ChatGPTが賢くなる！noteの深津さん考案「深津式汎用プロンプト」でChatGPTが劇的に使いやすくなった！ - ディレイマニア
ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。
結城浩とChatGPTの対話
ChatWithChatGPT.md 結城浩とChatGPTの対話 2022年12月2日 「質問」は結城浩の文章です。 「回答」はChatGPTの文章です。 質問 ChatGPTという対話するAIツールがあります。人間が質問を投げかけるとそれらしく対話して回答してくれるツールです。こういうツールに対してどんな質問を投げかけたらおもしろい対話になるでしょうかね。何かアイディアがあったら聞かせてください。具体的な質問を知りたいなあ。 回答 ChatGPTは自然言語処理能力が高いため、人間が自然に投げかける質問をそれらしく受け答えることができます。例えば、ニュースやスポーツに関する話題、人間の心理や行動、哲学的な問題、文化や歴史に関する話題など、様々なテーマについて対話することができます。また、ChatGPTを用いた対話は、人間のようなスムーズな会話のように進むことができますので、おもしろい対話
ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
【自然言語処理】日本語の教師なし学習をやってみた - Qiita
'男はご飯を食べた。', '男はパンを食べた', '女はスープを飲んだ', '女子はスマホでメールを送る。', '私は時計を彼女に送る。', '男は車に乗る', '小学生が自転車に乗る', 'サルがドラムを演奏する', 'カンガルーがタンバリンを叩く', 'チーターが獲物の後ろを走っている。', 'チーターが獲物を追いかける' from sentence_transformers import SentenceTransformer from sklearn.cluster import KMeans import random embedder = SentenceTransformer('distiluse-base-multilingual-cased') # Corpus with example sentences corpus = ['男はご飯を食べた。', '男はパンを食べた
2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un
「テキストアナリティクスの基礎と実践」をpythonで読む4 トピック分析 - Qiita
この内容は金明哲さんの「テキストアナリティクスの基礎と実践」のRでの実装をpythonで書き換えながら読んでいくものです。 提供されているデータは、すでに形態素解析されてある程度集計されたデータとなります。 説明が不十分であること、参考書通りの解析ができているわけではないことはご了承ください。 詳しくは本を読んでいただければと思います。 前回 テキストの特徴分析 4. トピック分析 4.1 トピックモデルとは テキストにおける名詞は文章の主題や内容から大きく影響を受けるため、人による読みを経なくても、語句を集計したデータから、テキストの話題を推定できる可能性がある。 テキストをテキスト内に出現する毒と頻度によってのみ捉えるという点で、主成分分析や対応分析、潜在意味解析の手法と変わらないが、 線形代数の行列分解をベースとした方法では、高次元データの場合にデータの内在構造を十分に理解できない可
形態素解析器Sudachiの「辞書」はどのように作られているか: 複数の分割単位を例として
これは、Sudachi開発元であるワークス徳島NLPの末席に連なっていた筆者による、個人的な覚え書きです。組織を代表した情報や意見ではなく、誤り等は全て著者個人の責任です。 筆者自身は辞書の開発には関わっていませんが、ほとんど知られていない、専門家達の仕事と悩みへ触れる機会になればと思い、執筆しました。 形態素解析器Sudachi Sudachiは、株式会社ワークスアプリケーションズの徳島人工知能NLP研究所が開発する形態素解析器です。形態素解析は、人間の言葉を機械で扱う自然言語処理において、多くの場合に基盤となる技術で、主には、テキストを分割する「Segmentation」、語形を辞書形にする「Stemming」、動詞や名詞といった品詞を付与する「Part-of-Speech Tagging」を行うものです。 世の中には多くの形態素解析器がありますが、その中でもSudachiの特色として
mecab-ipadic-neologdで知っておきたい単語のコスト変更方法 - Qiita
前提条件 筆者はWindows内にWSLを利用しています。Linux系統を仮定して書いてます。 前条件は以下になります： - mecab - mecab-ipadic-neologd(以下、NEologd) 問題について NEologdを使っていると、多くの単語を認識してくれて便利なのだが、たまに「余計なお世話」な単語の解析も出てくる。 あり[動詞/連用形]＋ませ[助動詞/未然形]＋ん[助動詞] と普通に解析されて欲しい時に、固有名詞が出現してしまう。 その他、単体では普通に解析されるが、前後の文章の影響で解析結果が変わってしまうこともある。 接続詞の「では」が文章だと分割されているのがお分かりいただけるだろうか。 この記事ではこの二つの問題に対処していく。 固有名詞 まず、固有名詞がNEologdで追加されたものなのかどうかを確認する。 通常のIPAdicの場合、 「有馬線」とは解析され
13億パラメータ日本語GPT-2を使ってみる
2021年11月18日にOpenAIが「GPT-3」のウェイティングリストを解除すると発表しました。 これにより申請すれば誰でもGPT-3のAPIを使用できるようになります。 ということで、GPT-3 ... ただ、上記の記事でも紹介していますが、日本語に特化したモデルではなく、やっぱり日本語で生活している人にとっては日本語のGPTが欲しくなりますね。 そこで、13億パラメータを持つGPT-2のモデルを日本語で学習して、公開してくれたのがこの「rinna」社です。 ということで今回は、この日本語GPT-2を触ってみたいと思います。 なお、今回はモデルの説明は一切ありませんので、詳細についてはこちらの記事を参照していただければと思います。 GPT ... 『【論文解説】OpenAI 「GPT」を理解する』 一番仕組みを詳しく解説しています。GPT-2 ... 『【論文解説】OpenAI 「G
GitHub - studio-ousia/luke: LUKE -- Language Understanding with Knowledge-based Embeddings
April 13, 2022: The mLUKE fine-tuning code is available The example code is updated. Now it is based on allennlp and transformers. You can reproduce the experiments in the LUKE and mLUKE papers with this implementation. For the details, please see README.md under each example directory. The older code used in the LUKE paper has been moved to examples/legacy. April 13, 2022: The detailed instructio
GPT-4は、GPT-3の500倍となる100兆個のパラメータを持つだろう | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のAlberto Romero氏はMediumのコントリビューティングライターで、AIの技術的可能性とその批判的検証に関する記事を多数執筆しており、AINOWでもそれらの記事の一部を紹介しています（同氏の経歴はLinkedInを参照）。同氏が2021年9月にMediumで公開した記事『GPT-4は、GPT-3の500倍となる100兆個のパラメータを持つだろう』では、GPT-3の批判的検証とその後継モデルが実現するかも知れない能力が論じられています。 2020年6月にOpenAIが公開した巨大言語AI「GPT-3」は、ヒューマンライクな文章を生成することで世界を驚愕させました。同モデルは、ディープラーニングモデルを巨大化していけば人間の知性と同等なAGI（汎用人工知能）の実現に近づくという「スケーリング仮説」にもとづいて開発されました。 OpenAIがGPT-3をさらに巨大化してGPT-
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Top2vec for Topic Modeling and Semantic Similarity and Search
1.7. Top2Vec in Python — Introduction to Python for Humanists
How to perform topic modeling with Top2Vec
ChatGPTの使い方＜26例＞｜入江 慎吾 🚀
GitHub - ddangelov/Top2Vec: Top2Vec learns jointly embedded topic, document and word vectors.
https://twitter.com/masahirochaen/status/1606176415480676352
GitHub - ku-nlp/kwja: An integrated Japanese analyzer based on foundation models
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
BERT
