AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき）
先日、個人開発していたzenncastというWebサービスをリリースしました。 Zennでトレンドになっている記事を、毎日AIが10分のラジオにして届けてくれるというサービスです。 ありがたいことに公開後はたくさんの方に試してもらえ、技術的な質問も多数いただきました。 このZennではzenncastの技術構成や仕組みを紹介します（プロンプトつき）。 作ったもの まずはエピソードを一つ選んで1分くらい聴いてみてください！ AIラジオの雰囲気が掴めると思います。 主な機能・特徴 毎朝10分のラジオを生成 Zennでトレンドになっている記事を要約して紹介 お便りを投稿すると、翌日のエピソードでAIパーソナリティが拾ってコメントしてくれる BGMをつけて爽やかな聴き心地 これらのステップは人の手を介さずすべて自動化されています。 Spotifyなどの各種プラットフォームへの配信はSpotify
TikTokの親会社ByteDanceがこっそりChatGPTをパクっていたことが発覚、OpenAIは速攻でByteDanceアカウントをBAN
by Solen Feyissa 中国の大手IT企業であるByteDanceは以前、ユーザーの好みにピッタリな動画を見つけるTikTokのアルゴリズムで世界的なAIのリーディングカンパニーとなりましたが、OpenAIの台頭により生成AIの分野で後れを取っています。独自の生成AI「豆包(Doubao)」で巻き返しを図るByteDanceが、利用規約に違反する形でOpenAIのAPIを使用し、「Project Seed」という名称で大規模言語モデル(LLM)を開発していたことが内部文書から明らかになったと、IT系ニュースサイトのThe Vergeが報じました。 ByteDance is secretly using OpenAI’s tech to build a competitor - The Verge https://www.theverge.com/2023/12/15/240031
法律のデータ構造と検索
デジタル庁は、法令標準 XML スキーマに準拠した、現行の法令データをe-Gov法令検索というサイト上で公開しています[1]。今回、この法令XMLをパースするPythonライブラリ ja-law-parser をつくり、法令データの全文検索をしてみました。 この記事では、日本の法令とそのデータ構造、法令XMLパーサについて解説し、最後に、それらを使った法令データの全文検索システムを実装する方法をご紹介します。法令検索の実装についても、GitHubリポジトリで公開しています。 この記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の16日目の記事です。 法律と法令 法律とは 法律の制定と公布 法律と法令の違い 法律の改正 法令のデータ構造 e-Govの法令データ 法令標準XMLスキーマ 法令番号と法令ID 題名 本則と附則 条・項・号 編・章・節・款・目 法令XMLパーサ：
ヨドバシの中の人が語る、開発中のヨドバシAPIが目指す機能、仕組み、そしてセキュリティ（前編）
ヨドバシカメラは現在、お客様との接点をドメインとして設計する新たなAPIを開発中であることを、クリエーションラインが主催し10月27日に開催されたイベント「Actionable Insights Day 2023」で明らかにしました。 REST APIとして実装される予定のこのAPIについて同社は「ヨドバシスタッフの魂を注入する」としており、厳重なセキュリティやユーザーフレンドリーで高い利便性などが追求されています。 ヨドバシAPIがどのように設計され、開発、実装されていくのか。その中味が紹介されたセッションの内容を見ていきましょう。 本記事は前編と後編の2本の記事で構成されています。いまお読みの記事は前編です。 疎結合なのに一体感、ヨドバシAPIがつなぐ社会 株式会社ヨドバシカメラ 代表取締役社長 藤沢和則氏。 ヨドバシカメラの藤沢と申します。本日はまずこの貴重な機会をいただきありがとう
パスキーに入門してみた話 - Qiita
久しぶりの投稿です。 はじめに 昨今、様々なサイトがどんどんパスキーに対応しはじめてきました。 まだまだパスキーがデフォルトになっていくには時間が掛かりそうですが、どのような仕組みでパスキーを実装するのか、早めにキャッチアップしておくのも悪くないと思い、パスキーについて色々と調べてみました。 パスキーとは？ パスワードの代わりに、自分の持つデバイスによる生体認証やパターンを用いて認証を行う方法のことです。 次世代認証技術であるFIDO（Fast IDentity Onlineの略で、「ファイド」と呼びます）を使った認証方式（詳細は後述）で、Apple、Google、MicrosoftがFIDOを普及させるために命名したブランド名になります。 FIDOとは？ 脆弱なパスワードは安全ではありません。 2段階・2要素認証を採用してもそれを有効にするユーザーは少なく、昨今では2段階認証を突破する攻
GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates
Developers can now bring their own data to customize GPT-3.5 Turbo for their use cases. Fine-tuning for GPT-3.5 Turbo is now available, with fine-tuning for GPT-4 coming this fall. This update gives developers the ability to customize models that perform better for their use cases and run these custom models at scale. Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even
Google Photorealistic 3D Tiles & ChatGPT & Unreal Engine – Nils Bakker
Using the power of Unreal Engine 5.1, I embarked on a technical adventure when the Google Maps 3D tiles API was released. With an ambitious goal in mind, I challenged myself to complete this project within a tight one-week deadline. On this page I try sharing the process behind creating this interactive experience. Combining the Google 3D tiles and ChatGPT APIs, I harnessed the capabilities of Unr
Hugging FaceのモデルをLangChainで使う方法を調べた - まったり勉強ノート
今回はLangChainの小ネタの記事でHugging FaceのモデルをLangChainで扱う方法について調べたので、その記事になります。 LangChainについてご存じないという方のために一言で説明するとLangChainはChatGPTの内部で使われているLLMを扱いやすい形でwarpしたライブラリになります。紹介記事を以前書きましたので、詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。 LangChainのexampleを見ると多くの場合OpenAIのAPIを使うことが多いように感じます。ただ、OpenAIのモデルは精度が良いのですが、一方で長文の生成をしようとするとかなりの額のお金が必要になります。このため、遊びで使うには勇気がいるケースがあります。 このため、懐に優しい形でLangChainを扱えないか？ということで、有名どころのモデルが大体おいてあるHugging Faceを利用
ポッドキャストをAIで書き起こし「LISTEN」 近藤淳也氏が立ち上げ
AIを使ってポッドキャスト番組を自動で文字起こしするサービス「LISTEN」β版を、はてな創業者の近藤淳也氏が公開した。 OpenAIが提供する書き起こしAPI「Whisper」を使い、配信済みのポッドキャストの内容を文字起こしして公開する。テキストを指定してその部分から音声を再生することもできる。 番組にコメントを書き込んだり星を付けて出演者と交流する機能も備えた。 約20人のポッドキャスターが既に登録しており、徐々に拡大していく。 Discordコミュニティでユーザーからのフィードバックなどを受け付けている。 関連記事 OpenAI、「ChatGPT API」と企業向け専用容量プランの提供開始 「gpt-3.5-turbo」も発表 OpenAIは「ChatGPT API」と「Whisper API」の提供を開始した。ChatGPT APIの価格は1000トークン当たり0.002ドル。A
GPT-4の表現は、温度(temperature)でどう変わるのか｜IT navi
ChatGPTのGPT-4モデルを利用して、様々な文章を自動生成できるようになりました。 特に、ビジネス書の原稿や技術解説記事のような説明的文章は、人間が書いたものと見分けがつかない相当ハイレベルな文章を自動生成することができます。 一方で、小説のような文学的文章は、あまり面白味のないありきたりな文章になることが多く、まだまだGPT-4モデルで自動生成するのには限界があります。 このような欠点は、GPT-4モデルのパラメーターを調整することによって改善できるかもしれません。 そこで、今回、温度（temperature）などのパラメーターについて調べてみました。 １．GPT-4のパラメーターGPT-4のAPIのパラメーターについては、OpenAIのウェブサイトに記載があります。代表的なパラメーターは以下のとおりです。 temperature（温度） デフォルトは1。サンプリング温度は0～2の
ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！｜howdy39
※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。 入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。 この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 Spring 16日目の記事です こんにちは！STORES のPX部門IT本部でマネージャーをしている@howdy39です。 先日、社内向けにChatGPTを使ったアシスタントBot（Slack Bot）を開発しリリースしたのでそのご紹介記事になります。 リリースアナウンスのSlackメッセージどんなBOT？STORES
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握する - Qiita
話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握するPDFOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに 本記事では、ChatGPT と LangChain の API を使用して、PDF ドキュメントの内容を自然言語で問い合わせる方法を紹介します。 具体的には、PDF ドキュメントに対して自然言語で問い合わせをすると、自然言語で結果が返ってくる、というものです。 ChatGPT と LangChain を使用することで、下記のような複数ステップの仕事を非常に簡単に実行させることができます。 PDF ドキュメントからテキストを抽出して複数に分割する 分割したテキストからテキスト間の関連を表すベクターデータを作成する 作成したベクターデータをベクターストアに格納しておく ChatGPT に外部から与
0421DS協会_ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷.pdf
発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU 2023/4/29 一部修正とAPIに関するページ追加 2023/5/11 ChatGPTの言葉の意味を補足する資料を追加。Azure OpenAI Serviceで使えるモデルの記載を一部修正・最新情報追記。 2023/5/15 一部Fine tuningとPromptに関する記載を修正 2023/5/26 Plugin補足資料を追加 2023/6/12 Fine tuningとPromptingの位置づけを一部修正 2023/6/16 非機能要件に対応するスライドを何枚か追加。リージョン情報などを更新 アジェンダ 1 GPTの全体像 GPTとは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ GPTによって実現されたサービス MicrosoftのGPT活用 国内のGPT導入の関連ニュース GPTに期待される用
LangChainを触って動かしたときのメモ
LangChain何もわからないので、ChatGPTに解説してもらいつつ、さらっていきたい。 ※ ⚠️スピード重視でキャッチアップ & ちゃんとドキュメント精読してるわけではないので注意 まずはドキュメント読む 下記のような主要なモジュールがあるらしい。 Models（モデル）：LangChainがサポートする様々なモデルタイプとモデル統合 Prompts（プロンプト）：プロンプトの管理、プロンプトの最適化、プロンプトのシリアル化 Memory（メモリ）：チェーン/エージェントの呼び出しの間に状態を永続化する概念。LangChainは、メモリのための標準インターフェース、メモリの実装のコレクション、およびメモリを使用するチェーン/エージェントの例を提供する。 Indexes（インデックス）：言語モデルは、独自のテキストデータと組み合わせるとより強力になることがある。このモジュールでは、その
OpenAI API で提供されている モデル まとめ｜npaka
1. OpenAI APIのモデル「OpenAI API」は、用途に応じて「GPT-3.5」をはじめとする様々なモデル を提供しています。 ・GPT-3.5 : 自然言語とコードを理解および生成する最新モデル。 ・DALL-E : 自然言語から画像を生成・編集するモデル ・Whisper : 音声をテキストに変換するモデル ・Embeddings : 埋め込み (ベクトル表現) を生成するモデル ・Codex : コードを理解および生成するモデル ・Moderation : センシティブおよび 安全でない文章を検出するモデル ・GPT-3 : 自然言語を理解および生成する旧モデル 2. GPT-3.5「GPT-3.5」は、自然言語とコードを理解および生成する最新モデルです。最も高性能で費用対効果の高いモデルは、チャット用に最適化されていますが、既存タスクにも適している「gpt-3.5-tu
ChatGPTのAPI、間もなく公開へ 申し込みページがオープン
米AI研究企業OpenAIが、AIチャットサービス「ChatGPT」のAPIを間もなく公開すると発表した。利用希望者の申し込み用のページも公開している。 米AI研究企業OpenAIは1月16日（現地時間）、AIチャットサービス「ChatGPT」のAPIを間もなく公開すると発表した。利用希望者の申し込み用ページも公開している。申し込みには名前、メールアドレス、会社名（任意）、利用目的などの入力が必要。 ChatGPTは22年12月に登場したAI言語モデル。現在はプレビュー版として、テキストで質問を投げかけるとAIがその回答を表示するサービスを提供しており、その精度からSNSなどで話題を集めている。日本語にも対応しており、例えば「ChatGPTとはなんですか？」と聞くと以下のような答えが返ってくる。 「ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型自然言語生成モデルです。このモデルは、対話文や
REST API設計者のための有名APIのURL例
元々Qiitaに投稿していたものをZennに移行しました。 最初の公開日は2016-01-03のため古い内容を含みます。 ご了承の上ご利用ください。 概要 初心者ながらもAPIを設計する機会があり、 有名どころをパクれば参考にすればいい設計になりそうな気がするので、 まとめておきます 今回の話の範囲 REST 今回はこちらを読んでREST APIを設計することにしたので、 RESTのみ扱います 詳細説明について 各APIの詳細な説明は今回の趣旨に反するので省きます API設計のポイントはこちらの記事がわかりやすいと感じたので、 参考にします エラーについて エラーの比較を行っている記事もあり、 すごく参考になっているのでリンクしておきます 「WebAPIでエラーをどう表現すべき？15のサービスを調査してみた」 実際のAPI例 間違っていたり、更新されたり、足りなかったりした場合はお知らせ下
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ChatGPT_APIのEmbedding_カスタマイズ入門
開発者向け情報 - ジャパンサーチ
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