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『qiita.com』

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  • ChatGPTとLangChainで恋愛シミュレーションゲーム用AIを実装してみた - Qiita

    43 users

    qiita.com/z-lai

    株式会社バンダイナムコ研究所のLaiです。LangChainで実装した恋愛シミュレーションゲーム用AIエージェントについて解説したいと思います。 TL;DR スタンフォード大学の「Generative Agent」論文のコンセプトを基に実装 恋愛シミュレーションゲームのテーマに合わせて一部の設定を調整 LangchainのGenerativeAgentクラスを中心とした実装 コンセプト 今月、スタンフォード大学とGoogleが「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」という論文を発表しました。この論文では、LLM (ChatGPT)をベースにした生成エージェントの構造が提案されました。これらのエージェントは、社会に関する様々な推論を行い、自身の特性や経験を反映した日々の計画を立て、その計画を実行し、反応し、適切な

    • テクノロジー
    • 2023/05/01 20:11
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    • 「笑い」を理解するAIを作ってみました ~ボケ判定AIを作ろう! (ボケてコンペ #1) 1st place solution ~ - Qiita

      3 users

      qiita.com/z-lai

      株式会社バンダイナムコ研究所のlaiです。Nishika株式会社が主催した「ボケ判定AIを作ろう! (ボケてコンペ #1)」コンペに参加しました。本記事で私の取り組みの共有と振り返りをしたいと思います。 概要 本コンペでは、株式会社オモロキ様提供の「ボケ缶データセット」を用い、ボケ画像とボケテキストのみから、そのボケが面白いか・面白くないかを予測するコンペです。「ボケて」では星をつけることで面白いボケに投票できるようになっており、その数をもとに面白さを定義しています。ある時点のボケての星の数を2段階にビニングしたもの(面白いものを1、 面白くないものを0)が本コンペの目的変数となります。 ボケ画像とテキストのペアの例: 結果 リーダーボード & 最終ランキングで1位でした。去年参加しました「小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは?」コンペに続いて2回目の入賞となります。 解

      • テクノロジー
      • 2022/10/31 14:15
      • entertainment
      • AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜 1st place solution & 振り返り - Qiita

        7 users

        qiita.com/z-lai

        株式会社バンダイナムコ研究所のlaiです。先月の言語処理学会年次大会のワークショップとして開催されていた、「AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜」に参加しました。本記事で私の取り組みの共有と振り返りをしたいと思います。 コンペ概要 日本語クイズを題材とした質問応答データセットJAQKET[鈴木ら 2020]を用いて、開発したAIシステムの正答率を競うライブコンペティションです。 事前に配布された1000問を解いた結果がリーダーボードに表示されますが、 ライブコンペ当日では新たに未公開のクイズ1000問が配布され、 事前構築したシステムを用いて制限時間内で解いた結果で競います。 コンペ結果 ライブコンペでは1000問中925問正解で11チーム中1位を取れました。NLP分野での初優勝となりますので本当にうれしいです。 データ 配布データ 訓練データ: 13061問 開発用データ1: 995問 開

        • テクノロジー
        • 2021/04/09 10:24
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