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aiとprogrammingに関するktakeda47のブックマーク (53)

最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題まず﹁結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
ktakeda47 2024/05/21
"そもそも、タダで推論したいだけなら大抵の人にとってはCommand R+やGemini1.5Flashの無料API枠を叩いとけば十分な状況かもしれない。現状ではローカルLLMよりもGemini1.5Flashの方が多分性能高いのだから。"

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なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。きっかけとあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の﹁評価してみる？﹂の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした︵笑︶。この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
ktakeda47 2024/04/16
"どのようなファイルにどのような変更をおこなったかという what の情報はうまく要約してくれます。しかし、その PR の変更が必要となった背景や変更の意図といった why の情報は期待したほどには盛り込まれません"

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自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど
自律型AIソフトウェアエンジニア﹁Devin﹂登場。Readmeを読んで環境構築、Print文を使ってデバッグなど AIスタートアップのCognitionが自律型のAIソフトウェアエンジニア﹁Devin﹂を発表した。Devinは人間と同様にコードエディタやコンソール、Webブラウザを用いて情報を参照し、コーディングやデバッグ作業を自律的に行える能力を持つようだ。 AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア﹁Devin﹂を発表しました。 Devinは人間が課題を与えると、自律的に情報を参照し、コーディングやデバッグ、デプロイを行い、システム構築を実現するAIソフトウェアエンジニアだと説明されています。 Today we're excited to introduce Devin, the first AIsoftware engineer. Devin i
ktakeda47 2024/03/15
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LlamaIndexを使ってローカル環境でRAGを実行する方法 - 電通総研テックブログ
こんにちは。電通総研コーポレート本部システム推進部の山下です。最近はChatGPTなどのLarge Language Model(LLM)を利用したAIが話題ですね。そのLLMを応用したRetrieval-Augmented Generation(RAG)という技術があります。これは、LLMに文書検索などを用いて関連する情報を与えて回答させることで、 LLMが知識として持っていない内容を回答させたり誤った情報を答えてしまうハルシネーションを抑止する技術です。今回はこのRAGをLlamaIndexというライブラリを使ってローカル環境で実装する方法について紹介します。なぜローカル環境でLLMを利用したいのか大変便利なツールのLLMですが、利用が難しいこともあります。例えば、機密情報を取扱いたい、外部インターネットへの接続に制限が掛かっているといった場合です。最終的にOpenAI
ktakeda47 2024/01/23
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「それは、本当に安全なんですか？」　セキュリティ専門家が「GitHub Copilot」の全社一斉導入時に考えたあれこれ
﹁GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ﹂というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の﹁GitHub Copilotで拓く開発生産性﹂で、﹁GitHub Copilot ﹂を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏ただただし氏‥freee株式会社のただただしと申します。今日は、﹁GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ﹂ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー
ktakeda47 2024/01/04
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GitHub Next | GitHub Copilot Labs
GitHub Copilot is a groundbreaking AI pair programer for developers, but we’re just beginning to explore the future of coding. Over the course of the technical preview, the Copilot team has improved the quality of suggestions and added safety features — but it’s not difficult to see the potential help that Copilot could offer beyond code suggestions. Today, we’re launching a companion VS Code exte
ktakeda47 2023/08/16
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画像生成系AI Stable Diffusionゲームグラフィックス自動生成ガイド｜柳井政和
オリジナルの電書版から内容を整理して、いろいろと追加＆改良しています。また、情報も可能な限り最新の内容に改めています。目次第1部　環境構築と基礎知識第1章　ローカルでの環境構築第2章　オンラインでの環境構築第3章　基礎知識第4章　呪文理論第2部　キャラクターの生成第5章　キャラクターの生成第6章　キャラクターにポーズを付ける第7章　キャラクターを学習させる第3部　背景の生成第8章　背景の生成1　ファンタジー第9章　背景の生成2　現代第10章　背景の生成3　SF 第11章　背景の生成4　サイバーパンク第4部　ゲーム素材の生成第12章　武器や道具の生成第13章　アイコンの作成第14章　絵地図の生成第15章　UI部品のテクスチャの生成第5部　文章データの生成第16章　ChatGPTとの連携1　画像に添える文書の生成第17章　ChatGPTとの連携2　キ
ktakeda47 2023/08/08
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ChatGPT上でコードを実行してデータ分析やグラフ化が可能な「コードインタプリタ」機能が追加、「誰でもデータアナリストになれる」時代の到来か
2023年7月上旬に、ChatGPT上でコードを実行したりアップロードしたファイルにアクセスしたりできる新機能「コードインタプリタ」が、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plusのユーザー向けに展開されました。コードインタプリタを使用することで、コーディングの知識が少ない人でもデータを分析したり視覚的なチャートを作成したりできるようになり、「誰でもデータアナリストになれる」と評価されています。 ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes Code Interpreter comes to all ChatGPT Plus users — 'anyone can be a data analyst now'
ktakeda47 2023/07/13
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ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法 - Qiita
ChatGPTを使ったLINEbot開発で、安定してJSON形式で出力する方法‥ この記事ではchatGPTを使ったLINEbotを作成する際に、出力を安定してJSON形式で得る方法を解説します。具体的には、gpt-3.5-turbo APIとGoogle Apps Script (GAS)を使ったLINEbotを想定しています。仮想人格の発言内容と内部パラメータ︵感情パラメータなど︶を分けて出力したい場合に役立ちます。 ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方を、人格の与え方まで完全解説︻プログラミング不要︼ AIがあなたのお悩みに答えます。悩みを解決する未来の相談相手、AIがあなたを待っています。[プロンプト有] プロンプトインジェクション対策｜ChatGPT APIのLINEボットを一ヶ月運用して戦った記録こんなとき役に立つ感情を伝えるチャットボットユーザーの反応に
ktakeda47 2023/05/24
"/v1/chat/completions"

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ChatGPTやGoogleのBardに匹敵する精度の日本語対応チャットAI「Vicuna-13B」が公開されたので使ってみた
カリフォルニア大学バークレー校などの研究チームがオープンソースの大規模言語モデル﹁Vicuna-13B﹂を公開しました。Vicuna-13BはOpenAIのChatGPTやGoogleのBardに近い精度で回答を生成でき、日本語にも対応しているとのこと。実際に動かせるデモも公開されていたので、使ってみました。 Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality | by the Team with members from UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego https://vicuna.lmsys.org/ GitHub - lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, a
ktakeda47 2023/04/26
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AI時代のプログラマの在り方｜牛尾　剛
ChatGPT4がリリースされてから、近い将来プログラマという職業はどうなってしまうのだろうと、と不安になったのですが、ようやく考え方が整理できたので書いてみたいと思います。 AIと過去のテクノロジーの違い今までもディスラプティブなテクノロジーは自分の人生で何回か登場しています。そもそもパーソナルコンピュータが衝撃的でしたし、自分が大学生の時に体験したインターネットもそうでした。スマートフォンもかなりのものでした。しかし、私はそれのどれも﹁脅威﹂は感じたことがありませんでした。なぜかというと、やりたいなら、それを自分がそれをやればよいので、そんなには困りません。ところが、今回のAIの場合は、たとえAIを自分がやったとしても、そんなに遠くないうちに自分はいらなくなるでしょう。モデルをトレインする人は必要かもしれませんが、たぶんそんなに多くの人は必要ありません。そうでなければ、AIをイン
ktakeda47 2023/04/25
エセプログラマーの私がやっている仕事は誰でもできるな "私はクラウドの分散システムでスケーリングを担当しています。そんなロジックは世界のどこにも落ちていませんので、ChatGPTも、Copilotもろくな回答をくれません"

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ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉︵@bun76235104︶です。みなさんユニットテスト書いてますか？昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。そうテストですね。今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。なお、GitHub Copilotの料金や
ktakeda47 2023/04/25
コンテキストを読む力がスゴくて、提案してくれるコードをちょっと直すだけのお仕事になりつつある。。。最近。。。

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【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.)OpenAI ChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 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︶、Llama︵Meta︶、PaLM︵Google︶があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります‥ Classification: 感情やポジ
ktakeda47 2023/04/25
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3DCG製作ソフトのBlenderにGPT-4を統合し「球体を作って」などのプロンプトを入力するだけで3Dモデルを作成するアドオン「BlenderGPT」レビュー
プロンプトを入力するだけで適切なモデルを出力してくれるBlenderのアドオン﹁BlenderGPT﹂が登場しました。OpenAIのGPT-4を使用しており、プロンプトを受けてPythonコードを生成します。 GitHub - gd3kr/BlenderGPT: Use commands in English to control BlenderwithOpenAI's GPT-4 https://github.com/gd3kr/BlenderGPT 導入方法は以下の動画でも確認できます。 3DCG製作ソフト﹁Blender﹂にGPT-4を統合する﹁BlenderGPT﹂の導入方法を解説 - YouTube まずはGitHubのリポジトリにアクセスします。続いて﹁Code﹂をクリックし、﹁Download ZIP﹂をクリックしてZIPファイルをダウンロード。次にOpenAIのAPI
ktakeda47 2023/04/25
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GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。直近だと数年前のDeep Learn
ktakeda47 2023/04/25
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ChatGPTプラグインの概要｜npaka
﹁OpenAI﹂の﹁ChatGPTプラグイン﹂の記事が面白かったので、かるくまとめました。・Chat Plugins - OpenAI API ・ウェイトリスト 1. ChatGPTプラグイン﹁ChatGPTプラグイン﹂は、﹁ChatGPT﹂をサードパーティのアプリケーションに接続するためのプラグインです。﹁ChatGPT﹂は、開発者によって定義されたAPIと対話し、機能を強化し、幅広いアクションを実行できるようになります。次のような機能を追加できます。・リアルタイム情報の取得 (スポーツスコア、株価、最新ニュースなど) ・知識ベース情報の取得 (会社のドキュメント、個人的なメモなど) ・ユーザーに代わってアクションを実行 (フライトの予約、食べ物の注文など) プラグイン開発者は、マニフェストファイルとAPIエンドポイントを公開します。これらはプラグインの機能を定義し、﹁ChatGP
ktakeda47 2023/04/03
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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
ktakeda47 2023/04/03
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GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。本記事は、GPT︵を支えるTransf ormerという仕組み︶をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。︵1︶大まかな背景と概要‥本記事︵2︶GPTの能力と可能性‥実際の使用例とTransf ormerの仕組みを踏まえて説明︵3︶GPTの限界と未来展望‥Transf ormerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い‥ トークン長とは何か？まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個︵850GBの容量を食う︶でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。さて、トーク
ktakeda47 2023/03/28
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驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWSエンジニアの役割が変化する?!〜 - Qiita
驚くべき完成度！AWSでサーバレスAPIの作成をChatGPTに頼んだ結果〜AWS エンジニアの役割が変化する?!〜AWSCDKChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPTGPT-4 はじめに ChatGPTがリリースされて日々、会話しては衝撃を受けています。現在AWS エンジニアとして働いていますが、自分たちの働き方も大きく変わるのでは？！と感じて色々ChatGPTの使い方、自分達の働き方を模索しています。 AWSでのサーバレスAPIの作成をChatGPTに依頼たらどうなるのか？という事を現時点︵2023/3/19のGPT-4)のChatGPTで試しながら、結果を元に自分たちの働き方がどう変わるのか考えてみたいと思います。 ChatGPTとは ChatGPTとは、OpenAIが開発した大規模な言語モデルです。自然言語処理の能力が非常に高く、チャットベースで依頼・質問する事で質問応
ktakeda47 2023/03/28
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ChatGPTが最新のデータを利用できる「プラグイン」を実装
ktakeda47 2023/03/25
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