ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
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【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
人工知能開発における「はあちゅう」問題について｜加藤貞顕
コンテンツ会議は毎週水曜日に更新ですが、年の瀬なのでちょっと番外編を。 ピースオブケイクは、メディアをもりあげていくためにいろんなことをしてるわけですが、人工知能による自然言語処理の研究開発もしています。たとえばcakesの記事下にある、リコメンドエンジンは、そうした技術で動いています。 本日は、有志で集まって人工知能の勉強会をしました。講師はCTOのkonpyuさん。生徒はエンジニアチームなんだけど、CEO特権でぼくも参加させてもらいました。 まず、自然言語処理のための、いろんなアプローチの解説を聞き、次は実践に。 pythonやchainerなど、必要なソフトウェアをインストールしていきます。 人工知能は、教師データを用意して、適切なニューラルネットワーク（NN）を用意して、NNの重み付けを調整しつつ学習させるという手順で作成します。 まず重要なのは、教師データをつくるところです。たと
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