Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
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
chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ! 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください! 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの? 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料!」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル(LLM)がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3(ダリ3)」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける! なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です
はじめにクレディセゾンに来てちょうど5年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない!」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません! 2019年:ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか?」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります: 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
本日は、2023 年中に紹介したフリーソフト の中から 特に感動した・気に入った というものを、22 個 ピックアップして紹介しようと思います。 2022年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2021年、特に感動した・気に入った フリーソフト 2020年、特に感動した・気に入った フリーソフト / ウェブサービス パスワード管理 動画キャプチャー、OCR RSS リーダー 動画 音楽 画像 5 ちゃんねる リモートコントロール 絵文字入力 翻訳 アプリ管理 マウス操作視覚化 ファイル共有 生成 AI パスワード管理 KeePassXC KeePassXC クロスプラットフォームに対応した高機能パスワードマネージャーです。 ウェブサイトのユーザー ID / パスワード / メモ をはじめ、重要な個人情報等を暗号化されたデータベースに保管しておけるようにしてくれます。 定番のパスワードマ
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5%程度。*1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1%程度ではないかと推測します。 では、この1%の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか? 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか?」というアタ
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
Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり(左)として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる(筆者作成) Stable Diffusi
こんにちは!最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです!👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します! 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです! そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです! 1.NotebookLMの概要公式サイト:https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
Google検索終わってしまったの?という話で界隈が少し盛り上がっていてうーんはてなってなっていてそこはかとなく嬉しい。 goldhead.hatenablog.com orangestar2.hatenadiary.com 本件については僕も定期的に何かを言っている話ではあるんだけど、特にここ最近でキャッシュの検索もしなくなったってところが非常に象徴的だなあと思っています。キャッシュすることが著作権上問題だ何だで揉めたのが懐かしいよね。令和に至ってはウェブコンテンツの揮発性のほうがもはや問題である、と。 (個人的には依然として「なくなる権利」の方が重要と思っているだけど) 黄金頭さんが書いている「個人の日記が引っかからない」というのはもうずっと前から同感で、何かを見たことを共有したくて感想を探したところで例えば映画なら映画のあらすじサイトばかり引っかかる。体裁としては個人だけど明らかに広
最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献(ソース)
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く