GPT-4VのAPIをサクッと使ってみる！｜peisuke
概要昨日発表されたGPT-4VのAPI（画像に対して質問を投げることができるAPI）を早速利用してみたので、サクッと使ってみようと思う。 使い方当然ながら、現時点ではLangChainなどのライブラリからは利用できないし、Pythonのライブラリもなさそう（→ありました）。ここに使い方が乗っているので、そのまま使ってみる。ローカルのイメージをbase64エンコードして送る感じらしい。 やってみる今回は、インターネットで検索して出てきた画像に対して、簡単な質問をしてみよう。今後いろんな論文をサクッと実装していきたいと思うのだけど、まずは手始めに早稲田大学の講義のページを使わせてもらいます。制約条件付き最適化の問題を解かせてみようと思います。 https://www.f.waseda.jp/ksuga/2007chap17.pdfよりimport base64 import requests
Google Colab で OpenAI API の Retrieval を試す｜npaka
「Google Colab」で「OpenAI API」の「Retrieval」を試したので、まとめました。 前回 1. Retrieval「Assistant API」は、さまざまなタスクを実行できる強力な「AIアシスタント」を作成するためのAPIです。 「Assistant API」は現在、次の3つのツールをサポートしています。 ・Code Interpreter : Pythonコードを作成して実行 ・Retrieval : モデル外部からの知識を取得 ・Function Calling : 関数のレスポンスを取得 今回は、「Retrieval」を使います。「Retrieval」は、製品情報やユーザーから提供されたドキュメントなど、モデル外部からの知識を取得して、アシスタントを強化します。ファイルをアップロードして「アシスタント」に渡すと、自動的にドキュメントをチャンク化し、埋め込みの
【22時追記あり】「三体」が好きだった人にオススメしたいSF小説・前編
選抜条件自然科学、技術に対する信頼がある。宇宙の広大さ・希薄さに気が遠くなる。宇宙と比べた自分の一生や人類の歴史の短さに唖然となる。人類が地質学的時間の果てにヒトならざるものに進化・退化してしまう。何らかの形でエイリアン・地球外生命体と敵対する。政治的でない。あるいは、政治は扱われるがプロットの邪魔をしない、それどころか面白くしている。または、作者の主張が強くて作者の顔がはっきりと見えることがない。 上記の条件のうち、いくつかを満たしているものを作家ごとに紹介する。 作品のオチには触れないつもりだが、途中に何が出てくるかとかそういったレベルでは作品の内容に触れる。 記憶を頼りに書いているので誤っているかも。 グレッグ・イーガン思い入れが多い。ただ、近年のイーガンの長編は自然科学の素養が無いと何を言っているかまったくわからない作品が多いので（高校どころかひどいのになると大学院レベル）、短篇集
物理カード「PassCard」を使えば、複雑なパスワードを何パターン作っても、忘れることなく安全に管理できる！ | ライフハッカー・ジャパン
パスワードは、ネットワーク経由のサービスに欠かせないもの。ところが、“簡単なパスワードはNG” 。しかも、“パスワードを使い回すとリスクが高まる” ため、もはや記憶に頼った運用は、実質的に不可能になっています。 そこで、強固にガードされたパスワード管理サービスを利用するのが、現状の最適解となっているところですが、実は、アナログな手法に回帰するという手段もあるのです。 「PassCard」は、完全にネットワークから遮断された環境でパスワードを管理できるセキュリティツールです。 アナログを経由すればハッキングは怖くないImage: TITLEincイタチごっこを繰り返すセキュリティ対策を単純化できる最も効果的な手段は、ネットワークとは隔離された環境でパスワードを管理することです。 「PassCard」は、物理的な暗号・復号化ツール。このカードの現物を盗難し、かつ復号するためのパターンを入手する
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
日本語LLMのベンチマーク：「JGLUE」と「Rakuda Benchmark」｜Baku
LINEの「japanese-large-lm-instruction-sft」リリースに関する公式ブログで「Rakuda Benchmark」という日本語LLMベンチマークがモデルの性能評価に使われていた。 これまで日本語LLMのリリースでよく見たのは「JGLUE（日本語一般言語理解評価）」というベンチマーク。何が違うのか簡単に調べてみた。 JGLUE（日本語一般言語理解評価）「JGLUE」は、早稲田大学とYahoo! JAPANが構築・公開したベンチマーク。 ベンチマークの具体的な構成については、以下の記事に詳しい。 この「JGLUE」のスコアでLLMの日本語性能をランク付けしたリーダーボードには、「Nejumi LLMリーダーボード」や、Stability AIによる「JP Language Model Evaluation Harness」がある。 Nejumi LLMリーダーボー
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鳩胸つるん 剥き出しの白鳥→絶賛→本誌進出→ミタマセキュ霊ティ→打ち切..