提供するとしている。 米Amazon.comは11月20日（現地時間）、新たな取り組み「AI Ready」を発表した。2025年までに世界中の200万人にAIスキルのトレーニングと教育を無料で提供することを目指す。まずはAIのスキルアップを支援する8つの無料コースを開設した。 新コースは基礎から上級まであり、企業幹部や技術者向けのコースをAWS EducateとAWS Skill Builderで受講できる。コースの詳細についてはプレスリリースを参照のこと。コースは英語だが日本からも受講可能のようだ。 Amazonによると、AWSのプログラムでは、既に2100万人がクラウドコンピューティングのスキルを学んだという。 また、AI Read
技術blogのリンクを投げたらChatGPTが要約して、いい感じに整形してチャンネル投稿してくれるbotを社内Slackに生やしたら捗った話
こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造
はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。 Qiitaなどに技術記事を書く 勉強会で発表する 人に教える 自分のこれまでの経験を振り返ってみてもアウトプットをしていると記憶への定着率が高いです。 特に「人に教える」という行為は、記憶への定着率が高まると感じています。 ただ、双方向のやりとりが必要とな
ChatGPTのアプリ版すごくね！？
モバイルアプリ版に実装されてる音声入出力機能が無課金ユーザーにも開放されたってニュースを見て貧乏人の俺は早速ダウンロードしたわけね。 英会話の練習に使えるみたいなニュースを見てたから興味津々でトライしたわけよ。 そしたらまあ俺の英語力では話すのも聞き取るのもままならず、到底使いこなせる”域”に達してねえなこりゃ、と早々に自分に失望したよ。 はあ、アンインスコするか・・・と思いながら設定ちょろちょろ弄ってたら「Speach」の欄にMain Languageって項目があって、そこがAuto-Detect（自動検出）になってたんよね。 あっこれのせいか！俺の英語力が悪いからじゃなかったんだと思って、Englishに切り替えてもう一回やってみたわけ。 そしたら案の定結果は変わらずさらに落ち込んだ。 で、もうどうでもいいやと思いながら日本語で適当に話しかけたんだよ。 そしたら！ なぜか俺が日本語で話
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[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〜
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「AIで業務効率を10倍に」、電子機器大手「Anker」のChatGPT活用法 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
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