ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp
大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのはここから来ています。 ChatGPTの学習データを考えることはその能力を発揮させるときに極めて有効です。質問時も以下のように、『涼宮ハルヒの憂鬱』というライトノベル作品について日本語で聞いたときはSOS団の略称を間違えるなどしますが、英語ではほぼ期待通りの回答を見せます。 図1 『ハルヒの憂鬱』について日本語で聞いた場合の回答 図2 『ハルヒの憂鬱』について英語で聞いた場合の回答 知ったかぶりをするChatGPT ところで、ChatG
「東京電力」と検索すると「東京電“カ”」が広告枠に いったい何者？ 東電に聞いた
引越し準備をする人が増える3月、電気の開通手続きを手配する人も多いかと思う。その際にGoogle検索で「東京電力」と調べると、広告を表示するスポンサー欄に「東京電カ」（漢字の“力”ではなく片仮名の“カ”）というWebサイトが現れることがある。 記者も検索したところ、3月15日午後4時時点で確かにこのような結果になることを確認できた。この際、スポンサー欄には本物の東京電力と“東京電カ”の2件のサイトが表示された。本物の東京電力は「tepco.co.jp」のドメインを使っているのに対し、電カでは「denkigas.net」のドメインが使われている。謎のサイトの文言は「【開始専用センター】東京電カ - でんき開始受付センター」としている。
10歩に1万円払った話 : 犬のかがやきブログ Powered by ライブドアブログ
（寄稿 けん） ブログのテーマ募集で引っ越しの失敗談というのがあり 描きたかったので他の話の途中ですが今日締め切りなので ここに残します。（寄稿 けん） コメント一覧 (116) 116. どうぶつたち 2023/12/21 02:03 例えばギターだとブビンガ使った途端値段跳ね上がるんだけど こんなでかい机が全部ブビンガ…？ 元値を想像すると空恐ろしいな 115. どうぶつたち 2023/12/20 22:50 改めてみてもいい机だ 大事になさってください（中島先生） 114. どうぶつたち 2023/12/20 21:45 この台の足の廻りをルンバがグルグル回ってると思うと 113. どうぶつたち 2023/07/18 13:56 この話すごい好きで、何度も検索して読み返してる 112. どうぶつたち 2023/06/27 20:00 >>14 畳は消耗品ぞ 111. どうぶつたち 2
「無料で本物の確定申告ができるギャルゲー」がSteamから削除される
アメリカでは2023年4月18日までに税金の確定申告書を提出して納税しなければなりません。しかし、アメリカの税務申告プロセスは非常に複雑。そこで、恋愛シミュレーションゲームの見た目でありながら、確定申告の書類を簡単に作成できるゲーム「Tax Heaven 3000」が2023年4月4日に登場する予定でしたが、なぜかSteamから販売ページが突如削除されたと報じられています。 MSCHF’s Tax Heaven 3000 is a dating simulator that can prepare your taxes - The Verge https://www.theverge.com/2023/3/22/23651802/mschf-tax-heaven-3000-dating-simulator 以下のTax Heaven 3000の予告ムービーを見ると、どんなゲームなのかがわか
たった1枚の画像から別視点の画像を生成するAIモデル「Zero-1-to-3」をトヨタ・リサーチ・インスティテュートなどの研究チームが開発
オブジェクトの画像を1枚入力するだけで、視点を変えた高精度の画像を生成できるAIモデル「Zero-1-to-3」を、アメリカのコロンビア大学やトヨタ自動車の研究機関であるトヨタ・リサーチ・インスティテュートの研究チームが開発しました。実際にZero-1-to-3がどれほどの性能を持っているのかを試せるデモページも公開されています。 [2303.11328] Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.11328 Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object https://zero123.cs.columbia.edu/ Zero-1-to-3は大規模な拡散モデルを使用して相対的なカメラの視点制御を学習したAIモデルであり、た
エピソード - 視点・論点
ことし６月、子育て支援政策を強化する「改正子ども・子育て支援法」が成立。その財源の確保が問題となっています。社会保険料や消費税とは異なる第３の選択肢を探る。
大塚流フロントエンド開発の歩き方
フロントエンド開発は考えることが多い。とくに 0 -> 1 の場合だと、何からはじめたらいいのか？が全然わからず、途方にくれてしまうこともあるでしょう。実際、ぼくがそうでした。 そして、そういった情報はなかなか検索しても出てこない。設計方法や実装方法みたいなものはたくさんあるのに。なので、書いてみました。 これは、ぼくがいくつかのフロントエンド開発を経て「これを最初に知っていれば、もうちょっとうまくできたかも？あの失敗がなかったかも？？」をまとめたものです。 フロントエンド開発に不慣れな方の参考になれば、これ幸いです。 まずは仕事のゴールを確認する プロジェクトや各フェーズごとに仕事のゴールは異なるため「何をもって仕事が完了したと言えるか？」を確認する。たとえば、要件定義フェーズであれば「画面仕様書が完成する」とか、開発フェーズであれば「API結合試験がすべて完了し、バグチケットがすべてク
【WBC】大谷翔平がトラウトを空振り三振で優勝、WBCアメリカ戦・実況スレの翻訳その２（海外の反応）
8月 2024 (24) 7月 2024 (24) 6月 2024 (27) 5月 2024 (26) 4月 2024 (24) 3月 2024 (24) 2月 2024 (25) 1月 2024 (23) 12月 2023 (28) 11月 2023 (24) 10月 2023 (25) 9月 2023 (26) 8月 2023 (25) 7月 2023 (27) 6月 2023 (28) 5月 2023 (28) 4月 2023 (26) 3月 2023 (29) 2月 2023 (22) 1月 2023 (24) 12月 2022 (26) 11月 2022 (21) 10月 2022 (22) 9月 2022 (21) 8月 2022 (20) 7月 2022 (23) 6月 2022 (23) 5月 2022 (23) 4月 2022 (26) 3月 2022 (26) 2月 2
ときどき記憶が消える俺の日常
別に映画の「ここはどこ！？わたしは誰！？」みたいな記憶喪失モノのような派手な展開ではないから期待しないで読んでほしい。 最初、俺が突然、記憶を喪失したのは車の運転中だった。 正確には、俺は車を時速34キロで飛ばしていた。その時のメーターが今も目に焼き付いている。 俺は盛大にビビった。だが別に大事故を起こすようなことはせずに、近くにあった吉野家の駐車場に駐車した。 そこで自分の状況を理解しようと試みた。今この状況の自分が理解できない、何をしようとしていたかが理解できない。だから身近な自分の情報から思い出してみることにした。 自分の名前、覚えてる。 年齢、32歳。 職業はSE。 妻の名前は○○。 国立落ちで2浪して中央大に入り、中退した落ちこぼれ。 全部覚えている。 だけどなぜ、さっき、俺が運転していたのかは全く思い出せなかった。 最後の記憶を思い出そうとしてもそこにある感じはあるのに、思い出
食塩に実は隠れた甘さ、塩化物イオンによる味覚を発見
食塩（塩化ナトリウム）はナトリウムイオンと塩化物イオンが結びついている。このうち、ナトリウムイオンは口の味細胞にある塩味の受容体に結合し塩味として感じられるが、一方の塩化物イオンは甘味やうま味の受容体に結合していることが分かった。岡山大学などの研究グループが、メダカやマウスの実験で発見した。ヒトにも、同様に塩化物イオンが結合するタイプの受容体があるという。 ヒトの口の中には甘味、うま味、塩味、苦味、酸味を起こす物質と結合する受容体がある。それぞれの味を起こす物質と対応する受容体の構造が、鍵と鍵穴の関係のようにぴたりと結合して味を識別する。こうして甘味受容体は砂糖、塩味受容体はナトリウムイオンを感知する。糖は塩味受容体には結合しない。この仕組みはヒトや魚類など脊椎（せきつい）動物に共通するという。 ヒトはみそ汁に近い0.8～1％ほどの濃度の食塩水はおいしい塩味として感じるが、その10～20分
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も
［速報］「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
ChatGPT-4 と始める爆速 Python GUI 開発 - Qiita
1. はじめに 今年で10年目、そろそろ中堅か...と感じているメーカーのソフトウェアエンジニアです！ 今朝 ChatGPT Plus に入って GPT-4.0 を使って遊び始めたのですが、 「自分の仕事、なくなるかも...」 と朝から頭を抱えることになったので、皆さんにその過程を共有したいと思います！ 1.1. ちょっと前提記事紹介 以下の記事で、Python の Tkinter をおしゃれにしたライブラリ CustomTkinter を紹介しました。 この記事では、CustomTkinterの紹介と，PythonでGUIをどうやって作るのかを自分なりに詳しく紹介したものなのですが、これと同じ GUI を作成するのに、ChatGPT-4 を使うとどこまで簡単になるか、試してみるかというのがこの記事の趣旨です。 長くなったので、この記事では GUI の完成まで行っていないですが、今回の範囲
[翻訳] GPT-4 System Card (前編) - Qiita
こちらの後半にあるGPT-4 System Cardの翻訳です。前後編の前編です。後編はこちら。Technical Reportはこちら。 Databricksのユーザー会でChatGPTの勉強会やります。 注意 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 アブストラクト 大規模言語モデル(LLM)は、ブラウジング、音声アシスタント、コーディングアシスタントツールを含む、我々の生活における多くのドメインで活用されており、非常に大きな社会的インパクトをもたらす可能性を持っています。[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]このシステムカードでは、モデルのGPTファミリーの最新のLLMであるGPT-4を分析します。[8, 9, 10]最初に、モデルの制限(例: 実際は誤っているの
![[翻訳] GPT-4 System Card (前編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4518154ca5d991e28ba7b076825a6e8cdccca899/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwR1BULTQlMjBTeXN0ZW0lMjBDYXJkJTIwJTI4JUU1JTg5JThEJUU3JUI3JUE4JTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz05NmY5YjdiNjQ0ZWUzN2NhMDI0MzE5MGQ0ZDhjOTUwZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWthX3lheW9pJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MGMzNTE2ZTA2ZWY3Y2ZmODYzYzFmYTk4M2U1YWNlMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc6bd908dd80202c1107c47e154a67ead)
[翻訳] GPT-4 System Card (後編) - Qiita
こちらの後半にあるGPT-4 System Cardの翻訳です。前後編の後編です。前編はこちら。Technical Reportはこちら。 Databricksのユーザー会でChatGPTの勉強会やります。 注意 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 3 デプロイメントの準備 OpenAIはより安全なローンチに備えるために8月上旬以来、GPT-4とデプロイメント計画に対してイテレーション[21]を行ってきました。我々は、これによってリスクの浮上を押し留めていると信じていますが、完全に排除したわけではありません。現在のデプロイメントは、デプロイメントによるリスクの最小化と、ポジティブなユースケースの実現、デプロイメントからの学習のバランスをとっています。この期間における我
![[翻訳] GPT-4 System Card (後編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1422f0e7bab3e2766bd6f243e05add9c5f1915d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwR1BULTQlMjBTeXN0ZW0lMjBDYXJkJTIwJTI4JUU1JUJFJThDJUU3JUI3JUE4JTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1hNjQ0NWUwYjQzODdlODRhMGEyNDcxNDhmMTllZjc1ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YWthX3lheW9pJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MGMzNTE2ZTA2ZWY3Y2ZmODYzYzFmYTk4M2U1YWNlMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da3d2392e234730a8e9d0c9039be3cd0c)
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