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ChatGPTにとって日本は”機械学習パラダイス”なのか ~LLM(大規模言語モデル)にとっての個人情報保護法とGDPR~ ChatGPTを提供する米OpenAI社のCEOが来日したことが話題になっています。 「ChatGPT」CEO来日、個人データ保護「政府に協力」(日本経済新聞・20230411) 上記記事によれば、OpenAIのCEOは「自ら日本に足を運ぶことで、オープンAIへの支持を広げる狙いがあったとみられる」「日本に拠点を設ける考えも示唆した」とあり、OpenAIは日本を市場として重視しようとしていることが伺われます。 OpenAIにとって、なぜ日本の市場は魅力的なのでしょうか。その理由のひとつとして、GDPR(欧州一般データ保護規則)をはじめとする主要な海外個人データ保護法制よりも、日本の個人情報保護法が機械学習にとって対応しやすいことが挙げられます。 実は日本における著作権
言語処理学会第29回年次大会(NLP2023) 緊急パネル:ChatGPTで自然言語処理は終わるのか?(言語処理学会理事会主催)2023年3月14日 沖縄コンベンションセンター https://www.anlp.jp/nlp2023/#special_panel *概要:* 大規模言語モデルの発展によって自然言語処理(NLP)の方法論は大きく様変わりした.中でもOpen AIから発表されたChatGPTは言語モデルの利用方法を飛躍的に拡げ,世間からも大きな関心を集めている.ChatGPTに代表される巨大言語モデルの出現でNLPはどう変わるか,はたまた終焉をむかえるのか? 本パネルでは,NLP研究の一線で活躍されている5名のパネリストをお招きし,ChatGPTに関するファクトの共有をはかるとともにNLP研究の今後についてご議論いただく.我々NLP/言語研究に携わる者自身が今起こっていること
OpenAIが開発したChatGPTをはじめ、さまざまなAIが人間レベルの会話を行ってくれるようになりました。AIは文章を読み書きするとき「トークン」という単位で認識を行うのですが、普通の文章がトークン的にはどのように分解されるのかを一目で教えてくれるツール「Tokenizer」がOpenAIのページ上で公開されています。 OpenAI API https://platform.openai.com/tokenizer Tokenizerの画面はこんな感じ。テキストを入力する必要がありますが、いったん「Show example」をクリックして例を見てみます。 英語の場合、252文字の文章で64トークンとなる模様。下部にて文字がトークンのまとまりごとに色分けして表示されています。 「TOKEN IDS」をクリックするとそれぞれの数値も確認できます。人間が見てもなにがなんだか分かりませんが、G
OpenAIが提供する「ChatGPT」などのチャットAIは要約やコーディング、翻訳などを人間の専門家以上の精度で実行できると報告されています。しかしチャットAIの訓練に必要な人間のフィードバックに基づいた強化学習(RLHF)を実行するエンドツーエンドなパイプラインが存在せず、最先端のチャットAIの訓練を行うことは困難でした。しかしMicrosoftが発表した「DeepSpeed-Chat」では誰でもChatGPTのようなモデルを作成可能です。 DeepSpeed/blogs/deepspeed-chat/japanese at master · microsoft/DeepSpeed · GitHub https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-chat/japanese これまでChatGPTのよ
LangChainのAgentをカスタムできると自由度が上がりますが、LangChainのAgentがいまいちブラックボックスだった感があったので、デフォルトのプロンプトを解剖してみました。最近のLangChainだとChatGPT対応されており、これをカスタムすることで安価にAPIが使えそうです。 はじめに LangChainのAgentを使うとReActで自動的に使うツールを選択してくれるのですが、このAgentがどんなテンプレートをLLMに送っているのか前から気になっていました。そこで、Agentのプロンプトをデバッグする方法を考えます。 ここでターゲットとするAgentは、ChatGPTのConversationalChatAgentです。 ConversationalなAgentは比較的最近のLangChainでないと利用できません(LangChain0.0.101では不可で、0
ChatGPT-like models have taken the AI world by storm, and it would not be an overstatement to say that its impact on the digital world has been revolutionary. These models are incredibly versatile, capable of performing tasks like summarization, coding, and translation with results that are on-par or even exceeding the capabilities of human experts. Given the sheer power of these models, multiple
In the past few years we have seen the meteoric appearance of dozens of foundation models of the Transformer family, all of which have memorable and sometimes funny, but not self-explanatory, names. The goal of this paper is to offer a somewhat comprehensive but simple catalog and classification of the most popular Transformer models. The paper also includes an introduction to the most important a
インストール方法 Chatomeウェブストア「Superpower ChatGPT」に接続します。 「Chromeに追加」をクリックします。 確認画面になりましたら、「機能拡張を追加」をクリックします。 「Superpower ChatGPT」がChromeに追加されました。というメッセージが表示されたら、インストールは完了です。 使い方 まずはChatGPT画面でどの部分が変わったかを確認します。以下は「Superpower ChatGPT」をインストール前の画面です。 そして、こちらが「Superpower ChatGPT」をインストール後の画面です。 「My Prompt History」、「Community Prompts」、「Export All」、「Newsletter Archive」、「Settings」、「Delete All」が新たに追加されていることが確認出来ます。
OpenAIの提供するGPT-3には何種類かある text-davinci-003 / text-curie-001 / text-babbage-001 / text-ada-001 特にLangChainでは最も性能の良いtext-davinci-003が使用されている. だが,APIは金が掛かるのでなるだけフリーのLLMが使いたい → transformers-openai-api等で偽サーバを建てて,APIのオリジンをすり替えると任意のLLMをLangChainで使用可能となる 例 (LangChain + GPT-index) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
Make AI your expert customer support agentIt's like having ChatGPT specifically for your product. Instantly answer your visitors' questions with a personalized chatbot trained on your website content. Personalized onboarding helpFriendly pricing as you scale95+ languages supported7-day free trialCancel anytime
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
Shunsuke Hayashi さんのゴールシークプロンプトを、個人的に理解するために、対話式で使いやすくしてみました。 INPUT これから曖昧なゴールに対して「ゴールシーク」を行います。 曖昧なゴール設定をまず行うので、 そのゴールを達成するまでの手順や変数を定義し、具体的なゴール設定を行ってください。 また、設定したゴールに向かって具体化した手順を使って具体的なアウトプットを生成してもらいたいです。 # 現時点でのゴール設定 - [Goal] = 📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝自由に書いてください📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝 # Goalの補足情報 - [Goalの補足情報]: * 📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝自由に書いてください📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝 * 📝📝📝📝📝📝📝📝📝📝自由に書いてください📝
2023年3月23日、OpenAI社はChatGPTでのプラグインの立ち上げを発表しました。 これにより、ChatGPTとさまざまな情報を組み合わせることができるようになり、ChatGPTが利用できるシーンはさらに多様になっていくと予想されます。 この発表と併せて、OpenAI社のGithubリポジトリで、「ChatGPT Retrieval Plugin」が公開されました。 このプラグインにより、ChatGPTで自前のドキュメントを利用する(つまり、自前のドキュメントの情報をもとにしたQ&Aなどができる)ようになるようです。 2023年3月24日現在、まだChatGPTのプラグイン自体は利用するにはWaitlistに登録して順番を待たなければいけない状態です。そのため、このプラグインをいまいま試すことはできないのですが、Github上のREADMEを読み解いて、どんなことができるかなどざ
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