ChatGPTで業務フローが自動的に書けた｜Yuji Inagaki
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します（既に知ってるぞ！という方、すいません）。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう（「コードブロック」を選択してください）。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
ChatGPT に英語の先生になって貰い、放送大学修士課程院試の英語長文の構造を教えてもらう。 - シロッコの青空ぶろぐ
by Bing Image Creator ランキング参加中GPT 目次 放送大学大学院修士課程の試験を突破したい 英語の比重はそれほど高くない 難解な英語長文の構造を知りたい 英文を文法的に解説して貰う 文法的解説: 日本語訳文の生成過程: 日本語訳: 他に次のような質問もしてみました。 英文の装飾関係を図にする どんな発想で書いた英文なのか 発想 装飾関係 事実を伝えようとする発想 なぜ、thatがおおいのですか？ 最後に 放送大学大学院修士課程の試験を突破したい 放送大学大学院の修士課程を受験したいと考えています。どんな試験なのかと過去問題を覗いてみました。 過去問題一覧 | 大学院 修士課程について | 放送大学 私が受験したいの「人文学プログラム」の2021、2022、2023年度の問題を見ますと、問題は2問あります。 1問目 5つのコースに分かれていてコースを選択して、問題に答
｢怒りだけで書きました｣芥川賞・市川沙央が贈呈式で語ったこと【全文掲載】
第169回芥川賞・直木賞の贈呈式が2023年8月25日、都内で開かれた。 重度障がい者の女性が主人公の小説『ハンチバック』で芥川賞を受賞した市川沙央（いちかわ・さおう）さんは、あいさつで、障がいの有無に関係なく読書ができる｢読書バリアフリー｣について｢新ためて環境整備をお願いしたい｣と訴えた。 その上で芥川賞受賞作について、｢私の懇願の手紙をスルーした出版界｣への怒りで書いた作品をだと述べ、｢怒りの作家から愛の作家になれるように頑張りたい｣とあいさつを締めくくった。 直木賞は垣根涼介さんの『極楽征夷大将軍』と、永井紗耶子さんの『木挽町のあだ討ち』が受賞した。 市川さんの贈呈式でのあいさつの全文（※適宜表現を替えた部分があり、一部、聞き取れなかった箇所があります） 私はしゃべると炎上するので、気をつけたいと思います。昨日も物議を醸していました。受賞会見で叩かれ、（注：NHKの番組）『バリバラ
1on1で質問をする側になって「工夫したこと」と「気づいたこと」 - Qiita
プロジェクトでの進捗確認ミーティングもありますが、進捗を聞くだけに終始してしまいます。「働くこと」にもう少し視野を広げて、いろいろ聞いてみることがあります。1on1です。進捗確認MTGとは別の事柄を聞けます。以前は、1on1で質問される側でしたが、最近は1on1で質問をする側になったので、気づきをメモしておきます。 1on1の目的 1on1の目的は、（私の場合は）「心理的サポートをすること」です。別の言い方をすると、「働くことを通じて自己実現ができそうか/できているかを念頭に置き、会話を通して、精神面や志向についてプラスを大きく、マイナスを小さくするように働きかけること」です。 その上で、①働き方仕事内容の確認、②不安心配事の検知・助言、③成長・改善の意識付けという3つの観点から、プラス面、マイナス面を把握し、プラスを大きくマイナスを小さく働きかけます。 また、1on1をするときの基本的な
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す｜npaka
OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」で学習データを生成し、「GPT-3.5」でファインチューニングすることで、「GPT-3.5」に「GPT-4」相当の知識を習得させます。 We successfully made gpt-3.5-turbo output GPT-4 quality responses in an e2e RAG system 🔥 Stack: automated training dataset creation in @ll
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