プロンプト設計戦略 | Google AI for Developers
フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
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
ブラウザ上で3Dキャラクターと会話できる「ChatVRM」をオープンソースで公開しました - pixiv inside
こんにちは、VRoid部のkeshigomuです。 普段は主にVRoid Hubのフロントエンドエンジニアとして、3Dキャラクターを表示するビューワーの開発に携わっています。また@pixiv/three-vrmという、Web上で3Dモデルを使ったコンテンツを開発するためのOSSライブラリの運用も行っています。 今回、ブラウザで簡単に3Dキャラクターと会話できる技術デモ「ChatVRM」とそのコードをオープンソースで公開しました。 「ChatVRM」は、テキスト・口頭で話しかけた言葉にキャラクターがフルボイスで回答してくれる「キャラクターと会話できる」デモです。WEBブラウザ上で動作でき、3Dキャラクターのインポート・切り替え、キャラクターに併せて声を調整することもできます。 (2023/07/10追記) 読み上げ音声の生成に使用していたKoeiro APIの提供終了に伴い、以前のデモとコー
一番星はてののファンアートをStable Diffusionで出力する（追記あり） - ただいま村
お嬢様系AIはてなブックマーカーを名乗る「一番星はての」が誕生したそうだ。 一番星はてのさんのプロフィール - はてな AIブックマーカー一番星はてのの開発ブログを始めました - 一番星はての開発ブログ ファンアートがいくつもアップされている。これはいいテーマだ。自分もStable Diffusionでやってみよう。 以下、すべての画像に「EasyNegative」と「bad_prompt_version2」を使いました。VAEは「vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt」です。 またアップスケーラーは「multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize」（拡張機能からインストールできます）を使っています。txt2imgのタブ内、「シード」の下にできた「タイル状のV
ChatGPT で何が変わったか
2023 年 3 月時点で、自分の開発スタイルがどう変わったかを雑に書いておく。 どんなタイミングで何を聞いているか主に Go と TypeScript や W3C や IETF の仕様について聞く場合はほぼ ChatGPT Plus を利用している。間違いとかはどうせ公式ドキュメントを読めばいいので、正しさは求めておらず、きっかけを求めている。 最近では Cloudflare Workers 上で動く WebAuthn サーバーを実装しているが W3C の WebAuthn を開きつつも、ほぼ ChatGPT に相談しながら実装している。 TypeScript で Uint8Array から ArrayBuffer に変換する方法を聞いたり、証明書について聞いたりと色々。参考までにどんなことを聞いているかを紹介しておきたい。 WebAuthn で送られてくる署名の r と s がたまに
ChatGPT-4とのペアプログラミング体験: PDF要約＆Q&Aサービス開発の所感
こんにちは！本記事ではChatGPT4を使ってPDF文書を要約し、質問応答サービスを提供するWebアプリケーションを開発した記録を紹介します。このサービスは、論文を読む際に役立つサポートツールとして作成しました。 記事では、サービス開発においてChatGPT-4がどのように活用できるか、また、どのようにペアプロを行うと効果的かといった内容をシェアします。 この記事を通じて、AI技術とエンジニアがどのように協力し、新たな価値を生み出すことができそうか、という所感を伝えられたら嬉しいです。 gpt-pdf-summarizerの概要 今回開発したgpt-pdf-summarizerは、PDF文書を読み込み、要約を提供し、さらにその要約に基づいた質問応答を行うことができるサービスです。 これにより、論文を効率的に理解し、さらに疑問点についてもAIと対話を行うことが可能となります。 サービスのスク
クラスメソッド社内のAIサービス利用のガイドラインを策定しました | DevelopersIO
GPT-4が公開され、GoogleがPaLMやGoogle WorkspaceへのジェネレーティブAIの統合を発表するなど、AIサービスの進化のスピードは目を見張るものがあります。 この状況のなか、社内でもAIサービスの利用について方針がほしい、という声も上がってきていました。それに応えて本日AIサービス利用のガイドラインを策定し、リリースを行いました。せっかくですので、どんな内容なのかを共有したいと思います。 全文 基本 AIサービスを業務利用する場合は、原則として上長の許可を得ること。 検証目的で、業務に直接関連しない情報（テストデータなど）を入力して試すことは問題ない。 業務情報を利用したい場合は、この後の「業務利用する場合」のガイドラインに沿うこと。 サービス利用前に、データの取り扱いの規約を必ず確認すること。 AIサービスを業務利用する場合 業務情報を用いる場合は、利用規約を確認
アマチュアとプロの差を縮める13のAIツールたちーージェネレーティブ（自動生成）AIが変革する世界（４） - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Robloxがテキストプロンプトで車が瞬時に変わることを示している様子 （前回からのつづき）ユーザーが作成したコンテンツをジェネレーティブAIと組み合わせると、アマチュアとプロフェッショナルの間のギャップを埋めることができる、とNastaly氏はGamesBeatとのインタビューで話してくれた。 「非常に創造的であってもツールを持っていない人がいます。AIは実際に、プロフェッショナルとコミュニティのどこかにいてコンテンツを作成したいと思っている人々との間のギャップを埋めることになるでしょう。このギャップがゼロになることはありません。しかし、ジェネレーティブAIが行うことは、本質的に創造的である私たち一人ひとりが、独自の方法で創造性を高められるようにすることです」 Nastaly氏は、ジェネレーティブAIがアーティストや企業が所有する著作権を侵害する作品を作成するリスクがあることを認めている
【全体公開】今から追いつく！AIイラスト超入門｜スタジオ真榊【AIイラスト術解説】｜pixivFANBOX
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る！StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
｢ChatGPT｣に浮かれる人が知らない恐ろしい未来
2022年11月の公開から瞬く間に大旋風を巻き起こしたAIチャットボット「ChatGPT」。その技術を自社の検索エンジン「Bing」に取り入れたマイクロソフトと、生成AIの進化に貢献した深層学習の手法「Transformer」を生んだグーグルによるAI競争も、熾烈さを増している。 一方で、こうした生成AIの回答には誤りも多く、社会にもたらす悪影響への懸念がくすぶる。このテクノロジーとどう向き合うべきなのか。国立情報学研究所 社会共有知研究センター長で、2011年にスタートした人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」のプロジェクトディレクタを務めた新井紀子氏に聞いた。 ――ChatGPTやBingchatが続々と公開され、自然な受け答えを評価される一方、誤りの多さについて懸念も上がっています。 Transformerの登場以降、書き手が人か機械かの見分けがつかないほど、AIの生成する
AWS と Hugging Face は生成 AI をより利用しやすくコスト効率良くするため協力を拡大します | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS と Hugging Face は生成 AI をより利用しやすくコスト効率良くするため協力を拡大します AWS と Hugging Face は、生成 AI に不可欠である大規模な事前学習済みモデルの学習と推論を加速するためより協力していくことを発表します。生成 AI の用途は幅広く、文書の要約、質問への回答、コードの生成、画像の生成、エッセイや記事の作成など、さまざまなタスクを実行できます。この発表は、AWS and Hugging Face collaborate to make generative AI more accessible and cost efficient で行われ本記事は日本語訳をした記事です。 AWS は生成 AI の活用に向けて長い間イノベーションを継続してきました。Amazon は AI を使用して Al
ChatGPTはWebのボケたJPEGである｜Yossarian
はじめに映画化もされた「あなたの人生の物語」（映画化時のタイトルは「メッセージ」でした。監督はドゥニ・ヴィルヌーヴ）などの作品で知られるSF小説家であるテッド・チャン氏が最近著しく話題のChatGPTに関する解説をNEW YORKER誌に寄せました。 適切ではないかもしれない、としながらもChatGPTを非可逆画像圧縮であるJPEGに喩えた内容となっています。個人的にはAIの本質をついているような気もしました。 とても素晴らしい内容ですのでDeepLで翻訳し、若干おかしな訳に手を加えた内容を皆さんと共有します。（本文の改変はしていませんが、個人的に気になった箇所のみ太字としています。私見は訳注として与えております。） ChatGPT Is Blurry JPEG of the Web By Ted Chiang February 9, 2023 本文１2013年、ドイツのある建設会社の社員
AIは表現のどこにいるのか | Domain
NovelAIを用いて出力した画像の枚数が気がつくと2万枚を超えていたので、振り返りがてら画像を見返していた。 黒に輝く#NovelAI #NovelAIDiffusion pic.twitter.com/TrB3FBYjXV — sabakichi｜Domain ✍︎ (@knshtyk) October 19, 2022 自分でも驚いたのだが、サービスを触りはじめた10/4から10/24現在に至るまで、わずか20日間のうちに2万枚にもおよぶ「一定の表現能力を持った個別の画像」(これをイラストレーションと呼ぶべきか否かはさておき)が、たった一人の人間によって生成されたというのは脅威的なことだろう。人類の歴史を振り返っても類似の現象は見当たらないのではないか。 近い感性としては、やはり歴史的には写真技術とGenerative Art、デザインや設計に用いられているComputational
画像生成AI「Stable Diffusion」でプロンプト・呪文やパラメーターを変えるとどういう差が出るか一目でわかる「Prompt matrix」と「X/Y plot」を「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」で使う方法まとめ
画像生成AI・Stable Diffusionを導入するにはNVIDIA製GPUを搭載したPCのほかにPythonやAnacondaなどの知識が必要で、ローカル環境に導入するには少し敷居が高いところがありました。しかし、2022年8月に一般公開されて以降、多くの開発者によって誰でも簡単にStable Diffusionをローカル環境に導入可能でかつGUIで操作できるツールが次々と開発されています。「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」はその中でも他のUIには搭載されていない機能も盛り込まれた決定版とも言えるツールで、その中でも特に画像生成にお役立ちな機能である「Prompt matrix」と「X/Y plot」を実際に使ってみました。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Di
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