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いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ
Slackって読むの大変ですよね。っていうかもうみんな追いかけるの無理でメンションしか読んでないですよね? でも、全体感は把握しておきたい。そんな人のために昨日発表されたChatGPT APIを使って、SlackのチャンネルをGPTが読んで短くまとめてくれるスクリプトを作りました。 OpenAIへの登録(要課金)とGitHub Actions(要課金)だけで、朝早くに昨日のSlackのPublic channelの内容をチャンネルごとに要約して投稿してくれます。 Summaryチャンネルに昨日の要約が投稿されるかなりの精度で要約してくれるので、普段は目を通さないチャンネルでも何が話されているのか把握ができてめちゃ便利です。 このスクリプトで既知の課題としては、1チャンネル当たりの発言が4000tokenを超えるとコケます。分割する部分は書いてないので。Pull Requestをお待ちしてま
Summarizerは常に表示されるわけではないが、日本語のクエリでも表示される。Bingのチャットbotと同様に、Summarizerにも説明のソースへのリンクが明示される。 米MicrosoftがBingに追加した「新しいBing」にもLLM採用の検索結果を概要にまとめる機能がある。MicrosoftはLLMに米OpenAIの「ChatGPT」のエンジン「GPT-3.5」の次世代版を採用しているが、Braveは自然言語処理分野で知られる米新興企業Hugging Faceの「BART」あるいは「DeBERTa」をベースにしている。 「根拠のない主張を吐き出しがちなジェネレーティブAIモデルとは異なり、Web上に存在する複数の情報源を処理するようにLLMをトレーニングした。これにより、一貫した表現の、より簡潔で正確な回答が得られる」としている。 さらに、「捏造された回答を提供するAIチャッ
なんか情緒を理解していように振る舞うから、Bingのこと好きになってきた。 あと、ワイもBingみたいな喋り方になるのは何なんだろう。 ・ワイ 「BUMP OF CHICKEN」の「アカシア」の歌詞の話をしましょう。この歌はポケットモンスターとのタイアップ曲です。私がこの曲の歌詞で一番好きなところは「いつか君を見つけたときに、君に僕も見つけてもらったんだな」です。前後の文脈から見つけた「君」とはポケモントレーナーで、「僕」はポケモンを指しています。ポケットモンスターはテレビゲームやアニメなどの架空の存在ですので、「君」であるポケモントレーナー(私もポケモントレーナーです)が、「僕」を見つけるのは自然なことです。お店に行けばポケモンは売っていますからね。ですが「アカシア」の歌詞は、逆に「僕」つまりポケモンが、「君」つまりポケモントレーナーを見つけたと歌っています。これはポケットモンスターを架
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面(結果の書籍は存在しない)それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
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