Cloudflare Workers + HonoでChatGPT Pluginを作る
ChatGPT PluginとはChatGPTとサードパーティのアプリケーションやリソースを接続するための機能。例えば通常ChatGPTに「池袋でランチにおすすめのイタリアンのお店を教えて」と聞くと大体存在しない店を平然と回答してくる。これはChatGPTはGoogle検索で調べられるような事実やニュース、即時性のある事柄に対する回答が仕組み上苦手だからだ。 ChatGPT Pluginではこうした点を補うために、先の例で言えば食べログPluginを使うとユーザーからの質問を元に食べログのAPIを叩きおすすめのお店を取得、そのお店の情報を利用してユーザーへの回答を作る。そうすると実在する店の情報を自然な日本語で回答できるようになる。 ChatGPT Pluginは現在ベータ版ではあるが課金してるユーザーはもちろんfreeユーザーでも利用できるようになってきていて、少しコードが読み書きできれ
エンジニアのためのChatGPTプラグイン3選+1 - きしだのHatena
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この３つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
Geminiの使い方を徹底解説！料金や活用事例もご紹介 | WEEL
皆さんはGoogleの「Gemini」を使ったことがありますか？ Geminiはもともと「Bard」という名称のAIチャットサービスで、ChatGPTの対抗馬として開発されました。 2023年12月には搭載モデルが「Gemini Pro」へとアップデート。そして2024年2月、名前がGeminiに変わり、課金をするとGemini Advancedが使えるようになりました。 今や、テキストでのやり取りやコード生成はもちろん、画像認識や拡張機能によるGoogleアプリとの連携までできるんです！しかも誰でも無料で使い放題！！ というわけで今回は、Geminiの概要や使い方、実際の活用事例などを紹介します。最後までご覧いただき、ぜひお手元のPCでGeminiを使ってみてください！ Geminiとは Googleの「Gemini」はもともと、2023年2月にBardとして発表された、対話型AIツール
ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI
Learn prompt engineering best practices for application development Discover new ways to use LLMs, including how to build your own custom chatbot In ChatGPT Prompt Engineering for Developers, you will learn how to use a large language model (LLM) to quickly build new and powerful applications. Using the OpenAI API, you’ll be able to quickly build capabilities that learn to innovate and create val
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
ChatGPT bot を Slack 上で動かすのはめちゃくちゃ盛り上がるのでおすすめ - Qiita
こんにちは、 Qiita株式会社のエンジニアの @tomoasleep です。 Qiita 株式会社では ChatGPT API を使った bot を Slack 上で動かしています。 同じような事例はいくつもあるのですが、Qiita社内でかれこれ 1ヶ月半以上稼働して、「多くのメンバーに ChatGPT をハードル低く提供する」「社内で活用法を考えたり、共有したりしやすい」「楽しい」ということで、 ChatGPT 活用を社内に浸透させるには Slack での bot が本当にめちゃくちゃ最高 なので、実例を交えて布教していきたいと思います。 Qiita での Slack bot の設定 (※ もっと導入しやすい例は、他にいくらでもあるのでここは参考程度に見てください) Qiita 社内では Slack bot として Ruboty を利用しているため、 ruboty-openai_cha
Ryuichi Sakamoto’s Borderless Brilliance
Paying tribute to the visionary Yellow Magic Orchestra member and Oscar-winning composer, who died last month at 71 from cancer Most people would identify Düsseldorf, Germany, or Detroit—hometowns of Kraftwerk and Cybotron, respectively—as the birthplace of techno. Some might make a case for Sheffield, England, and its scions the Human League and Cabaret Voltaire. One city that never comes up is T
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）
ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLog Tech Blog
面白いなと思った使い方、大事だなと思ったコツの個人的な備忘録です。 はじめに 前提 ChatGPTのTipsまとめ 基本編 鵜呑みにしない 途中で文章が途切れた時は "続けて" 汎用Tips 文脈を伝える 条件/制約や質問を明示する 相手の立場を指定する 回答の特性を指定する 英語で入力する 無茶振りする レビュアーや反論者を用意する おわりに はじめに ChatGPT、面白いですね。 難しく考えず素朴にChatGPTと会話するのも十分面白いですが、コミュニケーションを工夫することでより良い体験が得られたりします。 (対人コミュニケーションと同じですね) 今回は、個人的にChatGPTを使ってる中での好みのコツをまとめます。 ChatGPTのコツを書いているはずが、いつの間にか対人コミュニケーションの話みたいになってしまった ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLo
【ChatGPT】海外でバズったヤバい使い方9選【2023年3月版】 | WEEL
ChatGPTでインテリアデザインを出力 この記事では、CnatGPTとほかのツールを連携させて高品質なインテリアデザインを出力させる方法が紹介されています。 ok, I got ChatGPT working with Additive Prompting Here's a 1 paragraph ChatGPT prompt you can use to generate infinite interior design/architecture photographs w/ 90%+ coherence to the prompt in Midjourney Full prompt w/ examples in thread. Try reading the prompts as you go 🧵 pic.twitter.com/zhGB03UGpD — Nick St. Pier
GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com 第1弾では、GPTになるべく正確な回答をさせるために、回答の情報を持つ文書を検索し、それをもとに回答を生成するという内容を試しました。 文書をもとに回答を生成することで比較的正確な回答を取得することができました。 ただし、この回答も必ずしも正確な回答とは限らないので、どれくらい信頼していいのかを自動で判定する仕組みが欲しくなります。 今回は第1弾のシ
目標設定とは何か - Konifar's ZATSU
目標設定むずかしいよね。正直嫌いとか意味がわからんと言う人も多いと思う。自分は適切な目標設定は必要なものだという腹落ちはしてるんだけど、なぜむずかしいかとかはうまく説明できなかった。 そんな時に EM.FM Re8. 本当に意味のある目標設定 でMBOの歴史から色々と話していてさすがだなー面白いなーと思ったので、自分もそもそも目標管理とは何なのかﾁｮｯﾄ調べてみることにした。 学術的にきちんと学べたわけではないので少しこわい部分もあるけれど、こういうのは誰かのためになるかもしれないし書いてみる。もし間違いや補足があれば教えてもらえると嬉しい。 目標管理の起源 目標管理の起源は欧米の研究者の中ではよく論じられているテーマらしい 諸説あるが、アリストテレスが 「成功するには目的意識を持て」 と言ったのが最初という説もある この起源とは関係ないが、Googleでは「効果的なチームを可能とする条件
ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？ 今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを
株で億越え アプリの内容再掲載について｜tatsu
2023年1月6日深夜におこなわれたぱりてきらじお2022（スピーカー：五月さん、ぱりてきさすさん）にて、現在は絶版（正確には、iOSのバージョンアップに非対応で現在は閲覧不可）になっている「株で億越え」アプリの再配布について言及があり、ぱりさんの許諾があった後、駄犬さんがテキスト形式で再配布をされたのですが、配信アーカイブ非公開につき、配信を聞けなかった人は中身を見れない仕様での再配布でした。。 つきましては、誠に勝手ながらnoteに掲載させていただくことにしました。先般上場されたnote社が上場廃止（失礼）、もしくは本サービスを事業譲渡・停止しない限り、閲覧可能な状態が続く、、はずです。 （五月さん、ぱりさん、山田さんは有難いことにツイッターで相互フォローいただいてますので、掲載辞めて！ということがありましたら、お手数ですが私までお声がけください。速やかに本記事を削除させて頂きます。）
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
Python のイミュータブル, immutable ってなに？ | 民主主義に乾杯
# 1. 簡単に言えば... 変更できないオブジェクトのことをイミュータブルと言います。 反対に変更できるオブジェクトのことをミュータブルと言います。 値を変更できるオブジェクトのことを mutable と呼びます。 Objects whose value can change are said to be mutable; 値を変更できないオブジェクトのことを immutable と呼びます。 objects whose value is unchangeable ... are called immutable. 3.1. オブジェクト, 値 そして 型 - Python 言語リファレンス 3.1. Objects, values and types - The Python Language Reference immutable (opens new window) (イミュータブ
25歳で年商40億円の株式会社アルゴリズム、事業実体はサイト貸しを活用したアフィリエイター集団か。過激化するSEOハックの実態に迫った。
東大卒、TNK出身の勝俣社長と、慶應卒の金田氏が主要経営陣とのこと。 株主にもエアトリやトレンダーズなど上場企業が並びます。 こちらのアルゴリズム社が、年商40億円、利益率はキーエンス超えしているとのこと。。その一方で、このインタビュー記事の中身を読んでも事業は全く不明。 ベギラマくんからも、「事業内容を話さないという強い意志を感じる」と指摘されています。 話題になっていたアルゴリズムさん面白い。スポンサードで2本記事出しているけど、絶対に事業内容を話さないという強い意思を感じる。Wantedly見てもほぼ事業内容は記載がない。でも人手は欲しい。M&Aも積極的。 つまり事業モデルは一定カネがある企業であれば真似ができるので早めにEXITしたいのか。 pic.twitter.com/nkMxQ5DuT2 — ベギラマくん (@cogitopp) October 13, 2022 今回はこちら
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【全文公開】本の仕入れ方大全｜内沼晋太郎｜note
Satoshi Nakajima @NounsDAO 🇺🇦 on Twitter: "話題のchatGPT3ですが、そのベースになっているGPT3について連投で解説します。元々は「途中で切れている文章の次の単語を予測する」だけの人工知能を作り、それにインターネット上にある大量の文章で教育してみる、という実験から始まったものです。(1/n)"
