programmingとAIに関するshidhoのブックマーク (3)
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クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する﹁noteイベント﹂。今回は﹁チャットAI使いこなし最前線﹂をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏︵以下、徳力︶‥まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで﹁深津式汎用プロンプト﹂。 深津貴之氏︵以下、深津︶‥僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1
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ChatGPTが今後ますます精度がよくなると世の中で働くホワイトカラーの大半がAIに置き換えられるという論調を最近しばしば目にする．なかでもプログラマは失業まったなし，なんだそうだ． しかし，本当にそうなのだろうか？まずはChatGPTの実力を知らねば話にならない．簡単なCのプログラムを書かせてみた．以下，﹁[私] 〜﹂とあるのは私がChatGPTに対して入力した文字列であり，﹁[ChatGPT] 〜﹂およびそれに続くコード例は，ChatGPTの回答である．1回目の対話それでは，ChatGPTの底力をみてみることにしよう． ︵対話ここから︶ [私] コマンドライン引数で2つの数字を受け取って足し算をした結果を表示するCのプログラムを書いてください． [ChatGPT] 以下が、2つの数字を受け取って足し算をするCのプログラムです。 #include <stdio.h> #include
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ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
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ChatGPTの精度を上げる、あらゆる質問の最後に置く「命令」 優秀な壁打ち相手を作る、「チャットAI力」の高め方
ChatGPTでプログラマはお払い箱になるのか
ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
