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
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜Nobue Otsu｜地方で老舗パン屋を第三者承継
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
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OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu（Michael）、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲームパブリッシングに必要なさまざまな機能を開発・運用する役割を担っています。 私たちは最近、組織内の業務効率を高めるためにさまざまなLLM（large language model）アプリケーションを開発し、それと連携してLLMOpsシステムの構築プロジェクトを行いました。プロジェクトの主な目標の一つは、参入障壁が高いLLMアプリケーション開発を、職種に関係なく誰でも簡単に作成できる環境を構築することでした。そのため、さまざまなことを考えながら試行錯誤を経た結果、誰でも簡単にアクセスできる開発・デプロイ環境を整えました。 今回の記事では、LLMアプリケーションの一般的な開発方法と開発プロセスで直面
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実務で生成AIサービスを開発してわかったこと
生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な
Chrome の User-Agent 文字列削減のオリジン トライアルと今後の計画について
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GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
ChatGPTの Assistants API でPDFを要約 - Taste of Tech Topics
こんにちは、安部です。 最近急に、暖かさを通り越して暑いぐらいになってきましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 季節外れかなとも思いつつ、もう半袖で過ごしたいくらいの気候ですね。 さて、今回は、OpenAIのAssistants APIの使い方を紹介していきます。 題材は「PDFを和訳して要約してもらう」としました。 これはWeb版のChatGPTでも単にPDFファイルを添付して依頼すればできますが、APIの使い方を示すサンプルとしてはちょうどよいと思います。 最新情報については以下の公式ドキュメントをご覧ください。 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants それでは早速、Assistants APIの使い方
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GPT-4 Turboが登場、GPT-4との違いとは - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近ハンドブレンダーを購入し自家製バジルでジェノベーゼを作るようになった菅野です。 2023/11/6にOpenAIDevDayが開催され、ChatGPT関連の様々なアナウンスがありました。 openai.com その中でもChatGPTの新しいモデル、GPT-4 Turboについての情報をまとめていきます。 モデルについての詳細解説は以下の公式サイトをご覧ください。 platform.openai.com GPT-4 Turboのモデルは現在プレビュー版でgpt-4-1106-previewというモデルが試しに使える状態です。 数週間後に安定板のリリースがなされる予定だそうです。 コンテキスト長の増加（8,192 → 128,000トークン） ChatGPTのモデルが一度に考慮できるテキスト量を示すコンテキスト長が12万8千トークンに増加しました。 従来のモデルのコンテキスト
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1時間ほどで漫画風の絵コンテ生成アプリを制作してみた ～そして来るべき未来を予感した（窓の杜） - Yahoo!ニュース
画像生成AIが誰でも使えるようになってだいぶ時間が経過し、一般化、産業化が進んでいます。先日はAmazon Web Service（AWS）のAIフルマネージドAPIホスティングサービス「Amazon Bedrock」で、Stability AIの画像生成AIモデル「Stable Image Ultra」、「Stable Diffusion 3 Large」、「Stable Image Core」が利用できるようになりました。時代はAI活用の方向へ加速しています。 【画像】「漫画風の絵コンテを作ってくれるAIアプリ」が生成した絵コンテ このような流れの中で、我々もAIを使ってもっと楽しく、もっと創造的になっていけるのではないでしょうか？ 今回はAIを使ったアプリ制作を通じて感じた未来について語りたいと思います。 ■ 多様なモデルとAPI 従来はゲーミングPCのようなGPU搭載PCを使って利
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GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.
Servers for accessing many apps and tools through a single MCP server. 1mcp/agent 📇 ☁️ 🏠 🍎 🪟 🐧 - A unified Model Context Protocol server implementation that aggregates multiple MCP servers into one. tadas-github/a2asearch-mcp 📇 ☁️ - MCP server to search 4,800+ MCP servers, AI agents, CLI tools and agent skills. Install: npx -y a2asearch-mcp. Ask Claude: "Find MCP servers for database access"
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Prompt injection: What’s the worst that can happen? 14th April 2023 Activity around building sophisticated applications on top of LLMs (Large Language Models) such as GPT-3/4/ChatGPT/etc is growing like wildfire right now. Many of these applications are potentially vulnerable to prompt injection. It’s not clear to me that this risk is being taken as seriously as it should. To quickly review: promp
Flutter 3 の紹介
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Chrome 113 ベータ版 : 新しい CSS メディア特性、linear() イージング関数、WebGPU
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GitHub - Arize-ai/phoenix: AI Observability & Evaluation
Phoenix is an open-source AI observability platform designed for experimentation, evaluation, and troubleshooting. It provides: Tracing - Trace your LLM application's runtime using OpenTelemetry-based instrumentation. Evaluation - Leverage LLMs to benchmark your application's performance using response and retrieval evals. Datasets - Create versioned datasets of examples for experimentation, evalu
OpenAI API
An API for accessing new AI models developed by OpenAI
Amazon Bedrock の新モデル Amazon Nova の精度を確認してみた - Taste of Tech Topics
はじめに 急に冬らしい寒さを感じるようになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 シリーズ２の16日目のブログ記事になります。 qiita.com 今回は12月のAWS re:Invent 2024にて発表のあったAWSの最新LLMモデルAmazon Novaを触っていきたいと思います。 www.aboutamazon.com はじめに 概要 Novaとは Novaで出来ること 使い方 他モデルとの比較 Amazon Nova の精度を確認してみる 1.特殊な日本語の理解 2.画像認識 3.画像生成 4.動画生成 まとめ 概要 Novaとは Amazon Novaは12月に発表されたAmazonが新たに提供する新たな生成AIモデルファミリーです。 テキスト、画像、動画といったマルチモーダルなコンテンツの入力が
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Introducing o1: OpenAI's new reasoning model series for developers and enterprises on Azure | Microsoft Azure Blog
The o1-preview and o1-mini models are now accessible in Azure AI Studio and GitHub Models to a select group of Azure customers to collaboratively explore and identify the unique strengths of each model. The o1 series of advanced reasoning models excel at complex and nuanced problem spaces like these: Complex code generation: Capable of algorithm generation and advanced coding tasks to help develop
Chrome 93: マルチスクリーン ウィンドウの配置、URL ハンドラとしての PWA など
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LangChain社LLMOpsツール「LangSmith」を触ってみた（詳細解説つき） - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。LangChain 使えば、RAG [Retrieval Augment Generation] などを活用した LLM アプリケーションも簡単に作成できるので大変便利ですよね。そんな LangChain を開発している LangChain 社から LLMOps ツール（*1）である LangSmith が登場しているので調査してみました。昨今 ChatGPT 等の LLM 技術の発展に伴い、LLM を実際のアプリケーション開発や運用に適用する際に MLOps から派生した LLMOps という概念が有益になってきています。LangSmith はそのような LLMOps において、LLM アプリケーションの運用向け LLMOps 機能に焦点を絞っており、ま
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セキュリティが強化された OAuth フローで Google OAuth インタラクションの安全性が向上
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OpenAI is committed to the safe deployment of AI. Since the launch of our API, we’ve made deploying applications faster and more streamlined while adding new safety features. Our progress with safeguards makes it possible to remove the waitlist for GPT-3. Starting today, developers in supported countries can sign up and start experimenting with our API right away. Improvements to our API over the
続・GPT-4oで画像解析をやってみた Fine-tuning編 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
TL;DR OpenAIは2024年10月1日に公開した新しいAPIの１つがVision Fine-tuningです。これはGPT-4oの画像認識能力を追加学習(ファインチューニング)できる新機能です。Vision Fine-tuning APIは、最低10枚の画像と期待する返答の学習データを準備するだけで、Web上で手軽に実行と検証が可能です。 今回、実験として美雲このはの画像を使ってキャラクターを認識させたり、問題のあるグラフの可視化を指摘させるなどの学習をさせて、期待通りの回答を得ることができました。なお、人物や顔、CAPTCHAなど利用規約に違反する画像は学習できない点に注意が必要です。 はじめに こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究室のT.I.です。OpenAIでは、2024年10月1日に、いくつかの新しいAPIをリリースしました。今回のBlogでは、その１つであるvisi
ChatGPTでファインチューニング (Fine-tuning) を試してみた - PLAY DEVELOPERS BLOG
こんにちは、プラットフォーム技術部開発第２グループの李です。 最近AIサービスChatGPTがよく注目されます。米国時間2023年8月22日にOpenAIは、大規模言語モデル「GPT-3.5 Turbo」がFine-tuningに対応したと発表しました。 openai.com 今回、このFine-tuningを試してみました。 Fine-tuningとは Fine-tuningのメリット プロンプトよりも高品質な結果が得られる プロンプトに収まりきらないほどの多くの例を学習できる 短いプロンプトによるトークンの節約 低レイテンシーのリクエスト OpenAI APIを使用したFine-tuningの手順 1. OpenAI APIキーを取得する 2. Fine-tuningの作業環境を準備する 3. トレーニングデータを準備する 4. トレーニングデータのフォーマットをチェックする 5. デ
Chrome 100: User-Agent 文字列の削減、マルチスクリーン ウィンドウ配置など
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Advancing Windows for AI development: New platform capabilities and tools introduced at Build 2025
We’re excited to be back at Build, a special moment each year to connect with the global developer community. It’s energizing to share what we’ve been working on, and just as important, to hear how developers are using Microsoft platforms to build what’s next. At Microsoft, we believe the future of AI is being built right now across the cloud, on the edge and on Windows. Windows is, and will remai
NotebookLMでY Combinatorの知見を一気に学ぶ方法 - AIツールで50本の動画から学ぶスタートアップナレッジ｜Ikeyatsu Shota
ということで、NotebookLMを使って実際にやってみました！ NotebookLMとは何か、どう使うのかNotebookLMの本質NotebookLMは、指定したソース（PDF、YouTube動画、ウェブページなど）をAIに読み込ませ、それをベースに質問やまとめを行えるGoogleのサービスです。 ユースケース: 長い動画を全部見る時間がない → NotebookLMが要点を抽出 複数の情報源から共通のパターンや洞察を得たい → NotebookLMがまとめてくれる 特定のトピックについて深く質問したい → 情報源に基づいた回答が得られる アクセス方法と料金プランhttps://notebooklm.google.com/から無料で利用できます。 有料版（Google One AIプレミアム：月額2,900円）では、リソースが5倍使えるようになります。この記事では有料版を使用しています
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BudouX: 読みやすい改行のための軽量な分かち書き器
みんなのためのLLMアプリケーション開発環境の構築事例
Google Password Manager のパスキーのセキュリティ
SBOM in Action: 「ソフトウェア部品表」で脆弱性を見つける
Google は皆さんが使わなくなったアカウントも保護しています
WebAssembly が新しいウェブ機能を加速する仕組み
オープンソース プロジェクトをサプライ チェーン攻撃から守る
新しい Google Identity Services API のリリースについて
Prompt injection: What’s the worst that can happen?
Chrome 99: CSS カスケード レイヤ、input 要素の新しいピッカーなど
Pixel 6: モバイル セキュリティの新しい標準を設定
次世代のフィッシング詐欺を迎え撃つ
ウェブサイト、アプリ、サーバーで OAuth 2.0 トークンを使用する
OpenAI’s API now available with no waitlist
Chrome 104 ベータ版: メディアクエリの新構文、リージョン キャプチャなど
Chromium プロジェクトが Rust の利用をサポート