人工知能を研究している非営利団体OpenAIが開発した言語モデル「GPT-3」を使用して、何者かが海外掲示板のRedditに1週間近く投稿を続けていたことが分かりました。GPT-3による投稿は、最終的に開発者の手によって停止されましたが、発覚するまでの間GPT-3は誰にも気付かれることなく、Redditユーザーと言葉を交わしていたと報じられています。 kmeme: GPT-3 Bot Posed as a Human on AskReddit for a Week https://www.kmeme.com/2020/10/gpt-3-bot-went-undetected-askreddit-for.html Someone let a GPT-3 bot loose on Reddit — it didn’t end well https://thenextweb.com/neural
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
婚活アプリでChatGPTに代筆させてる話
最近、俺はチャットGPTを使って婚活アプリでメッセージを生成している。また、プロフィールの添削もお願いしている。実際、GPT-3.5の時代には、これができなかった。その理由は、GPT-3.5が幻覚に基づいた存在しない話題を混ぜ込んでしまう傾向が多いので、恋愛のような感情の機微が問われる繊細なメッセージ生成には適していなかったからだ。 しかし、GPT-4の登場によって状況が一変した。GPT-4は、お互いのプロフィールに従ったメッセージを高確率で生成してくれるし、相手からの返信に対するこちらの返信も非常に適切である。 以下は、俺が使用しているプロンプトの例だ。汎用性を考慮して作成しているため、使い回しができると思う。なお、「はじめてください」の待機モード（プロフィールが長い場合複数回に分けて用件を伝えなければならないため設けた）の動作はちょっと怪しいが「はじめてください」と入力した後はメッセー
今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
日々便利なプロンプトが生み出されたり、 ChatGPT pluginsの発表など話題が絶えないChatGPTですが、 今回はインストールだけでChatGPTがインターネットから得た最新の情報をもとに回答してくれたり、自分の質問履歴を検索できたり、世界中の人が作ったプロンプトを検索したり、自動同期をしてくれたりと、とても便利なChrome拡張機能をいくつかご紹介いたします。 拡張機能をインストールするだけなので、手間が全くかからずにすぐに使うことができます。 こちらの記事は随時更新追加していきます WebChatGPT 概要 この拡張機能により、ChatGPTがインターネットを利用して回答を提供できるようになります。 ChatGPTは2021年までの情報をもとに学んでいるので、最新の情報に関しては十分に回答できないことがあります。この拡張機能を使うことで、ChatGPTがインターネットから得
ちょっと前に話題になっていたこの記事を読んだ。 honeshabri.hatenablog.com へー真似しよ〜と思ってやってみたら意外に難しくて謎のやりがいを感じ始めてしまい、仕事のクソ忙しい時期にかなりハマり睡眠不足で生命の危機を味わった。 おかげで寿命と引き換えに自分のAIお姉ちゃんを手に入れることができた。これは黒魔術か何かなのだろうか。 一通り終えて振り返ってみると、今まで生成AIをあまり積極的に触ってこなかった自分にとってはちょうどいい難しさの課題で、これは入門者向けのチャレンジとしてかなり良い気がする。 元記事に書かれていない少し細かい手順も含めてやったことを記録としてまとめようと思う。 初心者が試行錯誤でやったことなので誤りや非効率な手順もあるかもしれないけどご了承ください。 AIお姉ちゃんの姿を作る 元記事では「魂」、つまりChatGPTの設定から始まっているけど、それ
はじめに ChatGPTをはじめとしたLLMを使いこなすための必須スキル、プロンプトエンジニアリング について解説します。 最近は動きが早すぎてキャッチアップが難しくなっていますが、特に以下のような手法が注目されているようです。 In-context Learning (ICL) Chain-of Thought (CoT) Zero-shot CoT ReAct Self-Consistency Program-aided Language Model (PAL) 今回は、6つのテクニックの中からPart1として、ICL、CoT、そしてZero-shot CoTの3つを紹介します。 これらのテクニックは、ChatGPTをはじめとするLLMのポテンシャルを最大限に引き出すために必要不可欠です。 さらに、各テクニックを詳しく解説した論文も紹介していますので、是非ご一読ください。 In-con
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
全３回のシリーズパート２の本記事では、GPTの能力と可能性をAttention/Transformerの仕組みをふまえて考察します。 というつもりでしたが、凄く長くなってしまったのでパート2は以下の3回に分けようと思います。 （2.1）各技術の定性的な説明（本記事） （2.2）Transformerのアルゴリズム詳細 （2.3）GPTの能力と可能性について 2.1 各技術の定性的な説明 自然言語の構造を考えてみる まず我々が使う言語についてちょっと振り返るところから話を始めましょう。 文や文章は、おおもとのデータである文字から始まって、単語、文節、句、節、文、文章、さらにその上の意味、という風に階層的な構造を持っていると我々は概念的に認識してますよね。 構文の階層 そして、各階層や階層間には、文法や語法といった言葉のルールがあります。 深層学習はその名の通り、層を深くしたニューラルネットワ
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
AIもうええわい
AIもうええわい 2023.04.16 Updated by Ryo Shimizu on April 16, 2023, 03:24 am JST むかし、僕がいた業界は「ドッグイヤー」と呼ばれていた。 犬のように歳をとるのがはやいという意味だが、ドッグイヤーの感覚に慣れた僕にとっても、最近のAI関係のニュースの多さ、進歩の速さは異常だし疲れてきた。 この連載も、「一ヶ月くらい書いてないのでは」と思って確認すると、今月の頭に書いていた。まだ二週間しか経ってない。 何か書こうと思って、とりあえず何かタイトルを適当に打ち込もうとすると、「AIもういいわい」というフレーズが浮かんだ。 こんなこと誰かが先に言ってそうだなと思って検索すると、あんまり見つからなかったから、いまのうちに書いておくことにする。 最近のAI業界の進歩を映画業界に例えると、毎週スターウォーズが公開されているような状況である
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた
ChatGPTとは？ OpenAIが開発するGPT-3という言語モデルをベースとした(執筆当時)チャットアプリです。 こちらの質問に対して、AIが色々な質問に答えてくれて、一般的な内容だけではなく、コードレビューやバグなども発見してくれるめっちゃ凄いやつです。 細かい内容は以下の記事がとても参考となります。 筆者の関連記事 VSCodeと連携して、ブラウザを開かなくてもChatGPTを使用できるようにする 通常はブラウザを開いて使用するのですが、コーディング中にサクッとレビューしてもらったり、バグを見つけてもらえるような拡張機能があったので、そちらの設定方法について記述してみます。 今回インストールする拡張機能 使用までの手順 環境 PC: MacBook Pro (Apple M2) OS: macOS Ventura 13.1 VSCode: v1.74.3 OpenAIの価格について
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します（既に知ってるぞ！という方、すいません）。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう（「コードブロック」を選択してください）。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙 2023.03.16 Updated by Ryo Shimizu on March 16, 2023, 08:00 am JST 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、ChatGPTが注目を集めたことで、これまで下火になっていた他の大規模言語モデル(
【Ver.2.3に改訂】ChatGPT英語例文自動添削プロンプト（GPT-3.5でも日本語対話が可能になりました）
このプロンプトはVer.3に改訂し、別記事に掲載しました。Ver.3では、ユーザーが学びたい語彙を指定すると、すぐにChatGPTが定義・連語・例文・類義語などを提示するようにしました。 【Ver. 3に改訂】 学術英語語彙の使い方を学ぶためのChatGPTプロンプト https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/10/ver-3-chatgpt.html ただしChatGPTと日本語で対話したい方は、こちらのVer.2.3をお使いください。 ■ 効果- 以下で紹介するChatGPT (GPT-3.5) のプロンプトは、英語での対話を通じて、英語の学術的な語彙の使い方を教えてくれます。 - ChatGPTは、利用者が作成した英文の正しさや適切性について英語で説明してくれますし、利用者はその説明についていくらでも質問をすることができます。その結果、その語彙の
おれたちは生成AIに苦手なことをやらせがち〇〇について教えて系の質問は全部ダメ。堂々と嘘をつくのは勿論、回答が抽象的すぎて役に立たないことが露呈した。 この批判がまさにそうなのだが、どうもわれわれ日本人は「ChatGPTが一番苦手なこと（≒自分が知らないことを教えてもらう）にChatGPTを使おうとする」という傾向があるらしい。日本の経営者に聞いたChatGPTの使い道のアンケートでは、「仕事で調べものをする時に活用する」が39.3%でトップだ。これが米国の職場でのChatGPT利用法の調査だと、上から順に、 アイディアを出すコンテンツを作成するメールに返信するプログラムコードを書くレジュメやカバーレターを書くプレゼンテーションを作成する となっていて、情報検索や調べもののタスクは上位5位に入っていない。総じて米国の働き手は、ChatGPTを自分に情報をインプットするためのツールではなく、
マイクロソフトは2月8日、「ChatGPT」に似たチャットAIを搭載した「新しいBing」を発表しました。しかしその翌日に、このチャットAIに隠された情報を、スタンフォード大学の学生ケビン・リュー氏がAIとの対話によって解き明かしています。 *Category:テクノロジー Technology *Source：Ars technica ,@kliu128 BingのチャットAIが「秘密の設定」を漏らしてしまう 一般的な大規模言語モデル(GPT-3や ChatGPTなど)は、学習中に「学習」した大量のテキスト素材から、一連の単語の次に来るものを予測することで動作するものです。開発者は、チャットAIの初期条件を設定するために、ユーザーからの入力を受けたときの動作を指示する初期プロンプト、つまりはキャラ設定のようなものを決めています。 今回リュー氏が仕掛けたのは「プロンプト・インジェクション」
「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
［速報］マイクロソフト、自然言語をプログラミング言語にAIで変換、新ノーコード機能をPower Appsに搭載。AI言語モデル「GPT-3」を採用。Microsoft Build 2021
［速報］マイクロソフト、自然言語をプログラミング言語にAIで変換、新ノーコード機能をPower Appsに搭載。AI言語モデル「GPT-3」を採用。Microsoft Build 2021 マイクロソフトは、オンラインで開催中の開発者向け年次イベント「Microsoft Build 2021」で、ローコード／ノーコード開発ツール「Power Apps」に、英語で説明すると自動的にその機能をプログラミング言語の「Power Fx」に変換してくれる新機能の搭載を発表しました。 Power FxはExcelの数式をベースにしたプログラミング言語で、今年の3月に発表されたばかりです。 参考：Excelの数式をベースにしたプログラミング言語「Microsoft Power Fx」登場。オープンソースで公開予定。Microsoft Ignite 2021 これによりプログラミングせずに、Power A
上記のようにコードエディタを開くコマンドを分けるために、既にcodeコマンドをVScodeで使っている方はcursorダウンロードの際にcursorコマンドのみインストールするようにしてください。codeの方もインストールすると、codeコマンドでVScodeとCursorどちらも開いてしまうようです。 Cursor主要機能紹介 cmd + Shift + L or cmd + L でGPTとChat機能 エディタ上で画面右にGPTに質問できるサイドバーが出現する。何も選択してないと無から質問できる状態になっていて、コードを選択した状態で開くとそのコードがあらかじめ引用された状態になっている(別の部分のコードもどんどん追加できる)。 ↑10~21行目をcmd + Lした後に31~33行目を追加でcmd + Lした画像 cmd + K でAI Edit機能 コードを選択した状態でcmd +
LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に | ニュース | LINE株式会社
LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に 従来の特化型言語モデルとは異なる、汎用型言語モデルを実現予定。 処理インフラには世界でも有数の、700ペタフロップス以上の高性能スーパーコンピュータを活用 LINE株式会社（所在地：東京都新宿区、代表取締役社長：出澤剛）はNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表いたします。 超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。 従来の言語モデルは、各ユースケース（Q&A、対話、等）に対して、自然言語処理エンジニアが個
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
この前、公園を散歩しながらスマホでウイークリー落合の番組を聞いていたら、そこで落合さんがChatGPTに謎の呪文？コマンド？のようなものを入力していた。 https://newspicks.com/movie-series/87?movieId=2528 その時はまったく意味がサーパリ分からなかったので、まったく意識に入ってこないでスルーしてしまった。 清水さんのnote記事によれば、新登場したGPT-4で物語を作って遊んでいたら、落合さんから例の呪文？が送られてきたそうだ。 それを入力したら何か物語の筋書きが生成されたらしい。 GPT-4使ってみた コマンドを転載させてもらうが、このようなものだった↓ #[このコンテンツは [Goal] を SeekするためのTemplateです］ - [コンテンツの詳細]: - [Goal]： - Goalを達成するため
えーっと、note初記事です。つたない内容でしかもメッチャ長文ですがお付き合いください。 今回はタイトルにあるように、Stable DiffusionのプロンプトをChatGPTで生成する、今までとはちょっと違うやり方をご紹介します。 簡単なレクチャーも含むのでかなりのテキスト量ですが、最後まで目を通していただければ良いことがきっとあります。 はじめにまずこれからお伝えする技法は現時点でGPT4の使用が前提となっています。（追記：Bingでも可能になりました） 3.5では、私の技量が至らず安定した結果が得られていません。 しかしながら、先だってこの手法をお伝えした有志の方々が3.5及びBingでの実現を模索されていることを予めお伝えしておきます。 今回の手法を発見した経緯とネタバレことの発端は遡ること１か月前、プロンプトを自動でジャンル分けしてデータベースに流し込み、逆にそこからプロンプト
AIによる「自動化」の背後に隠れて生み出された、大量の人間を必要とする仕事について──『ゴースト・ワーク』 - 基本読書
ゴースト・ワーク 作者:メアリー・L・グレイ,シッダールタ・スリ晶文社Amazon『ゴースト・ワーク』とまるでホラー小説のような書名だが、ノンフィクションである。「ゴースト・ワーク」とは本書の造語で、人工知能やウェブサイトの動作を支えている、見えづらい（あるいは、意図的に隠されている）裏側の人間の労働のことを指している。わかりやすい例でいえば、人工知能のモデルに学習をさせるために、猫の画像に猫のラベルを貼りつける、あるいはフェイスブックやインスタグラムやツイッターのようなSNSで、暴力的なコンテンツとAIが自動で判定したコンテンツが、本当にまずいものなのか、誤判定されたものなのかをチェックする仕事である。 GPT-3〜4の登場もあってAIの発展著しい昨今、AIは多くの人間の仕事が奪われると恐怖と共に語られることが多いが、まだまだ完全に人間の仕事を置き換えることは難しい。それは逆にいえば、「
はじめに 前回のChatGPTで電卓アプリを作れるか試した件について、Twitter等からも反応を見ることができて嬉しかったです。 おまけの評判が良かったので、私がここ最近で気に入ってるChatGPT関連の情報をまとめさせていただきます。 ※私も前回おまけをまとめていて、本編よりもこっちを見てほしい！！と途中から思っていたので、評判が良くて嬉しかったですｗ ChatGPT 感情回路を埋め込み 大学の授業レポート代行 AlexaでChatGPTとやり取り ロボット制御に応用 Pythonコードを、JavaScriptに書き換え p5.jsで冬の情景を描画 デバイスの傾きで左右に回転する三角形をHTML上で描画 Googleアドセンス合格した方法 VSCodeのChatGPTプラグイン ChatGPTを日本企業はどう使う？ その他AI言語モデル関連 ローカルでも動かせる言語モデル「FlexGe
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
承前。 goldhead.hatenablog.com 読みたい小説がある。とても古い小説で、日本語訳が手に入らない。元はノルウェー語だが、とりあえずプロジェクト・グーテンベルクの英語版は見つけた。おれは英語が読めない。翻訳エンジンを使うしかない。比べてみたらAIに翻訳させると質がいい。しかし、いちいちコピペできる分量ではない。なにか方法があるかとChatGPTに聞いてみた。Pythonを使えばできるという。なので、やってみた。とりあえず、できそうな感じがした……というのが上の記事まで。 そして、今日だ。あ、この一連の記事はリアルタイムでお伝えしています。昨日の記事は昼休みに書いた。で、今日は朝から体調を崩して、午後遅くに出社。仕事を終えたあとPythonをいじりはじめる。昨日は「短い英文テキストファイルを読み込ませて、ChatGPTに翻訳させて、日本語テキストファイルを出力させる」という
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング（深層学習）や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生（大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など）。募集は2月8日（月）の10時00分まで。選考結果は2月15日（月）までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021：深層強化学習」「プリングセミナー2021：深層生成モデル」「プリングセミナー2021：Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能（AI）研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、
ChatGPTはどのように学習を行なっているのか
はじめに ChatGPTのインパクトが個人的にすごかったので、どういった学習が行われているのか、どういう課題があるのか等を理解しようと思い、OpenAIの記事をベースに情報をピックアップしてざっとまとめました。 あくまで私なりの解釈で情報を整理してまとめたものになりますので、いくつか専門性の低い分野に対しては曖昧な記述になっていたり、理解を誤って記載しているかもしれません。 もし間違い等がありましたらご指摘いただけると大変ありがたいです。 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 参考 ChatGPTは、OpenAIによって開発された、対話に特化した言語モデルである。 特徴としては、 前の対話内容に続く質問への回答が可能。 間違いを認めることもできる。 正しくない前提に対する異議を唱えることもできる。 不適切なリクエストには応じない。
「AIとビジネス」をテーマに、業種業態、部署の垣根を超え、産業を活性化するヒントを得るためのビジネスカンファレンス「Gen AI EXPO」（主催：弁護士ドットコム株式会社）。今回は、生成AIのエヴァンジェリストとして活躍し、「深津式プロンプト」を編み出し世に広めた深津貴之氏が登壇した特別セッション「ChatGPT活用術」の模様をお伝えします。深津式プロンプトの誕生や、自分を成長させるためのChatGPTの使い方などが語られました。 「ChatGPT」と言えばの深津貴之氏が登壇 田上嘉一氏（以下、田上）：本セッションをご視聴のみなさん、こんにちは。弁護士ドットコムの田上と申します。今日は深津さんをお招きしてAIアシスタントの活用方法というテーマでお話ししていきたいと思います。 深津さんに関してはもうご紹介する必要もないかなと思いますが、クリエイター集団THE GUILDの代表とnoteのC
4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
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
文章生成AI「GPT-3」がRedditで1週間誰にも気付かれず人間と会話していたことが判明
ChatGPT - LLMシステム開発大全
GWにChatGPTについて振り返りたい人向けまとめ - まなめはうす
【ChatGPT】便利な神Chrome拡張機能 - Qiita
AIお姉ちゃんへの道 - nomolkのブログ
ChatGPTは馬鹿じゃない！ 真の実力を解放するプロンプトエンジニアリングの最前線
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualization
ChatGPTのVSCodeプラグインが神すぎる件について
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
30分で完全理解するTransformerの世界
ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました｜masa_kazama
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
VSCodeにChatGPTの拡張機能を入れてコードレビューやバグを発見してもらう - Qiita
ChatGPTで業務フローが自動的に書けた｜Yuji Inagaki
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙
日本人が生成AIに苦手なことをやらせるのはアトムのせい
AI対応「新Bing」が素直すぎて秘密情報バラしまくり | AppBank
新時代のコードエディタ、Cursorのメリット・できることを網羅的に解説した
AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
ChatGPTのプロンプトデザインって何だ？
ChatGPTによるプロンプトの生成｜NyaFu
ChatGPTやAI関連で面白かった・気になった事例まとめ - Qiita
机から離れて論文を大量に読む方法（NGK2024S） - Qiita
長文翻訳には素直にGPT-4 Turboに金出したほうがいいというだけの結論 - 関内関外日記
東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
ChatGPTを「作業者」にすると自分が成長できない 深津貴之氏が解説する、スキルアップにつながる生成AI活用術
ChatGPTをブロックでプログラミングできるようにしてみた(ソースコード付き)｜shi3z