![もはや「ChatGPT」で騒いでいる場合ではない?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e70a2c7098e113d5ecda306f18bffb67b75f7789/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftk.ismcdn.jp%2Fmwimgs%2Ff%2Ff%2F1200w%2Fimg_ff569cc05018e60a19e4fb0b04c1045a120083.jpg)
mimizuk @mimimizuk 災難すぎる。2,3回しか会話したことない取引先でもメンションにさんはつけずにチャットできる環境にいる身からすると、単に相手の情報リテラシー低めなだけな気がする。 あとTeamsってメンションに続けて文字打つとメンション消えなかったっけ…?改行してさんつけるのも変な感じしてやりたくないよね x.com/m4quick/status…
『メタバースは終わった』… 一時の劇的なメタバースブームも一旦の落ち着きを見せ、各種メディアではそんなショッキングな見出しも目立つ2024年の昨今ですが、実際のメタバース人口はブームによりどのように変化したのでしょうか? また、そのうち日本人はどれくらいの割合を占めるのでしょうか? ユーザーの性別や年齢構成はどうなっているのでしょうか? 本記事では、メタバースの革命性を論じた著書『メタバース進化論(技術評論社)』で「ITエンジニア本大賞2023(翔泳社)」を受賞し、MoguLive VTuber Award 2023「今年最も輝いたVTuber」にも選出された筆者「バーチャル美少女ねむ」が各種統計データを元に徹底解説します。約5,500字、書き下ろしです! 文/バーチャル美少女ねむ 2024年元日、VRChatの同時アクセスが「10万人」を突破メタバースの定義については識者からさまざまなも
Metaの幹部と弁護士が「訴訟リスクをふまえてでも著作権保護コンテンツをAIトレーニングに使用することを検討していた」ことを、秘密会議の記録をもとにThe New York Timesが報じました。 Four Takeaways on the Race to Amass Data for A.I. - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/ai-data-tech-takeaways.html Tech giants: How tech giants cut corners to harvest data for AI - The Economic Times https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/how-tech-giants-c
今すぐ使える! ChatGPTで欲しい回答を生み出す「プロンプト」の書き方 その基本パターンを解説:ChatGPT使いこなし術(4/4 ページ) 汎用性の高いプロンプトのコツ さて、こうした型を認識しても、ビジネスシーンなどでそのまま活用するのはやや手間だ。それよりはある程度、プロンプトとしてコピペで入力しやすい型を用意しておくのが良いだろう。上述した4つの基本形を生かして考えてみると、指示や質問のほかに「役割」「目的」「条件」「出力例」「補足情報」などを指定することを、まず試してみると良い。この際、全てを文章にする必要はなく、「#」を活用してカテゴリーごとに箇条書きのように整えていくことがおすすめだ。 【プロンプトの例】 #指示・質問:ChatGPTを知らない人に、ChatGPTを紹介する記事のリード文を書いてください。 #役割:プロのライター #目的:商品の利用促進 #条件:です・ます
エア・カナダのチャットボットが案内した割引料金をめぐる民事事件で、裁判所は「ユーザーに不正確な情報を与えた」として、エア・カナダに賠償金を支払うよう命じました。 Moffatt v. Air Canada - Civil Resolution Tribunal https://decisions.civilresolutionbc.ca/crt/crtd/en/item/525448/index.do Air Canada is responsible for chatbot's mistake: B.C. tribunal | CTV News https://bc.ctvnews.ca/air-canada-s-chatbot-gave-a-b-c-man-the-wrong-information-now-the-airline-has-to-pay-for-the-mistake-
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
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