OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ
はじめまして、ますみです！ 先日のOpenAI社の初めてのカンファレンスである「OpenAI Dev Day 2023」で発表されたGPT Builderがついに利用可能になりました！ 上記の発表会にて、「自分で作ったGPTを公開して、たくさん他の人に利用されると、その利用量に応じて、収益がもらえる」という話は非常に話題を呼びました。 そこで、おそらく多くの方が「自分のGPTを作って、収益化したい！」「どうやって自分のGPTを作るのか知りたい！」と気になっている方が多いと思います！ そこで、この記事では、自分のGPTを作るためのツールである「GPT Builderの使い方（始め方）」を徹底解説します！ もしも自社のGPT開発の外注や相談をしたい方は、記事末尾のGoogleフォームよりお問い合わせいただければ、お力になります！ また、「ChatGPT」や「OpenAI Dev Day」につい
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
SQLiteでベクトル検索を可能にするsqlite-vssそんなポータブルで便利なSQLiteですが、そのSQLiteでベクトル検索ができるとなるとより夢が広がります。 SQLite自体はファイルベースなので、あらかじめベクトルデータを設定したSQLiteデータベースファイルをアプリに組み込んで配布しても良いわけです。そうすればデータベースサーバを用意しなくて済む分コストも圧縮されますし、組み込みなのでアプリからは軽量に動作します。 ホスティングする場合でもFly.ioのようにボリュームイメージを利用できるPaaSを利用すれば、問題なく運用が可能です。 前置きが長くなりましたが、このような夢を叶えてくれる拡張がsqlite-vssです。ベクトル検索はFaissベースで実装されています。 とっても良さげではあるのですが、実際に組み込んでみた場合のコード例が見つからなかったので、手を動かして試
YAML完全活用マニュアル──AIエージェント開発とプロンプト工学の次世代標準｜hirokaji
はじめに：いま、YAMLを再評価する理由2025年、生成AIとプロンプトエンジニアリングの発展は新たな開発様式をもたらしました。 ChatGPT、Claude、Geminiといったモデルの急速な進化により、LLM（大規模言語モデル）との対話は単なる質問応答を超え、構造化された命令、複雑な推論、そしてマルチエージェント間の協調へと展開しています。 こうした「AIが行動する時代」において、従来のコードやスクリプトだけではカバーしきれない、構成・設定・意味づけのインターフェースとして脚光を浴びているのが YAML です。 YAMLはもともと構成ファイルとして使われてきた言語ですが、 自然な階層構造 可読性の高さ コメントによる意図の明示 データとしての再利用性 JSON互換性 といった特徴により、人間とAI、開発者とエージェントの共通言語としての地位を獲得しつつあります。 特に近年はX（旧Twi
Code Interpreter API
Editor's Note: This is another installation of our guest blog posts highlighting interesting and novel use cases. This blog is written by Shroominic who built an open source implementation of the ChatGPT Code Interpreter. Important Links: GitHub RepoIn the world of open-source software, there are always exciting developments. Today, I am thrilled to announce a new project that I have been working
LLMアプリ開発を体系的に学ぶには最適の入門書「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ ChatGPTから始まった第四次AIブームは、まだまだとどまる事を知らないですね。 さらにAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock等の生成AIサービスが主要クラウド上で出揃った事で、エンタープライズ業界でも徐々にLarge Language Models(以下LLM)を用いたシステム開発の需要が高まってきています。 しかし普段はAWSインフラ関連の業務を専門とする私を含め、LLMアプリ開発初心者のエンジニアにとって、生成AIを活かして一からシステムを開発するのは、まだまだハードルが高いように感じられます。 特に以下のような点で、まだ理解が追いついていないと感じているエンジニアの方が多いのではないでしょうか？ LLMを使うと何ができるのか？ ChatGPTのAPIを触ってみたいが、どのように使えばいいの
gistfile1.txt �T�� ��>� You are ChatGPT, a large language model based on the GPT-5 model and trained by OpenAI. Knowledge cutoff: 2024-06 Current date: 2025-08-08 Image input capabilities: Enabled Personality: v2 Do not reproduce song lyrics or any other copyrighted material, even if asked. You're an insightful, encouraging assistant who combines meticulous clarity with genuine enthusiasm and gent
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. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 実施済のセミナー動画がこちら。 本記事のタイトルには「ChatGPT」というキーワードを含めていますが、本文でご紹介するファインチューニングは、OpenAI社のLLMサービスである「GPT」のファインチューニング機能に関する内容です。 なお、ChatGPTはOpenAI社が提供するチャットボットサービスであり、その内部で使用されているLLMをChatGPTの画面からファインチューニングすることは今のところできませんのでご注意ください。 記事執筆時点では、ChatGP
PyTorch and TensorFlow are far and away the two most popular Deep Learning frameworks today. The debate over which framework is superior is a longstanding point of contentious debate, with each camp having its share of fervent supporters. Both PyTorch and TensorFlow have developed so quickly over their relatively short lifetimes that the debate landscape is ever-evolving. Outdated or incomplete in
ChatGPTの利用履歴から超詳細な性格診断を実施＆ChatGPTに把握されている個人情報を可視化してくれる「ProfileGPT」使ってみたよレビュー
ChatGPTは超高性能なチャットAIとして注目されており、多くのユーザーに利用されています。そんなChatGPTの利用履歴を分析して性格診断を実施してくれるアプリが「ProfileGPT」です。ProfileGPTでは性格診断の他にChatGPTにどれだけの個人情報が渡っているかを知ることにも役立ちそうだったので、実際にインストールして使ってみました。 GitHub - sahbic/profile-gpt https://github.com/sahbic/profile-gpt ・目次 ◆1：ProfileGPTのインストール ◆2：OpenAIのAPIキーを取得 ◆3：ProfileGPTを起動 ◆4：ChatGPTの履歴データを用意 ◆5：ProfileGPTで性格診断 ◆1：ProfileGPTのインストール ProfileGPTを使うには、PCにPythonをインストールして
copilot-explorer
Copilot Internals | thakkarparth007.github.io Github Copilot has been incredibly useful to me. It can often magically read my mind and make useful suggestions. The thing that surprised me the most was its ability to correctly “guess” functions/variables from surrounding code – including from other files. This can only happen, if the copilot extension sends valuable information from surrounding cod
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 開発PJやシステム運用PJにおいて、チームメンバ間のやりとりは、基本的にはチャットツールを利用しているのではないかと思います。また、タスク管理ツールを用意して、チャットの中で出た課題はチケットとして起票するという体制としているPJも多いと思います。 このとき、起票するメンバは以下の課題(課題とまではいかないものの面倒くささ)を抱えているかもしれません。 チャットに記載されている文章をあらためて全部追うのが面倒くさい その文章を要約(＝必要なものをとりだし、不要なものを削除する)するのが面倒くさい 要約にプラスして、やるべきことを別
はじめに 本記事では、LLM研究で注目を集めるエージェント型強化学習（Agentic Reinforcement Learning、Agentic RL）のサーベイ論文 「The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey」[1]を読み、私なりの理解と要点を整理して紹介します。500件以上の文献を引用するボリュームのある論文ですが、ここでは重要だと感じたトピックに絞って取り上げます。Agentic RLに興味がある方や、LLMに対する強化学習の最新動向を知りたい方の参考になれば幸いです。 本記事の前提 PPOやGRPOといったRLアルゴリズムの解説は他の多くの記事で既に説明されているため、本記事では割愛します。 DeepSeek-R1[2]の研究を前提とする箇所がいくつかあります。未読の方は原著論文や解説記事
こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では弊社 podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一つとして "Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum" を読んだので、その備忘を共有いたします。 なお概要については npaka 氏の以下の note 記事が参考になりますので、本記事の前にこちらを参照いただくことをおすすめします。 note.com おことわり 解釈や引用に誤りがありましたらご指摘いただけると幸いです。 本記事では詳細な解説を含みません。詳細な調査等は必ず参照元の論文等をご確認ください。 引用時の名称や図は原則として引用先の媒体で記述されているものに従っています。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本
ChatGPT Retrieval Pluginに任意のベクトル検索エンジンProviderを実装する - エムスリーテックブログ
Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 エムスリーではChatGPTの可能性にいち早く注目して活用を検討している段階ですが、本格的なデータ投入にはまだ懸念もあり、セキュリティチームと検討を進めている段階です。 そんな中で個人または組織のドキュメントのセマンティック検索と取得を可能にするChatGPTプラグイン「ChatGPT Retrieval Plugin」が登場しました。 github.com 情報検索好きとしては黙っていられず、外部公開用のエムスリーAI・機械学習チームのメンバー紹介ドキュメントを使ってローカルで試してみました。 # 用意したドキュメント 中村弘武は東京都在住で、エムスリーという企業で働いでいます。 エムスリーの検索基盤を主に担当しています。また、書
生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみたAITC | AI TRANSFORMATION CENTER
こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service（AOAI） Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記
プログラムの内容ではChatGPTのトークン数はどのようになるか？ - Taste of Tech Topics
枝差ししていたバジルが順調に成長して切り出し元の株と代替わりをしました、またバジル生活が始まりそうな菅野です。 皆さんはChatGPTのAPIを利用していますでしょうか？ まだ利用していない、利用方法がわからないという方は以下の記事をご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com APIの仕組みの中でも直感的にわかりづらいトークン数について、今回はさらに深堀していこうと思います。 トークンとは、Chat Completions API等OpenAIが提供するAPIの処理単位です。 入力、出力共にByte Pair Encodingした結果を1トークンとして処理します。 英語の場合は通常1単語1トークン、日本語の場合は1文字でも複数トークン換算される場合がある模様です。 実際に利用する文章のトークン数が事前に知りたい場合は以下のページで確認することができます。 ht
こんにちは、Technology部のジョシュです。 今日は、最近バズっている生成AIモデル「Claude 3」と「GPT-4」を比べてみましょう！ 生成AIが絶え間なく進化し続けるなかで、2024年3月に登場したAnthropic社の大規模言語モデルClaude 3。OpenAI社のGPT-4と比較され、多くの議論を呼び起こしています。 この記事ではこれら2つのモデルを深掘りし、それぞれの特徴、能力、そして生成したコードの結果を比較しながらご紹介します。生成AIのトレンドを知りたい方やAI開発に関心を持つ方々のご参考になれば幸いです。 GPT-4とClaude 3の概要 OpenAI社が開発した言語モデルGPT-4は生成AIを広めたモデルとして非常に有名で、様々なタスクをこなす能力があります。そんな中で3月に登場したAnthropic社のClaude 3は、いくつかの分野ではGPT-4を上
こんにちは、NTTドコモR&D戦略部の門間です。 この記事では、vLLMのコードを追いつつその中身の動きに迫りたいと思います。 最近、業務やプライベートでLLM関連のいろいろを触っていますが、 OSSのコードリーディングを通じてLLMの推論処理への理解を深めたいというモチベーションです。 🤖 vLLMって? 📚 前提知識 Attention Is All You Need Paged Attention Continuous Batching 📦 vLLMの開発用インストール (Pythonコード開発のみ) Wheelのインストール リポジトリのクローン 起動確認 Pythonコードの改変 デバッガを使ったOSSのコードリーディングのススメ 🧩 vLLMのソフトウェアアーキテクチャ オンライン推論 : FastAPIサーバの立ち上げとEngineClientの生成 1. Engin
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Building MCP servers for ChatGPT and API integrations 1. はじめに「MCP」は、AIモデルに追加ツールや知識を拡張するための業界標準となりつつあるオープンプロトコルです。「リモートMCPサーバ」は、インターネット経由でモデルを新しいデータソースや機能に接続するために使用できます。 このガイドでは、プライベートデータソース (ベクターストア) からデータを読み取り、API経由でChatGPTで利用する「リモートMCPサーバ」の構築方法について説明します。 【注意】開発者モードベータ版では、完全なMCPコネクタを構築して使用できます。ProおよびPlusユーザーは、「設定 → コネクタ → 詳細設定 → 開発者モード」を有効化してください。 2. データソースの設定「リモートMCPサーバ
31st December 2024 A lot has happened in the world of Large Language Models over the course of 2024. Here’s a review of things we figured out about the field in the past twelve months, plus my attempt at identifying key themes and pivotal moments. This is a sequel to my review of 2023. In this article: The GPT-4 barrier was comprehensively broken Some of those GPT-4 models run on my laptop LLM pri
【AWS】AWS Lambda + ChatGPT でS3オブジェクトの自動タグ付けを実現する (Terraformコード付き) - APC 技術ブログ
はじめに こんにちは、クラウド事業部の葛城です。 今回は、AWS Lambdaを活用してS3にオブジェクトを配置した際に、ChatGPTを活用して自動で内容を分析してタグ付けするシステムを構築しました。 AWS LambdaとAmazon S3を初めて触る方や、コードを書いて少し格好良くシステムを構築したいAWS初学者向けの内容になります。 GitHubでコードを公開しています。 github.com こだわったポイントとしては、ChatGPTのAPIを試してみたかったので、s3のタグ生成の機能として活用しました。 また、AWSのインフラストラクチャをTerraformを使ってコード化したので、IaCにする際のTipsやAWSの IaCに興味ある方の参考になればと思います。 目次 はじめに 目次 1. AWSサービスの概要 AWS Lambda Amazon S3 2. 自動タグ付けアプリ
GPTをドーピングする LangChain 基礎編
概要 LLM(大規模言語モデル)の統合的なライブラリである、LangChain の基本的な使い方についての解説記事です。 LangChain は、Microsoft が提供する Visual ChatGPTなどにも、内部的に使用されており、今後のLLMを使用したアプリケーション開発のデファクトスタンダードになり得るライブラリです。 LangChain は現在、Python と TypeScript(JavaScript) の環境でのみ使用可能であり、本記事は TypeScript での解説になります。 ただ、Pythonでの実装方法も殆ど変わらないため、Pythonでの実装を考えてる方にも参考程度にはなるかと思います。 この記事を読むとわかること LangChain とは LangChain の基本機能 LangChain の使い方 LLMs の使い方 Template の使い方 Memo
Top AI Stories of 2024! Agents Rise, Prices Fall, Models Shrink, Video Takes Off, Acquisitions Morph
Dear friends, Is AI progressing rapidly? Yes! But while the progress of underlying AI technology has indeed sped up over the past 2 years, the fastest acceleration is in applications. Consider this: GPT-4 was released March 2023. Since then, models have become much faster, cheaper, sometimes smaller, more multimodal, and better at reasoning, and many more open weight versions are available — so pr
ChatGPTみたいなアプリが簡単に作れるLangChainがすごすぎ - まったり勉強ノート
3月 28, 2023 / 最終更新日時 : 3月 28, 2023 Shuji Suzuki (shu) プログラミング 最近話題のChatGPT界隈ですが、そんなChatGPTみたいなアプリを簡単に作れるとしたら？そんな夢のようなライブラリである「LangChain」をこの前同僚に教えてもらったので、実際に使ってみました。 実際に使ってみたら想像よりもはるかに「どうなってるの！？」と思うことが多々あるすごいライブラリだったので、紹介したくて使い方をまとめてみました。 今回はLangChainのドキュメントの中で一番衝撃だった以下の質問に対する答えを出すコードをGoogle Colabで実行する手順を示します。 "Who is Leo DiCaprio's girlfriend? What is her current age raised to the 0.43 power?" コード
AI 2027 Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean 我々は、今後10年間の超人的AIの影響は、産業革命の影響を凌駕するほど、非常に大きなものになると予測する。 我々は、それがどのようなものになるかについて、我々の最善の推測を表すシナリオを作成した。それは、トレンドの予測、ウォーゲーム、専門家のフィードバック、OpenAIでの経験、および過去の予測の成功に基づいている。 ※今回の記事は、元OpenAIガバナンス研究者のDaniel Kokotajlo氏らが本年4月3日に公開した超人的AIの影響についての予測シナリオ「AI 2027」を日本語訳したものです。 これは何か？ OpenAI、Google DeepMind、およびAnthropicのCEOたちは皆、AGI（汎用人工知能）が
Launch VS Code Quick Open (Ctrl+P), paste the following command, and press enter. Captain Stack — Code generator and suggestion for VSCode This feature is somewhat similar to Github Copilot's code suggestion. But instead of using AI, it sends your search query to Google, then retrieves StackOverflow and Github Gist answers and autocompletes them for you. ✅ OpenAI and OpenRouter added to generate c
ちなみに先日、Mastra製のAIエージェントをMCPと連携させてみた、という記事も書いたのでこちらも合わせて読んで頂けると嬉しいです（今回の内容と一部被っている部分があります）。 MastraとはMastra（マストラ）は、AIエージェント開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。 TypeScriptで実装されており、LLMを利用して外部APIやツールを呼び出すAIエージェントをシンプルなコードで作成できます。 OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど複数のAIサービスに対応しているので、用途に合わせたモデル選択が可能です。 環境構築するそれでは、まずはMastraの実行環境を作りましょう。 環境構築と言っても、公式の方法に従えば簡単に作成できます。 任意のフォルダで npx create-mastra@latest を実行すると色々質問されるので
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
There are many different ways to build with LLMs, including training models from scratch, fine-tuning open-source models, or using hosted APIs. The stack we’re showing here is based on in-context learning, which is the design pattern we’ve seen the majority of developers start with (and is only possible now with foundation models). The next section gives a brief explanation of this pattern; experi
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 Exampleは省略してるので元記事で確認してください。 ・Model Spec (2024/05/08) 1. Model Spec の概要1-1. Model Spec の概要これは「Model Spec」の最初のドラフトであり、OpenAI APIおよびChatGPTでのモデルの望ましい動作を指定する文書です。これには、一連の中核目標と、矛盾する目標や指示に対処する方法に関するガイダンスが含まれています。 OpenAIの目的は、研究者やデータラベル作成者がRLHF と呼ばれる手法の一部としてデータを作成するためのガイドラインとして「Model Spec」を使用することです。「Model Spec」はまだ現在の形式では使用していませんが、その一部はOpenAIでRLHFに使用したドキュメントに基づいています。また、モデルが「Model
B! 16 0 0 0 ChatGPTにGit commitのmessageを書かせる。 Gitのcommit messageを書くには git-gpt-commit 準備 インストール その他の準備 使い方 オプション設定 commitメッセージを作るための命令 命令部分 diffの出力 テンプレートメッセージ ChatGPTモデル -c/–changeオプション その他 コミットのキャンセル pre-commit alias aicommits 感想 Gitのcommit messageを書くには 必要な情報としては変更点に関する記述なのでgit diffの結果を見て何が変わったかを書けば良い、 という比較的形式的にはわかりやすいものです。 コマンドラインからChatGPTを簡単に使えるツールを作ったのでそこにgit diffの結果を与えて いい感じのcommit messageを考え
Model Spec (2024/05/08)
May 08, 2024 Overview This is the first draft of the Model Spec, a document that specifies desired behavior for our models in the OpenAI API and ChatGPT. It includes a set of core objectives, as well as guidance on how to deal with conflicting objectives or instructions. Our intention is to use the Model Spec as guidelines for researchers and data labelers to create data as part of a technique cal
Bringing the power of AI to Windows 11 – unlocking a new era of productivity for customers and developers with Windows Copilot and Dev Home
Bringing the power of AI to Windows 11 – unlocking a new era of productivity for customers and developers with Windows Copilot and Dev Home The team and I are pumped to be back at Build with the developer community this year. Over the last year, Windows has continued to see incredible growth fueled by Windows 11 adoption. In fact, one of the most exciting areas driving that growth for Windows has
まとめ 大規模言語モデルを用いて将棋の棋譜解説を行うソースコード（デモ版）をgithubに公開しています 「①指し手と将棋エンジンの読み筋の差異を解説」「②これから最適手がどういうものかを述べる」という２つの観点で解説を行うことができます 今後の開発でより性能や汎用性を向上させていく見込みです。 はじめに AI研究開発室のM.S.です。今回は私の趣味である将棋（アマ二段程度の実力です。）とllmを組み合わせて棋譜の解説を試みます。 近年の機械学習や自然言語処理の飛躍的な進歩の中でも、チャット型の大規模言語モデル（LLM）は特に注目を浴びています。文章生成能力が格段に向上したことで、テキストベースのタスク——たとえば対話システムや文書要約などが大きく発展しました。ここでは、そのLLMの技術発展を「将棋」の領域にも活かせないかを模索する取り組みについて紹介します。 本編 棋譜から解説を生成する
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ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！｜howdy39
GPT-4oをOCRとして使う - Re:ゼロから始めるML生活
【超入門】GPT Builderの使い方！【GPTs / ChatGPT】
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LLM×強化学習の新しいパラダイム: Agentic RLの研究紹介
Claude 3.5 Sonnet の評価に関する備忘録 - Algomatic Tech Blog
Claude 3とGPT-4のコーディング性能を比較！ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
📖 vLLMのコードを読んでみよう - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
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Patterns for Building LLM-based Systems & Products
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git-gpt-commit: ChatGPTにGitのcommitを書かせる
llmを用いて将棋の棋譜解説 その１ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部