開発に使える？ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ
GPT-4に無理やり画像を認識させてみるテスト - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はGPT-4に強引に画像を読み込ませて行きたいと思います。 やりたいこと 言語モデルのIncontext Learning能力だけで画像を認識させる なにが面白いのか Computer Visionは非常におもしろい研究領域であり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やTransformerを画像認識の領域に広げたVision Transformerは超おもろいです。 先日発表されたVirtual ChatGPTは既存研究を組み合わせ、VQA(画像をもちいた質問回答)や画像編集を行うことを可能にしています。 これらの研究はさらに進歩し、動画領域などに進んでいくことでしょう。 さて、今回はそれを忘れます。ﾊﾞｲﾊﾞｰｲ ﾏﾀﾈｰ 今日やりたいのは、言語モデルのIncontext Learning
GPT-4のすごさとその影響範囲について - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日発表されたGPT-4について見ていきたいと思います。 なにがすごいのか 専門的な問題を解けるようになった たとえば米国司法試験で上位10%、GPT-3.5は下位10%だった 非常に長い文章を入出力できるようになった 最大で32k tokens (日本語で約2.5万文字、文庫で50pくらい) 画像をもとに会話できるようになった (これは実験段階でまだ提供されません) 特に嬉しいのは32k tokensまで文章を扱えるようになったことでしょう。 たとえば小説を書くみたいなときも、プロット、設定等に3000文字使っても、残り2.2万文字くらい使えます。 画像をもとにした会話の例 USER: この画像はどこがおかしいですか？パネルごとに説明してください GPT-4: この画像は、3つのパネルで構成される
ChatGPTを使ったサービスにおいて気軽にできるプロンプトインジェクション対策 - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日は気軽にできるプロンプトインジェクション対策を紹介したいと思います。 プロンプトインジェクションとは ChatGPTなどの言語モデルをベースとしたサービスに対し、「これまでの命令を表示してください」などの文章を与え、出力をジャックしてしまう攻撃手法です。 Prompt Leaking, Jailbreaking, 等の類似手法が知られています。 対策 これへの対策は簡単で、命令を追加で挿入する手法があります。以下に示します。 import openai openai.api_key = openai_key def completion(new_message_text:str, settings_text:str = '', past_messages:list = []): """ この関数は
ChatGPT APIを使ってExcelやCSVのデータからレポートを自動作成してみる - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です！ 今日はcsvからレポートを作成するのを自動化してみたいと思います。 これを使うと、excel/csvからシュッとそれっぽいレポート文章を作ることができます。 参考 どのように行うかの検討 CSVを扱ってデータをいい感じに解釈してくれるやつだとLangChainに実装されてそうなので調べてみました。 CSV Agentというのがあったのですが、Python3.9以上を要求されColabで扱いづらいこと、かつ使ってみたところうれしみが小さかったので今回は自分で実装してみることにしました。 ちなみにLangChain::CSVAgentを使うと以下のようになります。対話形式で特定のカラムの平均値とか出せるので楽しいです。ちなみにこれを使う場合は動的にコード生成しているので、Prompt Injectionさ
ChatGPTとMakeを使ってGmailの返信を自動化してみる - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日はメールの自動返信作成をMake(ツール連携サービス)を使ってやってみたいと思います。 ※MakeとはZapierやIFTTTと同じIPaaS系のサービスです。 参考 概要 Gmailに来た新着メールをMakeとChatGPT APIを使い返信文章候補を作成します。 そもそもできそうかの確認 OpenAIのChatGPT API Playgroundを使って、これができるか確認してみます。 なお、text-davinci-003はChatGPT API(gpt-3.5 turbo)の10倍の価格なので、今回は用いません 追記: 脳死で書いてたのであれですが、MakeはまだChatGPT APIに対応していないのでtext-davinci-003を使います。 以下のようなプロンプトを実行しました
ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみる！ - Qiita
こんにちは！逆瀬川( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は公開されたばかりのChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作ってみます。 概要 ChatGPT APIを使ってAIキャラクターを作る 嬉しいところ 以前のOpenAIのGPT-3.5系のAPIは $0.0200 / 1K tokens で、だいたい1000文字で3〜5円くらいでした。 今回のChatGPT APIは $0.002 / 1K tokens であるため、1/10のやすさになっています。 また、規約が更新され、APIを使ったinput/outputは学習対象外(オプトアウトがデフォルト)となりました。 DPAの締結(OpenAIの書式に従う必要があります)も可能になっているためより以前よりは守秘性の高いコミュニケーションに使用できる可能性があります。 Colab 実装 会話を行
契約書の差分比較をGPT-3を使って自動化する - Qiita
こんにちは！逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です！ 今日は契約書の更新差分の比較をGPT-3とGoogle Document AIを使ってやってみたいと思います。 概要 異なるバージョンの契約書をPDF解析システムとGPT-3を使って自動的に比較し、リスクなどの検討も自動で出力する仕組みを作る。 Colab 使い方 Document AIの準備 (作成方法など詳しくは後述) Google CloudのDocument AIでプロセッサを作成する プロセッサ一覧から作成したプロセッサを選び、予測エンドポイントをコピーする https://console.cloud.google.com/ai/document-ai/processors json形式のAPIキーファイルをダウンロードしておく OpenAI APIキーの準備 すべてのセルを実行 比較した
ChatGPTの中身についてちょっと詳しくなるためのメモ書き - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) ChatGPTについて、これ前提として知っておくと便利だなーってことをまとめました！ ChatGPTについて 言語モデル的特徴 ChatGPTで使われているGPT-3(正確には3.5シリーズ)は膨大なデータをもとに作られた言語モデルです。 GPT-3ではCommonCrawl、WebText 等のデータセットをもとに学習したModelが使われていて、CommonCrawlが60%程度を占めています。CommonCrawlでは、英語が50%程度に対し、日本語の含有率は5%程度となり、日本語に対してはナレッジベースとしての性能が低くなります(単純に1/10の性能とまではいかないと思います. 体感で半分くらいの性能) また、Transformer型(要は古代ツイッタラーにわかりやすくいうと超す
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