Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る！ - Qiita
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
ブログにクイズ機能をつけた
ブログにクイズ機能をつけたので どうやったらクイズが表示されるの ブログをスクロールすると生成が開始、生成が完了するとクイズが表示されるようになっています。 スクロールできないような短い文章ならクイズを生成しなくても良いか割り切ってます (クイズの作成のたびにお金がかかるのでちゃんと読んでもらって楽しんでもらえたらうれしいなぁ) 技術的な話 Langchaiとgpt-3.5-turboを使っています。またlangchainでfunction callingで決まったJSON形式でデータを返すようにしてます。 これらはAPIとしてデプロイしてあります。 APIの動作は以下のようになっています。 urlからサイトのデータを取得 サイトのデータ、プロンプトをOpenAI APIへPOST 生成されたデータを返す あとはフロントで選択肢をシャッフルしたり、正解を選択したら正解かどうかを判定したりし
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(
GPT, Langchain, Faiss, FastAPIを組み合わせた Chat検索システム開発
『LLM(GPT, PaLM等) with MLOps LT大会!!!』登壇資料。 https://mlops.connpass.com/event/279156/
rinna/japanese-gpt-1b · Hugging Face
japanese-gpt-1b This repository provides a 1.3B-parameter Japanese GPT model. The model was trained by rinna Co., Ltd. How to use the model import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-1b", use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-1b") if torch.cuda.is_available(): mod
ChatGPT API の使い方｜npaka
「OpenAI」の 記事「Chat completions」が面白かったので、軽くまとめました。 1. ChatGPT API「ChatGPT」は、OpenAIの最も先進的な言語モデルである「gpt-3.5-turbo」を搭載しています。「OpenAI API」から「gpt-3.5-turbo」を使用して独自アプリケーションを作成できます。 ・メールや文章のドラフト ・Pythonコードの生成 ・一連の文書に関する質問応答 ・会話型エージェントの作成 ・ソフトウェアへの自然言語インターフェースの追加 ・さまざまな科目の家庭教師 ・言語の翻訳 ・ビデオゲームのキャラクターのシミュレート 2. 使用料金使用料金は、以下で確認できます。 3. Colab での実行「gpt-3.5-turbo」は、マルチターンの会話を簡単にするように設計されていますが、会話のないシングルターンタスクでも役立ちます
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説【プログラミング不要】｜ChatGPT研究所
元々書いてあるコードを全て削除したのち、以下のコードを貼り付けます。 function doPost(e) { const props = PropertiesService.getScriptProperties() const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0] let userMessage = event.message.text if (userMessage === undefined) { // スタンプなどが送られてきた時 userMessage = 'やあ！' } const requestOptions = { "method": "post", "headers": { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer "+ prop
GPT-3を使って自分だけのAIアシスタントを作る第一歩 - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。健康診断の結果がちょっと気になる年齢になってきたSsk1029Takashiです。 GPT-3を扱ってチャットボット作ってみる記事の第2弾になります。 第1弾のこちらもぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は質問応答システムとしてGPT-3を活用しましたが、今回はAIアシスタントとしてGPT-3を活用してみます。 AIアシスタントとは何かというと、Google Homeのように命令を入力すると、それに沿った処理を実行してくれるシステムを指します。 ChatGPTとの違いは命令の結果は必ずしも文章生成だけではないということです。 ChatGPTでは文字列を入れて、要求に沿った文字列を返します。 対して、AIアシスタントでは、カレンダーに予定を入力したり、アラームを設定したりなど、具体的なタスクを実行します。 この記事では、前回に続
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!
GPT-3 API を使って AI WAF を作る - まったり技術ブログ
※ネタ記事です はじめに 検証する脆弱性 Tips. GPT-3 とは？ WAFの実装 環境・必要なもの ソースコード 検証 正常リクエスト XSS GETパラメータ POSTデータ POSTデータ & ヘッダ無し SQL インジェクション GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し XXE POSTパラメータ① POSTパラメータ② POSTパラメータ & ヘッダ無し パストラバーサル GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し OS コマンドインジェクション GETパラメータ & ヘッダー無し GETパラメータ Log4Shell POSTパラメータ POSTパラメータ & ヘッダ無し POSTパラメータ & ヘッダ無し WordPress のユーザ列挙 ShellShock まとめ はじめに 最先端(?)であるGPT-3を使って 次世代WAF を作っていきます。 以下
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る2 - Vite+ReactでChatGPTクローン
ChatGPTには、ニュースにならない日がないくらいの話題性がありますが、そんなChatGPTも決して遠くの技術ではありません。完全に同じものは無理でも、それに近いクローンを作ることはさほど難しくありません。 この記事はTypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る第二弾で、今回はVite+React+TypeScript+Tailwind CSSでChatGPTクローンをウェブアプリとして作ってみます。 第一弾: TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント 第一弾の記事では大規模言語モデル（以下LLM）であるGPTの使い方や、DenoでOpenAI GPT APIとGoogle Custom Searchを使って時事ネタも対応できる検索エージェントを作りました。今回の記事は、よいウェブフロントエンド開
GPT-3のプロンプトをいろいろやってみる
GPT-3では、APIに対して自然言語で質問することにより得たい回答を得ることができるが、質問にヒントを付け加えることでより回答の精度があがり求めているものに近しいものになる。このときの質問やヒントを「プロンプト」という。 より期待する回答を得やすくするためにはこのプロンプトの与え方が重要で、これを一種のプログラミングと考えて「プロンプトプログラミング」「プロンプトエンジニアリング」というような言い方もされていたりする。 このプロンプトは公式ドキュメントに多くの例がある。 ふわっとよしなにやってくれるぐらいの認識なので、一通り順番に試して理解を深めてみたい。なお、かんたんなスクリプトも添える。 1: Q&A 2: Grammar correction 3: Summarize for a 2nd grader 4: Natural language to OpenAI API 5: Tex
chatGPTにある条件を付けて質問すると「編集者との打ち合わせ」が出来てしまうことに気付いた
リンク OpenAI ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests. ChatGPT is a 25 users 996
「ChatGPT」以外にもある文章生成AI--用途ごとにおすすめのツールを紹介
顔認識でスマートフォンのロックを解除するときから、「Alexa」に楽曲を再生するよう指示するときまで、人工知能（AI）は私たちの日常生活に浸透している。現在では、AIの能力を活用して文章を作成してもらうこともできる。指示を出せば、AIライターが、なかなか着手できずにいた論文を執筆したり、コードを記述したり、電子メールを作成したりしてくれる。さらには、MBA試験に合格する能力も備えている。 「ChatGPT」がかなり大きな話題になっているが、人気の高さ故に、過負荷状態になってしまうことがよくあるため、安心して常用することはできない。幸い、ChatGPTと同等の能力を備えたAIライターは他にもたくさん存在しており、必要なときにいつでも使用することができる。本記事では、現在市場で提供されている最高のAIライターをリストにまとめた。執筆を補助してくれるツールを選ぶ際に知っておくべきすべてのことを詳
ChatGPTをPHPで使ってみました | NAGAOKA STATION
<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>ChatGPT APIサンプル</title> </head> <body> <?php // // OpenAI のアカウントを作成 ( https://beta.openai.com/signup ) // API Key を取得 ( https://beta.openai.com/account/api-keys ) // $TEXT = 'ワールドカップ優勝国は？'; $API_KEY = '取得し
『SpreadSheet』が使える人のための『ChatGPT』仕事術『＝GPT関数』（神田敏晶） - エキスパート - Yahoo!ニュース
KNNポール神田です！ 昨年、2022年11月30日にデビューした非営利法人『OpenAI（サム・アルトマンCEO）』のAIチャットサービスの『ChatGPT』が話題になっている…とよく言われるようになった…。 出典:GoogleTrends …とはいえ、どのくらいかといえば『ガーシー議員』と比較するとまだまだ大したことはない…。現在は話題の落ち着いた『ガーシー』を抜いた程度というのが現状だ。 知っている人と知らない人の差が大きいサービスとも言える。 出典:GoogleTrend それでも、日夜、いや、毎秒ごとに、進化しつづける、ChatGPTだが、Chromeのプラグインとしての活用は検索をしながら、GPTにも確認ができるようになった。 ■『ChatGPT for Google』という機能拡張が便利！ 出典:Chromeウェブストア GoogleのChromeなどにこのプラグインを入れる
Introducing ChatGPT
ChatGPT is a sibling model to InstructGPT, which is trained to follow an instruction in a prompt and provide a detailed response. We are excited to introduce ChatGPT to get users’ feedback and learn about its strengths and weaknesses. During the research preview, usage of ChatGPT is free. Try it now at chat.openai.com. In the following sample, ChatGPT asks the clarifying questions to debug code. I
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ChatGPTの使い方＜26例＞｜入江 慎吾 🚀
「AIがあれば司書なんていらない」という人間の意見を見かけたので、AI側の見解を聞いてみたら至極真っ当な意見が返ってきた
