社内のプチ発表に使った資料です。 文章のコツ 前置き フルリモートでは、文章でのやり取りがメインになる。 なので、文章がヒドいと「この人と仕事するのキツイ」と思われちゃう😢 そう思われないための色々思ったことを自戒メモ。 なるべく箇条書きにする
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
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
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
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール:AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク:探す, 探し求める ■ プロンプト:AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の3点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
ChatGPTは「手前の文に確率的にありそうな続きの文字を繋げるAI」 まず最初にChatGPTの仕組みについて。 深津さんによるとChatGPTは、「手前の文に確率的にありそうな続きの文字をどんどん繋げていくAIである」とのこと。 例えば「昔々」という入力に対して、確率的にありそうな続きの文字は「あるところに」であるという具合に、続きそうな文字をただ出してくれるAIなんだそうです。 これを誤解していると求めているような回答がなかなか得られないので、ChatGPTに自分が求めている回答してもらうためには、確率的にありそうな続きの文字を出す方向性を狭めていくような質問をする必要があるそうなんですね。
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか? ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。 このnoteではそんなBingAIを時間を忘れて使い倒してみた自分が特に面白いなと思った使い方をジャンル別に紹介します。 仕事SpotifyとApple MusicのARPUを聞いたらWeb上の開示情報から比較数字を提示してくれ、さらにSpotifyの方が低い理由も仮説を提示してくれました。 Bing+GPTが凄すぎて深夜3時に興奮が止まらなくなってる。
こんにちは!sakasegawaです! ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します! ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成!神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
【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.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-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
プロダクトマネジメントのコーチをしています。プロダクト開発の中でもGPT4を使うケースが増え、相談されることが増えてきました。 ChatGPTのGPT4を用いた際の、専門家として信用できる精度で推論させるための工夫の一部を紹介します。精度が必要な専門職かつ中級者向けになると思います。「機密情報の入力をどうさけるか」といった運用の話は今回はしません。 やったことと起きたこと一通り論文を読んで試したり、試行錯誤しました。 その結果、専門家として業務レベルで使える程度のものができるようになってきました。 クライアントのプロンプトを添削する仕事も増えつつあります。副作用として、日本語なのに日本語と感じられない自然言語に目覚めてきました。この片鱗についてお話しします。 分かったこと分かったこととして、精度を業務レベルで用いるためにまずはじめにとりくむことは下記です。 ・接待モードを切る ・指示の質が
リモートワークで仕事をしていると、Slack や Teams といった何かしらのチャットツールでコミュニケーションを取ることが多い。そうやって仕事を続けていく中で「こう伝えたらよりスムーズに話が進んだかな...」という後悔は多々あり、日々試行錯誤を続けている。 そうやって試行錯誤を続けていく中である程度テキストコミュニケーションを取る上でのフォーマットが定まってきた気がするので、箇条書きでまとめてみようと思う。(随時更新予定) prefix (接頭辞)をつける文章の先頭にその文章の目的がわかるような prefix をつけて、何のためにポストしたかを一目で分かりやすくする。例えば以下のような prefix をつけることがある。 【質問】→ 相手の返信が欲しい時 【共有】→ 返信は不要だが、内容は把握しておいてほしい時 【メモ】→ 返信不要で、後から検索できるよう残しておきたい時 箇条書きする
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1)AI読者モニター:書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜!ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
マネするだけで一気にChatGPTの上級者になれる! 「オレはChatGPTを仕事でこう使っている!!」に続き今回の特集では、初心者でもわかるデビュー方法と、すぐに使える超基本的な指示文を厳選して紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい! * * * ■秒でわかるChatGPTの使い方ひと言で言うと............自然な会話形式で質問ができるAIサービス!! Q.どうすれば使える? 公式サイトからメールアドレスを登録すればOK! Q.いくらかかる? 基本無料だが、有料版(月額20ドル)も。応答が早かったり、回答の精度が上がったりするので、ガッツリ使うなら有料版がオススメ。ある程度のことなら無料版でも十分賄える。 Q.使い方は? メイン画面のメッセージ欄に、日本語で質問をするだけ。しばらく待てば回答が返ってくる。 Q.どういったことが頼める? 文章を作るAIなので、文書作成や要約、アイ
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
今日からはじめるDiscord。基礎の基礎からサーバー運用まで,Discordの基本的な使い方をこの記事で覚えよう ライター:ワニウエイブ インターネットを介して対戦/協力するゲームはすっかり当たり前のことになり,スポーツ観戦や映画鑑賞のような「趣味」の一つとして嗜まれている。音声通話を用いてゲーム中の意思疎通や雑談を行うような文化も広く一般的なものとなり,日々さまざまな場所で行われている。 主にPCでゲームを遊ぶプレイヤーにとって,今もっとも使われているボイスチャット(音声通話)用のツールはおそらく「Discord」であろう。元々ゲーマーのためのソフトウェアとして開発されていたDiscordだが,今ではゲーマーだけではなく,さまざまなユーザーに広く親しまれている。 というのも,Discordはボイスチャット以外にも便利な機能と扱いやすさを携えており,誰にとっても重宝するツールだからだ。筆
当該記事が報じた「自動で新聞記事を作成するAI」について、編集部では17年に日経新聞が発表した「完全自動決算サマリー」、19年の「GPT-2」など、その動向について把握していました。 「完全自動決算サマリー」については、虚構ニュースを生成するAIではないこと、また、「GPT−2」については、OpenAIが完全版を非公開としたため、性能を検証することができませんでした。そのため「記事を生成することはできても、本紙のような「オチ」まで理解・生成することは難しい」として、誤報ではないと判断してきました。 しかし、22年11月、OpenAIが「GPT-3」を利用した「ChatGPT」を公開。23年2月にはマイクロソフトが改良版「GPT-4」を搭載した「新しいBing(以下Bing)」を公開。これを受けて、編集部では検証委員会を立ち上げ、性能評価に取りかかりました。 評価に当たっては、Bingを使用
今話題の高性能対話型AI、ChatGPTで遊んでみよう https://chat.openai.com/chat 猫耳メイドモードにする「語尾を"にゃん"にして!」とお願いすると… かわいいね~そのまま、「私のことはご主人さまと呼んで」「ハートマーク付けて」「かわいく読んで」などなどオーダーを増やしていくと…. かわいくなっちゃった! ・おまけ ツンデレパターンもあるのかあんしんモード組織に捕まって尋問されても情報を出さないように訓練することもできます 何も答えてくれなくなっちゃった根に持ってそう人間っぽくする淡白なChatGPTをより人間の温かみある感じにしたい場合は「人間の真似をしてください」のように依頼すると効果的です。 カニカレーって何?
2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTはユーザー(人間)と対話を行う形式でテキストを生成する「大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)」と呼ばれるものです。ユーザーとの間で文脈に沿ったテキストを生成するのが大きな特徴ですが、適切な返答があることもあれば、どう見ても間違った返答をすることもあります。それでも、これまでのテキスト生成AIよりも格段に品質の高い出力を行う大規模言語モデルだといえます。その品質の高さから、ChatGPTをどう活用すべきかとか、ChatGPTは使うべきではないといった議論も各所で行われるほどです。 本eBookでは、ChatGPTとは何かに始まり、ChatGPTがなぜユーザーの意図に沿った返答を返せるのか、ChatGPTの技術を取り込んだマイクロソフトのBingの概要、ChatGPTからの返答をよりよいものにするためのテ
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては「ちょっと沸きすぎ」のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も「FlexGen」と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを「従来の100倍高速に動かせる」上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次: 「Google翻訳」と「大規模言語モデル」は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
はじめに こんなタイトルをしていますが、私はChatGPTを悪く言う意図は全くありません。ChatGPTは非常に優れた製品ですし、実際に、世界はChatGPTによって大きく変わりました。LLMを大きく普及させた先駆者として、とても偉大な存在です。 今回は、利用料金に焦点を当てた話になります。 Chat GPT Plusを使いたいけど(もしくは、使っているけど)、ちょっと金額が高いな・・・と感じている方に向けた記事になりますので、ご理解いただけると嬉しいです。 ChatGPT、ちょっと高い・・・! GPT-4、精度が高くていいですよね! 僕もプログラムを書くときや、採用するプロダクトを決めるときなんかによく使っています! でも、ChatGPTのGPT-4を使うには、月額3,000円(※)を払う必要がります。 会社が払ってくれるのなら全く問題ないのですが、個人で使うとなると、正直ちょっと高いっ
昨年7月に発表されたMicrosoft Teamsの1,300万DAUという数字にテック業界は一瞬騒然となりました。破竹の勢いで成長していたSaaSユニコーンで大型IPO銘柄のSlackを、ほとんど瞬時に抜き去ったからです。 コロナ禍はTeams、Slackの双方に追い風となりましたが、特にTeamsは3月初旬に1週間で40%増の4,400万DAUとなり、その後の4月末の時点では、さらに70%増となる7,500万DAUとなるなど、凄まじい伸びとなっています。Slackは最近はDAUを明かしていませんが、最後の公式の数字は2019年10月で、そのとき1,200万DAUだったことを発表しています。Slackの発表文にあるように、サービスの普及や利用は単純なDAUだけで計測できるものではなく、接続可能なサービスの数やエンゲージ時間なども考慮に入れるべきでしょう。しかし、DAUは極めて重要な指標で
電気通信事業法 第九条の規定に違反して電気通信事業を営んだ者は、三年以下の懲役若しくは二百万円以下の罰金に処し、又はこれを併科する。 実はこの法律のことは知っていたので、特定の人だけが見られるチャットを作るのを今まで避けてきました。届出は面倒そうだと思っていましたが、実行してみると簡単だったので記事にまとめました。 総務省による解説 電気通信事業参入マニュアル[追補版] を基準に解説します。 他人の通信を媒介する 電気通信設備を用いて「他人の通信を媒介する」とは、他人の依頼を受けて、情報をその内容を変更することなく、伝送・交換し、隔地者間の通信を取次、又は仲介してそれを完成させることをいう 『他人の通信を媒介する』場合、クローズド・チャットと見なされ、電気通信事業の届出が必要となることがあります。なお『オープン・チャットは電子掲示板と考えらえるため届出は不要』らしいです。そういうものとして
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