ChatGPTで中学1年生向けの数学プリントを自動生成してみた AIは正しい問題を作れるか
ChatGPTで中学1年生向けの数学プリントを自動生成してみた AIは正しい問題を作れるか：AIに相談だ！（1/2 ページ） どんな質問にも“それらしい答え”を返してくれるAIチャットサービス「ChatGPT」。3月には大規模言語モデル「GPT-4」を搭載するなど進化を続けている。では、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。 本連載では、ChatGPTにさまざまな問題を投げかけて、どんな答えを返すか試してみる。その反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 数学のプリント作るの面倒だな～～ 今回はChatGPTのPython実行機能「Code interpreter」を使って中学1年生向けの計算プリントを自動生成する。ネットを探せば数学の小テスト問題はたくさん配布されているので、それをダウ
OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 | AIDB
OpenAIは新しいフレームワーク「PRM」を発表しました。これは、大規模言語モデル（LLM）の数学能力を向上させるためのもので、AIが問題を解く際の誤りをプロセスベースで特定・修正する能力を強化します。このフレームワークで訓練した大規模言語モデルは、DeepMind社の作成した数学問題集（MTAHデータセット）において他のモデルを凌駕し最も優れたパフォーマンスを見せました。 また、この手法は数学だけでなく推論能力を必要とする広範な問題の解決にも応用できる可能性があり、注目を集めています。 参照論文情報 タイトル：Let’s Verify Step by Step 著者：Hunter Lightman, Vineet Kosaraju, Yura Burda, Harri Edwards, Bowen Baker, Teddy Lee, Jan Leike, John Schulman,
大規模言語モデルの開発者が知っておくと役立つさまざまな数字
Googleの人工知能部門の責任者を務めるスゴ腕エンジニアのジェフ・ディーンがかつて作成した「すべてのエンジニアが知っておくべき数字」に習って、「大規模言語モデル(LLM)の開発者が知っておくべき数字」が元Googleのエンジニアだったワリード・カドスさんによってまとめられています。 ray-project/llm-numbers: Numbers every LLM developer should know https://github.com/ray-project/llm-numbers ◆プロンプト編 40-90％：プロンプトに「簡潔に」を追加することで節約できる量 LLMの返答はトークン単位で課金されるため、LLMに簡潔に返答するよう要求すると大幅にコストを削減可能です。単にプロンプトに「簡潔に」を追加するだけでなく、例えば10個の案を出すというプロンプトを行う時に代わりに5個
Python・数学・Bing AIでそれぞれSatisfactoryの代替レシピガチャの確率を求めてみた。 - t-hom’s diary
今回は私が遊んでいるゲーム Satisfactoryのなかのガチャ要素で狙ったものを引きあてる確率を求めてみた。 Satisfactoryは異星に工場を発展させていく生産シミュレーション系のゲームである。 詳しくは以下の記事で紹介しているので気になる方はチェックしてみて欲しい。 thom.hateblo.jp ただし面白すぎて生活に支障が出ても責任は負いかねるのであしからず。 さて、このゲームでは部品を組み合わせて製品を作っていくのだが、通常のレシピとは別に代替レシピというものが存在する。 代替レシピはこの世界に転がっている墜落した降下ポッドから入手できるハードドライブというアイテムを分析器にかけることで手に入る。 このように3つの代替レシピが提示され、そのうち1つを選択して入手する形である。 ハードドライブの分析結果は87通り存在し、うち85種類がレシピ、のこり2つはインベントリスロット
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
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